LSSVM的特性   1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；   2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussian processes），正则化网络（regularization networks）和费雪判别分析（Fisher discriminant analysis）的核版本相结合；   3) 使用了稀疏近似（用来克服使用该算法时的弊端）与稳健回归（稳健统计）；   4) 使用了贝叶斯推断（Bayesian inference）；   5) 可以拓展到非监督学习中：核主成分分析（kernel PCA）或密度聚类；   6) 可以拓展到递归神经网络中。

基于PSO-LSSVM的大地水准面拟合，师艳，剧成宇，大地水准面拟合是GPS高程研究的重点，可以使用支持向量机的回归功能。本文针对支持向量机存在的运算速度慢，且参数选取困难的问题

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基于改进GSA的优化LSSVM的混合热率预测模型

灰狼算法优化最小二乘支持向量机,可以进行数据预测。如果不想改动代码，输入的数据请按照示范的数据（data）排列的方式进行排列。注：行为指标集u11-u53 ，列为数据集。 本代码可以用于股价预测，电力预测，交通流量预测，风险预测，价格预测等等。 代码可能有不完善的地方，可按照需求自行修改。

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