1.SVM多输入多输出 2.客服传统多输入单输出模式

多输入多输出SVM，可以直接运行，不能使用私信留言

使用emd和svm进行预测使用svm进行预测使用emd和svm进行预测使用svm进行预测使用emd和svm进行预测使用svm进行预测(Predicting with emd and svm Predicting with svm Predicting with emd and svm Predicting with svm Predicting with emd and svm Predicting with svm)

人工鱼群算法AFSA优化支持向量机SVM,提高故障分类精度。(Artificial fish algorithm AFSA optimization support vector machine SVM, improve the fault classification accuracy.)

首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。

极限学习机算法 是一种前馈式神经网络算法，相比于BP神经网络，其随机初始化输入项的权值，训练速度快，预测精度较高。

引言 统计学习理论的基本理论 支持向量机 核函数 支持向量机优化方法 支持向量机方法小结 支持向量机应用领域和研究进展 Support Vector Regression 参考文献

该包是支持向量机的内置算法包，直接调用就可以执行支持向量机的分类预测功能，是支持向量机必不可少的部分！自己下载配置就可以了！

内包含基于SVM的粒子群算法来处理乳腺癌的分类预测，其中首先用到了特征提取方法进行特征提取，然后再进行了分类预测。 本程序调用libsvm,使用该代码时，首先需要配置libsvm函数包。

该资源使用支持向量机进行手写识别，内包含训练代码和测试代码，使用者可以根据自己的需要替换手写照片。 其中的训练数据集每个数子有15张，经过训练之后的效果真题不错！