《基于EMD-GWO-SVR的时间序列预测方法详解》 时间序列预测是数据分析中的一个重要领域，广泛应用于经济、金融、气象、工程等多个行业。本文将深入探讨一种利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）、灰狼算法（Grey Wolf Optimizer，简称GWO）以及支持向量回归（Support Vector Regression，简称SVR）相结合的方法来对时间序列进行预测。这种方法充分利用了各自算法的优势，提高了预测的准确性和稳定性。 一、经验模态分解（EMD） EMD是一种数据驱动的信号处理技术，它能够将非线性、非平稳的时间序列分解为一系列简单、局部可描述的内在模态函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF）。EMD通过对原始信号进行迭代处理，自适应地分离出不同频率成分，将复杂信号转化为多个具有物理意义的分量：高频分量、低频分量和残差。这种方法无需事先假设信号模型，对于复杂数据的处理具有显著优势。 二、灰狼算法（GWO） 灰狼算法是一种基于动物社会行为的全局优化算法，模拟了灰狼群体在捕猎过程中的合作和竞争行为。在预测问题中，GWO可以寻找最优参数，以最大化或最小化目标函数。在这个过程中，灰狼群体中的阿尔法狼、贝塔狼和德尔塔狼分别代表最优解、次优解和第三优解，通过调整这些狼的位置来不断优化参数，最终达到全局最优。 三、支持向量回归（SVR） 支持向量机（SVM）在分类任务中表现出色，而其拓展形式支持向量回归则用于回归问题。SVR通过构建一个最大边距超平面，使得数据点尽可能接近这个超平面但不超过预设的误差边界。在预测时，SVR寻找能够最小化预测误差且同时满足边界条件的最优决策面。在本方法中，GWO用于优化SVR的参数，如核函数类型、惩罚参数C和核函数参数γ，以提高预测精度。 四、方法整合与应用 在“EMD-GWO-SVR”方法中，首先对时间序列进行EMD分解，得到不同频率的分量；然后使用GWO优化SVR的参数，构建预测模型；将EMD分解后的各分量作为输入，通过训练好的SVR模型进行预测。这种方法结合了EMD的自适应分解能力、GWO的全局优化能力和SVR的高效预测能力，尤其适用于处理非线性、非平稳的时间序列预测问题。 在MATLAB环境下，我们可以使用提供的代码文件“GWO_SVR.m”和“EMD_GWO_SVR.m”来实现这一预测流程。此外，“gp.xls”可能包含的是待预测的数据样本，而“package_emd”和“libsvm-免编译”则是用于EMD分解和SVR建模的相关库文件，简化了算法的实现步骤。 总结，EMD-GWO-SVR方法是将多学科理论融合应用的典范，为复杂时间序列的预测提供了新的思路。其有效性和实用性已在多个领域的实际问题中得到了验证，未来有望在更广泛的场景下发挥重要作用。

SVR实现多输入多输出回归模型搭建，python，带数据集

matlab聚类的代码在线SVR 方法改编自马俊水，James Theiler和Simon Perkins的论文“准确的在线支持向量回归”。 该代码本质上是Francesco Parrella的MATLAB代码的Python重写。 包括一个未记录的应用程序，用于在流量中预测群集大小。 用于卡内基梅隆大学机器人技术的16-831统计技术中的小组项目。

引入拉格朗日乘子，构造拉格朗日函数为：令对和的偏导为零，可得：将式（8）~（11）代入式（7），即可得到SVR的对偶问题上述过程满足KKT条件，有（这里有一个问

遗传算法GA优化支持向量机回归算法SVR，python写，自带数据集

粒子群算法PSO优化支持向量机回归算法SVR，python写，自带数据集

经验模态分解划分高频、低频和残差分类用粒子群优化算法对支持向量机进行预测

针对传统WLAN指纹定位算法中存在的定位精度低、稳定性差、实时性不高等问题，提出一种基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法。该算法首先对接入点（AP）的接收信号强度（RSS）进行统计分析，采用高斯滤波对信号进行预处理，然后利用K-means聚类算法将原始指纹数据库中的定位区域进行聚类分块；其次采用协方差矩阵自适应进化策略（CMAES）优化支持向量回归机（SVR）参数，从而建立CMAES-SVR室内定位学习模型，通过该模型分别构建各定位子区域中RSS信号与物理位置非线性映射关系；最后判断测试点所属类簇，根据该类簇中训练好的CMAES-SVR模型进行回归预测。实验结果表明，与WKNN、传统SVR以及PSO-SVR算法相比，该算法在定位精度、稳定性以及实时性方面均有所提高。

Covid-19-LSTM-XGBR-SVR Covid-19 Corona病毒病例预测因子 背景 白宫科学技术政策办公室（OSTP）召集了一个联盟研究小组和公司（包括Kaggle）来准备COVID-19开放研究数据集（CORD-19），以尝试解决有关COVID-19的关键开放科学问题。 这些问题来自美国国家科学，工程和医学研究院（NASEM）和世界卫生组织（WHO）。 挑战 Kaggle正在发起伴随COVID-19预测挑战，以帮助回答部分NASEM / WHO问题。 尽管挑战涉及按地区预测4月1日至4月30日之间确诊的病例和死亡人数，但主要目标不仅是提供准确的预测。 还可以识别似乎影响COVID-19传输速率的因素。 鼓励您引入，整理和共享可能有用的数据源。 如果您发现变量似乎影响传输速率，请在笔记本中分享您的发现。 当数据可用时，我们将根据约翰·霍普金斯大学系统科学与工程中心（J

MATLAB支持向量机代码，用于预测优化等等