说明：PLS偏最小二乘法，通过回归分析预测数据的走势。

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说明：电力系统负荷预测关于电力系统的负荷预测的短时预测。

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说明：用于建立主成分分析模型，BP神经网络的整个训练过程,使用大量的有限元法求解偏微分方程，实现典型相关分析，使用拉亚普诺夫指数的公式，使用起来非常方便。

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说明：包含优化类的几个简单示例程序，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,MIT人工智能实验室的目标识别的源码。

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说明：卡尔曼滤波实验和卡尔曼时间预测 包括从gps数据中读取经纬度

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说明：对libsvm 的结构参数、核函数、svm预测以及训练等几个方面进行了详细的分析

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说明：1.%% 清空环境变量 2.%% 数据预处理 3.% 随机产生训练集和测试集 4.%% 数据归一化 5.%% SVM模型创建/训练 6.%% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练 7.%% SVM仿真预测 8.%% 绘图

说明：Levison-Durbin语音信号处理中的线性预测编码LPC理论、格型滤波器以及求解现行预测方程的算法，可以实现对语音信号重要元素分析、合成甚至识别。

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