半监督的svm 数据科学分配解决方案。 使用支持向量机作为基础分类器的半监督分类器的实现。 该数据集是在代码中随机生成的。 依存关系： 麻木 斯克莱恩 分类问题 给定数据： 大量未标记的数据 少量标注数据 能够正确标记未标记数据集中任何样本的人类专家，其费用与新标记样本的数量成正比 目标： 降低成本 提高分类器的准确性 解决方案 该解决方案将具有最高置信度的预测标签添加到标签数据集中。 置信度最低的标签表明分类器需要人工专家的帮助。 这些真实的标签将添加到数据集中，并且成本会增加。 人类专家的提示数量不能超过标记样本的初始数量-标记数据的数量只能加倍。 如果准确性为100％，成本达到先前说明的限制或没有将任何样本添加到标记的数据集中，则算法终止。 例子 设置： 数据集：10000个样本，3个类，每个类2个类，3个信息性特征。 最大限度。 迭代次数：100 数据集中未标记数据的

非线性SVM分类器设计，不同核函数下的样本数据分类图，matlab代码简单易懂

由于风电存在着不确定性，风电功率预测对于接入大量风电的电力系统意义重大。为了提高风电功率的预测精度，本文建立了基于经验模式分解法（EMD）与支持向量机（SVM）的复合预测模型。考虑到风力机组的输出有很强的非线性，该模型首先将训练数据按风速大小分成高、中、低3组，然后对各组的风电功率样本序列进行经验模式分解，并建立各个频带分量的支持向量机预测模型，各模型的预测结果等权求和即得到最终的功率预测值。使用风电场现场采集数据的预测结果，验证了该方法的可行性和有效性。

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优秀论文及配套源码。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。 文件列表： 数据\a23.xls 数据\a45.xls 数据\B2.xls 数据\b3.xls 数据\B4.xls 数据\B5.xls 数据\bdata1.xls AdaptFunc.m AdaptFunc1.m BaseStepPso.m gaijin.m InitSwarm.m pso.m shorttime.m 基于支持向量机的短期电力负荷预测.doc

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