暂无评论
基于分段加权最小二乘支持向量机故障诊断的实现，吕宁，颜鲁齐，在啤酒发酵过程中，为了建立精准的传感器温度故障诊断模型，在标准支持向量机(SVM)的基础上提出了分段加权最小二乘支持向量机的方�
针对选煤厂日用水量时间序列的预测问题,提出应用最小二乘支持向量机(LSSVM)这一新的机器学习方法来实现日用水量的短期预测.借鉴多层动态自适应优化算法的思想,提出最小二乘支持向量机参数优化的多层动态交
基于主成分分析和最小二乘支持向量机的电力短期负荷预测，王莹，刘瑞叶，虽然支持向量机具有非线性拟合、泛化能力强、训练收敛速度快等显著特点，但当处理海量电力负荷数据时，支持向量机的训练效率降低
最小二乘支持向量机在混沌时间序列中的应用_尹华；
应用最小二乘支持向量机进行短期负荷预测,为了体现离负荷预测点越远对负荷预测精度的影响越不明显,即"近大远小"的原则.对训练样本横向及纵向引入隶属度,并用留一法优化模型参数,实现参数
论文研究-用于回归估计的最小二乘广义支持向量机.pdf, 提出了一种用于回归估计的最小二乘广义支持向量机.这种最小二乘广义支持向量机的核函数同标准的支持向量机相比没有或者只有很少的限制.将这种用于回
高炉炼铁过程的自适应最小二乘支持向量机预测器
多输入多输出非线性系统的最小二乘支持向量机广义逆控制
最小二乘法支持向量机matlab程序，具体详细每一步过程。
f于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究.pdf
暂无评论