SVM风速预测算法1.0

介绍了初探数据处理中的预测算法——支持向量机（SVM），并提供了相应的Matlab源码。支持向量机作为一种强大的预测工具，在数据分析中展现出了其独特的应用价值。

各位高手：我在论坛上学习了一段时间的SVM，想利用这种方法进行风速预测。我已经尝试使用了faruto版主的SVMcgForRegress，但结果却与预期差别很大。我怀疑问题可能出在样本或参数设计上。请帮忙看看程序中的问题所在。谢谢大家！

大数据的癌症预测算法项目，数据+代码一应俱全，用起来还挺顺手的。用 Python 写的，支持在 PyCharm 里直接跑，适合你边看边改。里面的数据集也比较丰富，从电子病历到生活习惯，特征够多，训练模型挺方便。 Python 的Pandas和NumPy在前期做数据清洗的时候还挺给力的，什么缺失值、重复值、异常值都能一把抓。做特征工程，比如筛变量、转数据类型，用sklearn这些库就可以搞定。 模型这块呢，逻辑回归、随机森林、SVM 啥的都能用。想玩深一点的，也可以接个神经网络。跑完之后，评估一下模型的准确率和召回率，用 sklearn 里头的classification_report就够用。

基于线性权重递减 PSO 优化 SVM的电力负荷预测算法，是个适合电力系统预测的优化方法。这个算法结合了粒子群优化（PSO）与支持向量机（SVM），能有效提高电力负荷的预测精度。通过 PSO 对 SVM 的参数进行优化，能够提升模型的准确性，尤其是在复杂的电力负荷预测时。这种方法不仅能够在实际应用中更精准的负荷预测，还能减少计算量，适应性蛮强的哦。此外，MATLAB 实现的源码还挺友好，能够你快速上手。你可以通过调整权重来优化模型，达到最佳效果。如果你正在做电力系统预测的工作，不妨试试这个算法，应该能带来不错的效果哦。如果你对电力负荷预测感兴趣，还可以参考一下其他相关资源，比如基于Elm 神经

链接预测算法用于预测图中不存在的或可能存在的边。 Adamic-Adar算法：基于节点的共同邻居，亲密度公式为 N(u)是与节点u相邻的节点集 CommonNeighbors：基于共同邻居的个数 PreferentialAttachment：基于节点的度

股市预测是一种预测股票未来价格的方法，随着技术的进步，包括机器学习在内的各种算法正在成为研究和投资者关注的焦点。本项目探索了多种数据挖掘算法如线性回归、Arima、LSTM、随机森林和支持向量回归在NSE股票市场的应用。通过比较预测精度，评估了不同模型的效果，并应用了预处理方法提高了预测准确度。数据集来源包括印度股票市场，涵盖了多元化的行业特征。

这个Matlab程序能有效消除光纤陀螺仪中的角振动噪声。

基于 EMD 的风速分解，加上 LSTM 的时间序列建模，这套matlab源码组合挺实用的。EMD 负责把风速数据拆成多个分量，每个分量代表不同频率的变化趋势，把这些喂进LSTM模型做预测，效果还不错，适合那种风速变化不规律的数据。 EMD的分解逻辑比较灵活，能适应不同的时间序列特性，所以不光是风速预测，像光伏、电力负载那些数据，也都能试试这套套路。而LSTM这块，源码里有模型结构的搭建和训练流程，超参数配置也比较清晰，调起来不费劲。 你会看到源码里了数据归一化、异常值过滤、模型训练验证这些常规步骤，整个流程跑下来挺顺畅的，尤其适合拿来当学习模板或者二次开发基础。如果你对风速预测、EMD 分解

内蒙古的风速数据，时间分辨率挺高，有 10 分钟一条的，也有日均的，拿来做时间序列预测还挺合适。数据是打包在几个压缩包里的，结构比较清晰，按区域或时间分得挺细，像698f9f0bca416837032c37881b369a8b.rar和S201912101023173751700.zip这种命名就有规律。 风能、发电策略优化、预测模型训练……用场多。尤其是用 LSTM、ARIMA、XGBoost 这些常见的预测算法时，喂进去这种高频数据，效果会好不少。 数据清洗是第一步，缺失值、异常点要小心。不然你模型训得再好，结果也会跑偏。 你要是做风电相关的项目，或者在练时间序列预测模型，这份数据真的可以