PSO-SVM预测模型在综采面缓倾斜煤层区段煤柱宽度中的应用

这是一个实现了PSO-SVM算法的Matlab程序，每个模块都有详细的注释，易于理解和高效利用。程序中可能缺少数据，用户可以通过访问数据库自行下载所需数据。

随着技术的不断进步，预测模型在各个领域展现出越来越广阔的应用前景。

使用Excel表格中的数据，提取各年龄段女性人口数、女性人口比例和存活率，计算Leslie人口预测模型所需的Leslie矩阵。预测每年的女性人口数量，并将其转换为总人口数量，最后将结果写入Excel文件并生成相关图表。

这篇文章介绍了如何使用粒子群算法优化MATLAB中的支持向量机程序，以提高对股票价格和经济走势的预测精度。

原理： 建模原理：将观测数据列进行一次累加，得满足一阶常微分方程（7.1） 模型： 灰色理论预测模型：灰色系统模型

灰色预测模型，基于少量、不完整的信息构建数学模型，以此预测未来趋势。 在运用运筹学方法解决实际问题、制定发展战略和政策、进行重大决策时，科学预测不可或缺。 预测，是基于客观事物过去和现在的发展规律，借助科学方法对其未来发展趋势和状况进行描述和分析，形成科学假设和判断的过程。

利用数理统计分析方法对榆树沟煤矿开采14号煤层上的新近系含水层防水煤岩柱进行了设计分析，并取得了显著效果，对其他具有类似水文地质条件的矿井防水煤岩柱设计具有重要的指导意义。

风险预测模型评估是为了评估预测模型在风险预测方面的准确性和有效性。NRI（Net Reclassification Improvement）是衡量风险预测模型性能的一种方法，通过比较新旧模型在风险分类上的改进程度来评估。在R语言环境下，可以使用nricens和PredictABEL两种包来进行NRI计算，分别计算绝对NRI和相对NRI。此外，使用logistic回归模型建立预测模型，并进行数据预处理和结果对比。

基于 GSWOA 算法的 SVM 参数优化，听起来挺有意思吧？如果你也对机器学习有点了解，是支持向量机（SVM），这篇文章就适合你了。通过鲸鱼优化算法（GSWOA）来优化 SVM 的两个核心参数——惩罚因子c和核函数宽度g，能显著提升模型的预测精度。文中不光有详细的算法原理，还包括了一些实用的代码示例，方便你在实际工作中快速上手。只要你对 SVM 有所了解，就能轻松理解其中的操作和技巧。其实，优化后的 SVM 模型在实际任务中的表现还不错，尤其是在预测精度上，给了多研究者和开发者不少启发。如果你想了解 GSWOA 在 SVM 中的应用，或者想提升你自己 SVM 模型的精度，不妨试试这篇文章哦。