支持向量机应用

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类（binary classification）的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane），属于机器学习方法比较高级的一种，被应用于风电、水电的模拟，黑箱模型，模拟效果较好

%% SVM神经网络的回归预测分析
%清空环境变量
tic;
close all;
clear;
clc;
format compact;
%% 数据的提取和预处理
data = xlsread（‘tianbei.xlsx‘‘sheet1‘）;
da = xlsread（‘北道口.xlsx‘‘sheet1‘）;
% 提取数据
y = data（:3）;   %%降雨（滞时0 3 4）
% x = data（:4）;   %%蒸发（滞时1 2 3 7 8 9）
z = da（:1）;   %%径流（滞时1）
% e1 = x（9:612-11）;
% e2 = x（8:612-21）;
% e3 = x（7:612-31）;
% e4 = x（3:612-71）;
% e5 = x（2:612-81）;
% e6 = x（9:612-11）;
 r1 = y（13:6121）;
% r2 = y（7:612-31）;
% r3 = y（6:612-41）;
z1 = z（12:612-11）;
% z2 = z（8:612-21）;
g（:1） =z1;
g（:2） = r1;
% g（:3） = r3;
% g（:4） = z1;
% g（:5） = e5;
% g（:6） = e6;
% g（:7） = r1;
% g（:8） = r2;
% g（:9） = r3;
% g（:10） = z1;
% g（:11） = z2;
m = size（g）;
tts = g;   %%各种因子
gg =z（13:6121）;
ttsx = gg;  %%径流
ts=ttsx（1:485:）;
tsx=tts（1:485:）;
tss=ttsx（486:600:）;
tsxs=tts（486:600:）;
% 画出原始

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        5066  2019-03-13 16:07  svm\svm14.m
     文件        2837  2019-02-22 09:37  svm\SVMcgForRegress.m
     文件       24576  2018-10-30 19:59  svm\svmpredict.mexw32
     文件       45056  2018-10-30 19:59  svm\svmtrain.mexw32