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PS0-SVR
- ：针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题，建立了用于生物参数状态预估的 支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归(SVR)模型的复杂性和冷化特征取决于其三 个参数 ，c， 能否取到最优值，采用粒子群优化(PSO)算法实现对参数 ，c， 的同时寻优。在 此基础上，以饲料用 ．甘露聚糖酶为对象，建立了基于PSO—SVR的发酵过程产物浓度状态预估 模型。发酵罐控制结果表明：该模型具有很好的学习精度和泛化能力，可实现对 ．甘露聚糖酶 产物浓度的实时在线预估。-In
TimeSeriesPredictionUsingSupportVectorRegressionNe
- 为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生 成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很 好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN 应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的 理论和应用价值。-Ab
ForecastingpopIllafionbasedOnsupportvectorintellig
- 要建立一个有效的支持向量回归(SVR)模型，支持向量回归的3个参数c，y，占丛须预先设定。提出一种新型的遗传算 法一智能遗传算法(IGA)对支持向量回归进行参数调节，以达到寻找最优参数的目的，然后和支持向量回归结合得到一种新的 IGASVR模型，并应用于城市人口预测。最后，将提出的方法与标准SVR模型和BP神经网络模型进行比较，所得结果表明，该模 型训练速度快，并且有较高预测精度，是一种有效的人口预测方法。-To build an effective SVR model，SVR’8
svm
- 统计学习理论中提出的支撑向量机回归(SVR)遵循了结构风险最小化原则,从而避免了一味追求经验风险最小化带来的弊端-Statistical learning theory proposed by the support vector machine regression (SVR) to follow the structural risk minimization principle, thus avoiding the blind pursuit of Empirical Risk Minim
OnlineSVR-Matlab-2006b-Code
- Online SVR工具箱，实现对数据的在线回归和分类。-Online SVR toolbox to achieve the online data regression and classification.
fruit-
- （MATLAB）果蝇优化SVR程序具体案例分析-(MATLAB) fruit fly optimization SVR program specific case analysis
2SVR
- 支持向量机回归的ｍａｔｌａｂ版本，里面包含高斯核函数等一系列常用的核函数。(Support vector regression matlab version, which contains the Gauss kernel function and a series of commonly used kernel functions.)
LIBSVM
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式
farutoUltimateVersion2[1].0
- SVR工具箱，可以用来参数预测，还可以应用于优化设计中(SVR toolbox, used for the prediction and optization)
OnlineSVR_Matlab_2006b_Code
- 在线svr基于matlab的一个实现。很有用哦(A usful realizition of online-svr for matlab)
pso-svr代码
- 基于粒子群优化的向量回归预测分析 matlab代码(Support vector regression code with pso)
交叉验证及svr
- 交叉验证及带例子的支持向量机回归代码，修改可用。(Cross validation and support vector machine regression code with examples can be modified.)