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  1. 应用支持向量机的变压器故障组合预测

  2. ：对变压器油中溶解气体进行预测有助于及时预测变压器的故障。提出一个基于支持向量机(support vector machine，SVM)的变压器故障组合预测模型及其求解步骤。在预测过程中，首先利用多个单一预测方法如线性模型、指数模型、乘幂模型、非等间隔灰色GM(1,1)模型和非等间隔灰色Verhulst模型构成预测模型群，对原始油中溶解气体数据进行拟合。然后，将预测模型群的拟合结果作为支持向量机回归模型的输入进行2次预测，形成变权重的组合预测.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-26
    • 文件大小：359424
    • 提供者：lc0621

  1. 两种支持MATLAB的SVM工具箱

  2. 下载SVM工具箱: 用SVM做分类的使用方法 1)在matlab中输入必要的参数:X,Y,ker,C,p1,p2 我做的测试中取的数据为: N = 50; n=2*N; randn('state',6); x1 = randn(2,N) y1 = ones(1,N); x2 = 5+randn(2,N); y2 = -ones(1,N); figure; plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),' k.'); axis([-3 8 -3 8]); t

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-09-07
    • 文件大小：884736
    • 提供者：yhymoon

  1. libsvm-2.9.zip

  2. 支持向量机，好用的SVM 简而言之它是个起源跟类神经网络有点像的东西， 不过现今最常拿来就是做分类 (classification) 。 也就是说，如果我有一堆已经分好类的东西 （可是分类的依据是未知的！） ，那当收到新的东西时， SVM 可以预测 (predict) 新的数据要分到哪一堆去。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-01-03
    • 文件大小：578560
    • 提供者：lionsadness

  1. 本科毕业论文 基于支持向量机（SVM）的蘑菇毒性检测系统

  2. 本科毕业论文 基于支持向量机（SVM）的蘑菇毒性检测系统 目 录 摘 要 II 关键词 II Abstract II Key Words II 1引言 1 1.1研究意义 1 1.2国内外研究情况 1 2支持向量机理论 3 2.1支持向量机基础理论 3 2.2 C-SVM算法及其变形算法 7 2.3 V-SVM算法 9 3 LIBSVM软件 12 3.1 LIBSVM软件简介 12 3.2 LIBSVM软件的使用方法 12 3.3 LIBSVM的工具包 15 4 Qt图形库 18 5 系统的设

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-13
    • 文件大小：745472
    • 提供者：macalyou

  1. LIBSVM做回归预测.

  2. LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。 介绍安装方法 数据预测

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-09-15
    • 文件大小：70656
    • 提供者：u012131114

  1. SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别

  2. SVM的数据分类预测—意大利葡萄酒种类识别的matlab源程序与数据 - SVM prediction data classification - Italian Wine type recognition matlab source code and data

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-07-16
    • 文件大小：38912
    • 提供者：u014640165

  1. SVM的回归预测分析——上证指数开盘预测

  2. SVM的回归预测分析——上证指数开盘预测的matlab源程序与数据—SVM regression predictive analysis - the Shanghai Composite Index opened prediction matlab source data

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-07-24
    • 文件大小：182272
    • 提供者：u014640165

  1. SVM时间序列预测文档

  2. 改进SVM及其在时间序列数据预测中的应用 基于LS_SVM的交通流量时间序列预测 新型SVM对时间序列预测研究 支持向量回归机在铁路客运量时间序列预测中的应用

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2008-12-31
    • 文件大小：264192
    • 提供者：meishan6082

  1. SVM分类鸢尾花数据集

  2. 包含python代码与数据集，可直接运行。一组鸢尾花数据集，这组数据集有100个样本点，用SVM来预测这些鸢尾花数据集中哪些是山鸢尾花，哪些是非山鸢尾花。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-22
    • 文件大小：3072
    • 提供者：momingqimiao71

  1. SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别

  2. 其数据来源是wine的物理化学相关领域的信息。使用方法是SVM。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-02
    • 文件大小：39936
    • 提供者：brandn

  1. 粒子群（PSO）优化SVM做预测

  2. 粒子群优化SVM的两个参数，利用数据做预测，数据代码都在压缩包里，可以直接运行。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-07
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_36766210

  1. 大规模资金流入流出大数据预测TOP3与4答辩ppt

  2. 大规模资金流入流出预测Top3与Top4答辩pdf，天池大数据预测答辩ppt，时间序列预测，svm与CNN、大学生服务外包比赛

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-12-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：egoistic

  1. python利用支持向量机SVM进行时间序列预测（数据+源码）

  2. python利用支持向量机SVM进行时间序列预测, 包括数据和python代码 python利用支持向量机SVM进行时间序列预测, 包括数据和python代码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-21
    • 文件大小：34816
    • 提供者：ldpKing

  1. 采煤工作面瓦斯浓度的LMD-SVM预测

  2. 为了实现对回采工作面瓦斯浓度的准确预测,提出了基于LMD(Local Mode Decom-position)方法与支持向量机的采煤工作面瓦斯浓度预测模型。利用瓦斯浓度的历史数据,通过LMD分解得到生产函数(PF分量),分别对每个PF分量进行SVM建模预测,再把PF分量的预测值进行累加,得到瓦斯浓度的理论预测值。通过实例分析可以发现,与常规SVM方法相比,自适应的LMD方法的引入极大地提高了瓦斯浓度的预测精度,与给出的实际监测数据具有良好的一致性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：619520
    • 提供者：weixin_38645865

  1. 基于Grid-Search_PSO优化SVM回归预测矿井涌水量

  2. 为了解决矿井涌水量预测难题,在Grid-Search_PSO优化SVM参数的基础上,采用SVM非线性回归预测法,对大海则煤矿1999~2008年7月份的矿井涌水量进行了预测。分析对比SVM回归预测法和ARIMA时间序列预测法预测结果的数据误差,发现SVM回归法预测值与实测值之间的偏差比ARIMA时间序列法要小很多。可见在影响矿井涌水量各种因素值具备的情况下,SVM非线性回归预测所建立的模型能够更准确地预测矿井的涌水量,在矿井安全生产中具有很大的应用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：332800
    • 提供者：weixin_38655810

  1. 基坑近邻地表沉降的GA-SVM建模研究

  2. 基坑开挖引起其邻近地表沉降的即时预测评估有利于实现工程安全的高效控制,应用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)函数方法提出一个适用于这项工作需要的沉降数据预测方法。通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的引入获得核函数类型、核函数参数及错误惩罚因子的选取结果。结合SVM函数回归计算技术,利用已知数据完成GA-SVM建模,根据模型的外推结果,给出沉降预测值。以广州某地铁工程为实例,对比分析了GA参数寻优是否进行优化的预测效果差异,与实测结果的对比证

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38562026

  1. 基于 PCA-PNN 原理的岩爆烈度分级预测方法

  2. 根据岩爆的影响因素、特点及成因,选取围岩最大切应力、单轴抗压强度、单轴抗拉强度、应 力系数、脆性系数和弹性能量指数构成岩爆预测指标体系。 搜集国内外 46 组典型岩爆案例数据, 考虑到概率神经网络(PNN)中高斯函数要求各指标变量互不相关,采用主成分分析法(PCA)对原 始数据预处理,消除指标间相关性并降维,得到线性无关的 3 个主成分即岩爆综合预测指标 RCI1 , RCI2 ,RCI3 ,构成概率神经网络的输入向量。 将岩爆烈度分级预测视为共有 4 种类别的模式分类问 题,在满足均匀分布的前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38543280

  1. 基于SVM的高效煤粉锅炉爆燃保护策略研究

  2. 为了提高高效煤粉锅炉的燃烧稳定性,提出了一种基于支持向量机(SVM)的爆燃保护控制策略。提取锅炉关键参数构建特征向量,采用SVM对系统历史数据进行离线训练,应用径向基函数、网格搜索算法生成系统状态分类器,并引入氧含量因子校正训练模型。锅炉运行时,分类器通过在线数据预测系统预爆燃状态并控制PLC模块执行保护程序。测试结果表明,氧含量因子取0.4时,分类器的最高交叉验证匹配率大于97%,最高预测准确率大于95%,失配率小于10%。保护策略能够有效地识别锅炉预爆燃状态,同时在锅炉正常工作状态下保持低误

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38674992

  1. 基于SVM的煤与瓦斯突出预测模型及应用

  2. 为有效预测矿井内煤与瓦斯突出的危险程度，对其影响因素做了分析与探讨，分别构建了基于粒子群优化算法以及遗传算法支持向量机的煤与瓦斯突出预测模型，并且通过实例对两种模型预测的准确性进行了验证。分别利用单项以及综合指标、BP神经网络以及PSO-SVM模型、GA-SVM模型，对寺河煤矿二号井的突出区域进行预测比较。结果表明，PSO-SVM的预测模型不仅可以在小样本数据中预测出煤与瓦斯突出程度的大小，而且综合预测结果更加精确，其在解决矿井内煤与瓦斯突出的小样本数据中显示出更加强大、通用的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38704485

  1. 改进的粒子群算法与支持向量机相结合的碳纤维产量双向预测

  2. 本文基于支持向量机（SVM）和改进的粒子群优化（IPSO）算法（SVM-IPSO）创建了双向预测模型，以预测碳纤维的性能和生产参数。 在SVM中，选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。 提出了IPSO对它们进行优化的方法，然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。 SVM的预测精度主要取决于其参数，因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数，以提高其预测能力。 受小区通信机制的启发，我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO，以提高开发效率，并采用IPSO建立双向预测模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：548864
    • 提供者：weixin_38581447
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