【SVR预测】EMD优化SVR预测【含Matlab源码 1403期】

Matlab中的EMD-SVM混合智能预测：非平稳时间序列的精确解决方案
已于 2025-01-15 00:00:59 修改
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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-11-05 07:25:49 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KeepingMatlab/article/details/134226497
本文介绍了使用经验模态分解(EMD)和支持向量回归(SVR)在Matlab中开发的一种混合智能预测模型，特别针对非平稳、非线性时间序列，如纺织材料价格预测，展示了其高准确性和实用性。

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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【预测模型】基于emd-SVR实现数据预测matlab源码
qq_59747472的博客
10-16 1173
1 模型 针对非平稳,非线性时间序列变化复杂,难以用单一智能方法进行有效预测的问题,提出一种新的基于经验模式分解和支持向量回归的混合智能预测模型.经验模式分解能将非平稳时间序列按其内在的时间特征尺度自适应地分解为多个基本模式分量,根据这些分量各自趋势变化的剧烈程度选择不同的核函数进行支持向量回归预测,对各预测分量进行加权组合,得到原始序列的准确预测值.实证研究表明对于非平稳,非线性时间序列的预测,不论是单步预测还是多步预测,该模型均能取得很好的预测效果. 2 部分代码 ```mat
基于 MATLAB EMD 优化 SVR 预测：数据分析与源代码实现
uote_e的博客
07-26 386
本文将介绍如何使用 MATLAB 平台对时间序列数据进行分析、优化和预测，结合 EMD 和 SVR 算法，并提供相应的源代码实现。EMD 是一种信号处理方法，通过将复杂的非线性和非平稳信号分解成有限个固有模态函数（IMF，Intrinsic Mode Functions）的和的形式，来描述和分析信号的局部特征和时频特性。在时间序列数据分析中，EMD 可以对原始信号进行去噪、分解、特征提取等操作，为后续的建模和预测提供准确的数据基础。使用优化后的参数，训练 SVR 模型，并进行数据预测。
时间序列预测：SVR用于时间序列预测代码+模型保存+模型加载+网格搜索+交叉验证
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颠沛的小丸子
08-08 2万+
本文关于SVR时间序列的预测，详细步骤如下： 1.数据读取 2.数据集的划分（采用滑动窗口重叠切片） 3.训练数据集掷乱 4.SVR参数设置（网格搜索+交叉验证） 5.SVR模型训练+模型保存 6.SVR模型加载+预测 import xlrd import matplotlib.pyplot as plt def read_20180829(): fname = "20...
EMD-GWO-SVR基于经验模态分解和灰狼算法优化支持向量机的时间序列预测MATLAB代码。(含SVR、EMD-SVR、GWO-SVR、EMD-GWO-SVR等4个模型的对比)。
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03-06 681
EMD-GWO-SVR基于经验模态分解和灰狼算法优化支持向量机的时间序列预测MATLAB代码。(含SVR、EMD-SVR、GWO-SVR、EMD-GWO-SVR等4个模型的对比)。
SVR时间序列数据预测（数据+代码）
08-08
SVR时间序列预测，使用滑动窗口重叠切片数据集，网格搜索+交叉验证用来模型参数设置，模型保存，模型加载,模型预测。
【SVR预测】EMD优化SVR预测【含Matlab源码 1403期】.zip
最新发布
02-10
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
【SVR预测】 EMD优化SVR预测【含Matlab源码 1403期】.zip
06-23
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命...
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09-10
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命...
【优化预测】 EMD优化SVR数据预测【含Matlab源码 1403期】.zip
11-05
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Matlab实现EMD-GWO-SVR、EMD-SVR、GWO-SVR、SVR时间序列预测（完整源码和数据）
07-11
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07-13
首先对时间序列进行emd分解，然后对每个分量进行svr建模，最后把测试集的结果相加作为最终结果
基于Matlab的经验模态分解（EMD）优化支持向量回归（SVR）预测
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09-20 215
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种基于数据自身特征进行信号分解的方法，它可以将非线性和非平稳信号分解为多个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF）。然后，我们使用EMD对训练集的输入特征进行分解，得到多个IMF。接下来，我们对每个IMF应用SVR模型进行训练，并使用训练好的模型对测试集进行预测。最后，我们将每个IMF的预测结果进行累加，得到最终的预测结果，并计算预测结果的均方根误差（RMSE）。
【SVR预测】基于matlab EMD优化SVR预测【含Matlab源码 1403期】
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EMD优化SVR预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！
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在使用支持向量机算法进行预测的基础上，再采用。优化调整参数，建立调参后的SVR模型。由于时间的维数是一维的，因此需要。此示例中选定滞后期数为3。
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08-24 480
近年来,我国空气质量整体加速恶化趋势明显,极端大气污染事件频繁发生,京津冀、珠三角、长三角、关中地区等城市经济带尤为显著,最典型且影响最大的地区为京津冀区域,近期根据环保部发布的数月全国重点区域和 74 个城市空气质量状况月报显示,京津冀地区空气质量最差,平均达标天数比例为 27.4%,低于全国 32.7 个百分点,全国污染最严重的 10 个城市中,京津冀地区占 8 个(http://www.cnemc.cn)。在随后的几个月内,京津冀区域仍反复出现了数次严重的霾污染事件。
时序预测：根据历史数据预测未来趋势的任务和算法
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01-07 6699
综上所述，时序预测是一项重要的数据分析任务，它通过利用历史数据的模式和趋势，帮助我们预测未来的发展方向。随着数据科学和机器学习的不断发展，时序预测技术也在不断演进，为我们提供更准确、可靠的预测结果，助力更明智的决策和规划。时序预测是一项重要的数据分析任务，它旨在通过分析过去的数据模式和趋势，预测未来事件或现象的发展方向。这种任务常见于气象预测领域，如气温预测或降雨量预测等。(1) 移动平均法：移动平均法是一种简单直观的预测方法，通过计算过去一段时间内数据点的平均值，来预测未来某个时间点的数值。
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