基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

MATLAB，可直接替换数据运行。主成分回归分析 Principal Component Regression（PCR）是一种多元回归分析方法，旨在解决自变量间存在多重共线性问题。

针对椒盐噪声的特点, 提出了一种以回归型最小二乘支持向量机(Least square support vector regression , LS-SVR)为数据恢复算法的开关型滤波器。首先利用max

摘要：考虑到军用飞机采购价格样本数据少、难于预测的特点和偏最小二乘回归方法在处理小样本多元数据方面的优势，提出一种基于偏最小二乘回归的军用飞机价格预测方法．偏最小二乘回归首先提取第一、第二主成分对采购

为了提高物流需求的预测精度,在分析物流需求影响因素基础上,建立了物流需求的二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机预测模型。利用最小二乘支持向量机LSSVM描述物流需求与其影响因素间的复杂非线性关系,并通过二

通过分析经典的Q（λ）学习算法所存在的经验利用率低、收敛速度慢的问题，根据当前和多步的经验知识样本建立了状态-动作对值函数的最小二乘逼近模型，推导了该逼近函数在一组基底上的权向量所满足的一组线性方程，

用支持向量机的方法用于预测金融股票走向 用SVM的改进LSSVM能够更好的预测 有很好的泛化能力

对连续属性数据进行关联规则提取是一个重要的课题，构造了一种新的遗传算法模型，在结构上采用三段式染色体，将连续属性离散化、属性约简和关联规则提取集成在一起，并将小生境引入到遗传算法中避免“早熟”现象。实

LAMBDA方法应用于GNSS单频单点载波相位定位时，其整周模糊度的搜索域过大，解算速度过慢，制约了单频单点精确定位技术的应用。针对这一问题，结合粗糙整数映射理论，提出变粒度搜索算法，通过改善整周模糊

该代码可用于进行最小二乘支持向量机的训练数据，分类，有demo数据，可直接运行

最小二乘支持向量机matlab源代码，内有详细使用教程，非常易学，使用也很快，结果精度也较高，毕业论文就全靠它