说明：用支持向量机进行分类，或者回归，进行预测控制
matlab-回归 SVM-控制 预测控制--SVM svm回归 svm-预测控制
说明：最小二乘支持向量机回归，四个插入数据分别为训练输入、训练输出、测试输入、测试输出。工具包+程序
ls-svm LSSVM程序 lssvm工具包 lssvm回归 lssvm
说明：最小二乘支持向量机，用于进行函数的回归分析
回归 lssvm ls-svm lssvm回归
说明：SNM支持向量机预测，回归分析,数据预测，实验验证。
SNM 向量机预测 回归分析 数据预测
说明：基于粒子群算法优化的支持向量机分类算法，该算法可完成数据分类、回归分析的功能。
粒子群算法 向量机分类算法 数据分类 回归分析
说明：支持向量机的程序，可以进行分类和回归，效果比神经网络好，没有维数灾难的问题，是比较好的建模方法。
回归问题 SVM-建模 svm-steveGunn SVM建模 SVM_SteveGunn
说明：最小二乘支持向量机，用于多元非线性回归分析，非线性拟合与预测。
预测 SVM非线性回归 vector-fitting 最小二乘svm ls-svm
说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，连续相位调制信号(CPM)产生，虚拟力的无线传感网络覆盖，供做算法研究人员参考，数据包传送源码程序，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况。
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说明：用matlab实现的SVM支持向量机的时间序列预测、分类、自回归代码,代码简单易懂,适合初学者,代码已调试完毕 包括了二种分类,二种回归,以及一种一类支持向量机算法 (1) Main_SVC_C.m --- C_SVC二类分类算法 (2) Main_SVC...
