向量自回归

matlab开发-自回归模型的最小距离估算。该软件包专门用于执行自回归模型中的最小距离估算。

Matlab代码Pattern_Regression_Matlab支持向量回归（SVR）和启示向量回归（RVR）分析，包括交叉验证以评估预测能力。请在使用代码时引用相关论文：Zaixu Cui, Gaolang Gong，《机器学习回归算法及样本大小对基于功能连接特征的个性化行为预测的影响》，NeuroImage，2018年，178: 622-37；Zaixu Cui等，《利用灰质体积个性化预测阅读理解能力》，Cerebral Cortex，2018年，28(5):1656–72；Zaixu Cui等，《个性化预测阅读理解能力的研究》，2018年，Cerebral Cortex，28(5):1

Matlab开发贝叶斯自回归建模，涵盖了贝叶斯单变量自回归模型的规范和估计过程。

支持向量机（SVM）和最小二乘回归向量机在实际应用中有显著区别。

随着技术的不断进步，自回归马尔可夫转换模型在仿真估计与预测领域中发挥越来越重要的作用。利用Matlab等工具，研究人员能够更精确地模拟和预测复杂系统的行为。

支持向量机在分类与回归任务中具有广泛的应用，介绍了相关的matlab代码实现。

自伴变换与斜自伴变换 除了正交变换，欧氏空间中还有两类重要的规范变换：自伴变换和斜自伴变换。 定义 设 A 是 n 维欧氏空间 V 的线性变换。 如果 A 与它的伴随变换 A∗ 相同，即 A = A∗，则 A 称为自伴变换。 如果 A 满足 A∗ = −A，则 A 称为斜自伴变换。 线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = (α, A(β))。 线性变换 A 是斜自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = −(α, A(β))。 自伴变换和斜自伴变换都是规范变换。当然，除了正交变换、自伴变换以及斜自伴

分析了现有的精确数输入和区间数输出回归算法存在的问题，并提出了基于支持向量机的区间数回归建模方法。该方法将支持向量机从精确数回归推广到区间数回归建模，展示出在小样本训练集下良好的泛化性能，有效避免了现有算法中可能出现的下界大于上界的问题。以连续退火生产过程中冷却段出口带钢温度预测为例，仿真结果表明该算法的有效性。

吴少智和吴跃提出了一种基于支持向量回归的颅内压时间序列无损估计方法。该方法建立在先前的数据挖掘框架之上，利用时间序列分析预测颅内压。首先，研究构建了...

oxygen_isotope_stats_functions.py文件包含以下功能：读取补充资料、为某些衍生变量传播不确定性、使用两部分分段线性函数相关数据、计算线性相关性显著性，并校正自回归特性。