LSSVM matlab

基于KPCA与LSSVM的网络控制系统时延预测方法

为了提高旋转设备故障诊断的准确率,提出了基于粗糙集和最小二乘支持向量机(LSSVM)的旋转设备故障诊断方法,讨论了如何进行数据选择、离散及约简方法,用粗糙集提取出旋转设备故障诊断的关键征兆属性,降低数

由于旋转设备故障数据样本存在不平衡性,导致传统的LSSVM无法对异常值样本正确分类,为了解决这一问题,首先采用LSSVM从训练集中提取错分样本及其分类的支持向量,再根据各类故障样本数量对惩罚因子进行加

金融市场股票的价格预测是投资者们关心的热门问题,随着股票数据规模以及样本维数的日益庞大,人们对于股票预测算法在保证准确之外的预测速度也提出了更高的要求。在最小二乘支持向量机(LSSVM)股票预测算法的

针对硅锰合金熔炼过程中炉渣碱度在线检测困难、离线化验滞后大,难以实现实时控制的问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.该方法通过KPCA去除样本数

论文研究-基于自由搜索的LS-SVM在墒情预测中的应用.pdf,  为有效地利用墒情监测资料预测未来墒情,考虑支持向量机的

基于蚁群优化的LSSVM算法在入侵检测中的研究应用，聂王晨，罗守山，目前，网络入侵事件越来越多，严重危害了网络的安全。为了有效识别网络入侵行为，减小网络入侵行为给社会带来的危害，本文结合前

针对多观测样本的二分类问题，提出适合多观测样本的基于LS-SVM的新分类算法。每次分类中，待分类的模式使用多观测样本集进行表示，首先对多观测样本集的标签进行假设，将此假设条件作为LS-SVM中优化问题

为提高网络流量的预测精度，提出一种基于混沌理论和最小二乘支持向量机相结合的网络流量预测方法。采用相空间重构对网络流量时间序列进行重构，恢复网络流量的演化轨迹，采用非线性预测能力强的最小二乘支持向量机对

铅酸蓄电池应用广泛，准确检测其剩余容量是电池管理系统中的重要一环。 提出将蓄电池开路电压、温度和内阻 三个状态指标作为联合检测量，结合基于 GAPSO- LSSVM 算法对剩余容量进行检测。 在 LS