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研究生论文资料基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究
如何用MATLAB实现LS-SVM
基于支持向量机的古龙酸发酵过程产量预报，崔蕾，袁景淇，维生素C的一个重要前体2-酮基-L-古龙酸(2-keto-L-Gulonicacid，简称古龙酸)，由巨大芽孢杆菌和氧化葡萄糖酸杆菌混菌流加发酵生
针对最小二乘支持向量回归模型中, 呈稀疏分布的时序峰值样本拟合预测误差偏大的问题, 基于加权最小 二乘思想, 提出一种新的用于时序峰值预测的最小二乘支持向量回归模型. 根据样本分布密度和输出期望幅值,
广义线性系统是自动控制理论的一个重要组成部分，在研究广义线性系统的诸多问题中常常需要计算系统状态矩阵的广义逆，因而广义逆矩阵的求解方法就显得格外重要。文中给出了矩阵最小二乘广义逆的2种求解方法，分别证
加权深度最小二乘的稳健加权最小二乘
负荷预测基于最小二乘支持向量机lssvm，自己写的，原始数据也是自己的
将最小二乘支持向量机建模方法引入到动力配煤着火特性的分析建模中,针对配煤指标中计算困难的着火温度指标建立了最小二乘支持向量机模型,一方面克服了神经网络算法的过拟合、泛化能力弱等缺点;另一方面提高了求解
基于小波分解和最小二乘支持向量机的ENSO集成预测，支持向量机预测方面，具有较好的学习资料
为从电动机频谱识别出故障电动机,先用CZT变换(线性调频Z变换)分析采集到的电动机数据进行分类,然后训练最小二乘向量机,再把相同维数的数据送入训练好的最小二乘向量机进行判断,最终得出用最小二乘向量机进
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