# 信息粒化回归预测方法原理和实现步骤
基于信息粒化时序回归预测
利用 SVM 信息粒化技术，对上证指数开盘指数变化趋势和空间进行预测。包含 43 个 MATLAB 神经网络案例分析。
SVM神经网络的信息粒化时序回归预测
本代码主要利用MATLAB工具进行SVM神经网络的仿真，实现信息粒化时序回归预测的模拟
SVM神经网络的信息粒化时序回归预测
配套案例15中包含了有关SVM神经网络的信息粒化时序回归预测的研究资料。
SVM的信息粒化时序回归预测城市用水量
SVM用于水量预测，供学习参考之用，~~~
用LIBSVM做回归和预测的步骤
用LIBSVM做回归和预测的步骤。使用Libsvm中的Windows版本的工具svmscale.exe进行训练和测试数据的归一化
基于SVM和神经网络的信息粒化时序回归预测算法
一种基于SVM和神经网络的信息粒化时序回归预测算法。该算法使用matlab编写，提供了神经网络案例分析、说明和源码BP遗传算法分
案例15SVM神经网络的信息粒化时序回归预测的应用及实现方法
案例15中，利用SVM神经网络进行信息粒化时序回归预测的应用及实现方法。首先，详细介绍了SVM神经网络的原理及其在时序回归预测中
SVM的信息粒化时序回归预测上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测
SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测
SVM神经网络的信息粒化时序回归预测matlab程序
SVM神经网络的信息粒化时序回归预测 matlab程序 供大家学习
回归分析预测方法
非线性回归模型按变量个数也可以分为一元非线性回归模型和多元非线性回归模型；曲线的形式也因实际情况不同而有多种形式，如指数曲线、双