回归预测分析神经网络
时间序列的预测方法
时间序列的预测方法时间序列预测是指根据过去一系列的观测值来预测未来的发展趋势。
它在很多领域都有应用，如经济学、金融学、气象学、交通运输等。
时间序列预测是一个复杂的问题，需要综合考虑多种因素和方法。
下面我将介绍一些常用的时间序列预测方法。
首先，最简单的方法是移动平均法和指数平滑法。
移动平均法是通过计算一定时间段内的平均值来估计未来的趋势。
指数平滑法则是根据历史数据的加权平均值来估计未来的趋势。
这两种方法都是基于历史数据的统计特征进行预测，适用于数据变化较为平稳的情况。
其次，回归分析是一种常用的时间序列预测方法。
它通过分析自变量和因变量之间的关系来建立一个回归模型，并利用回归模型进行预测。
回归模型可以是线性的也可以是非线性的，可以包含一或多个自变量。
回归分析适用于需要考虑多个因素对结果的影响的情况，例如经济数据的预测。
另外，ARIMA模型（自回归滑动平均模型）是一种广泛应用的时间序列预测方法。
ARIMA模型可以用来描述时间序列的非线性趋势、季节性和随机性。
它由自回归（AR）部分、差分（I）部分和滑动平均（MA）部分组成，因此可以适应不同类型的时间序列。
ARIMA模型的参数由经验估计和模型拟合来确定，可以通过模型的残差分析来验证模型的可靠性。
此外，神经网络模型也被广泛用于时间序列的预测。
神经网络模型具有较强的非线性拟合能力，可以很好地适应数据的复杂特征。
其中，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）是常用的时间序列预测模型。
RNN和LSTM都可以处理时序数据之间的依赖关系，适用于预测具有长期滞后影响的时间序列。
此外，支持向量回归（SVR）和决策树也是常见的时间序列预测方法。
SVR是一种非线性回归模型，通过在高维空间中找到一个最优的分离超平面来建立预测模型。
决策树则是通过对样本数据进行递归划分，构建一个树状结构来预测结果。
这两种方法都具有较强的拟合能力和泛化能力，可以用于各种类型的时间序列预测问题。
matlab30个案例分析案例14-SVM神经网络的回归预测分析
%% SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测%%% 清空环境变量function chapter14tic;close all;clear;clc;format compact;%% 数据的提取和预处理% 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19)% 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数% 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额.load chapter14_sh.mat;% 提取数据[m,n] = size(sh);ts = sh(2:m,1);tsx = sh(1:m-1,:);% 画出原始上证指数的每日开盘数figure;plot(ts,'LineWidth',2);title('上证指数的每日开盘数(1990.12.20-2009.08.19)','FontSize',12);xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12);ylabel('开盘数','FontSize',12);grid on;% 数据预处理,将原始数据进行归一化ts = ts';tsx = tsx';% mapminmax为matlab自带的映射函数% 对ts进行归一化[TS,TSps] = mapminmax(ts,1,2);% 画出原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像figure;plot(TS,'LineWidth',2);title('原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像','FontSize',12);xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12);ylabel('归一化后的开盘数','FontSize',12);grid on;% 对TS进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求TS = TS';% mapminmax为matlab自带的映射函数% 对tsx进行归一化[TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,1,2);% 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求TSX = TSX';%% 选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g% 首先进行粗略选择:[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-8,8,-8,8);% 打印粗略选择结果disp('打印粗略选择结果');str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str);% 根据粗略选择的结果图再进行精细选择:[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-4,4,-4,4,3,0.5,0.5,0.05);% 打印精细选择结果disp('打印精细选择结果');str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str);%% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.01'];model = svmtrain(TS,TSX,cmd);%% SVM网络回归预测[predict,mse] = svmpredict(TS,TSX,model);predict = mapminmax('reverse',predict',TSps);predict = predict';% 打印回归结果str = sprintf( '均方误差MSE = %g 相关系数R = %g%%',mse(2),mse(3)*100);disp(str);%% 结果分析figure;hold on;plot(ts,'-o');plot(predict,'r-^');legend('原始数据','回归预测数据');hold off;title('原始数据和回归预测数据对比','FontSize',12);xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12);ylabel('开盘数','FontSize',12);grid on;figure;error = predict - ts';plot(error,'rd');title('误差图(predicted data - original data)','FontSize',12);xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12);ylabel('误差量','FontSize',12);grid on;figure;error = (predict - ts')./ts';plot(error,'rd');title('相对误差图(predicted data - original data)/original data','FontSize',12);xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12);ylabel('相对误差量','FontSize',12);grid on;snapnow;toc;%% 子函数SVMcgForRegress.mfunction [mse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep)%SVMcg cross validation by faruto%% by faruto%Email:patrick.lee@ QQ:516667408 /faruto BNU%last modified 2010.01.17%Super Moderator @ % 若转载请注明：% faruto and liyang , LIBSVM-farutoUltimateVersion% a toolbox with implements for support vector machines based on libsvm, 2009.% Software available at %% Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin, LIBSVM : a library for% support vector machines, 2001. Software available at% .tw/~cjlin/libsvm% about the parameters of SVMcgif nargin < 10msestep = 0.06;endif nargin < 8cstep = 0.8;gstep = 0.8;endif nargin < 7v = 5;endif nargin < 5gmax = 8;gmin = -8;endif nargin < 3cmax = 8;cmin = -8;end% X:c Y:g cg:acc[X,Y] = meshgrid(cmin:cstep:cmax,gmin:gstep:gmax);[m,n] = size(X);cg = zeros(m,n);eps = 10^(-4);bestc = 0;bestg = 0;mse = Inf;basenum = 2;for i = 1:mfor j = 1:ncmd = ['-v ',num2str(v),' -c ',num2str( basenum^X(i,j) ),' -g ',num2str( basenum^Y(i,j) ),' -s 3 -p 0.1'];cg(i,j) = svmtrain(train_label, train, cmd);if cg(i,j) < msemse = cg(i,j);bestc = basenum^X(i,j);bestg = basenum^Y(i,j);endif abs( cg(i,j)-mse )<=eps && bestc > basenum^X(i,j)mse = cg(i,j);bestc = basenum^X(i,j);bestg = basenum^Y(i,j);endendend% to draw the acc with different c & g[cg,ps] = mapminmax(cg,0,1);figure;[C,h] = contour(X,Y,cg,0:msestep:0.5);clabel(C,h,'FontSize',10,'Color','r');xlabel('log2c','FontSize',12);ylabel('log2g','FontSize',12);firstline = 'SVR参数选择结果图(等高线图)[GridSearchMethod]'; secondline = ['Best c=',num2str(bestc),' g=',num2str(bestg), ...' CVmse=',num2str(mse)];title({firstline;secondline},'Fontsize',12);grid on;figure;meshc(X,Y,cg);% mesh(X,Y,cg);% surf(X,Y,cg);axis([cmin,cmax,gmin,gmax,0,1]);xlabel('log2c','FontSize',12);ylabel('log2g','FontSize',12);zlabel('MSE','FontSize',12);firstline = 'SVR参数选择结果图(3D视图)[GridSearchMethod]'; secondline = ['Best c=',num2str(bestc),' g=',num2str(bestg), ...' CVmse=',num2str(mse)];title({firstline;secondline},'Fontsize',12);。
学生成绩预测模型的对比分析
学生成绩预测模型的对比分析随着人工智能和机器学习的快速发展，学生成绩预测模型被越来越多地应用于教育领域。
这些模型能够根据学生的历史成绩、考试成绩、出勤情况等因素，预测学生成绩的发展趋势。
为了比较不同的学生成绩预测模型的效果，本文将介绍和对比四种主流的学生成绩预测模型，包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络，并分析它们的优缺点。
一、线性回归线性回归是一种最基本的学生成绩预测模型。
它通过寻找一条最佳直线来预测学生的成绩。
该模型的优点是易于理解和实现，适用于大量数据。
不过，由于它只考虑了一些基本因素，如考试分数等，而没有考虑其他因素，如家庭背景、兴趣爱好等，因此它的精度有限。
此外，线性回归还容易受到异常值的影响。
二、决策树决策树是一种能够通过层次化的决策过程来预测结果的模型。
它能同时考虑多种因素，并运用树形结构进行逻辑推理。
决策树的优点是易于解释和理解，适用于多层次的决策问题。
但是，由于它容易出现过拟合和欠拟合的现象，因此需要采取一些措施来避免这些问题。
三、支持向量机支持向量机是一种基于最大间隔原理的分类模型。
它通过将数据映射到高维空间中，将数据分离成两个或多个类别。
支持向量机的优点是准确性高，适用于高维数据。
但是，由于它对数据的敏感度较高，因此需要特别注意训练集的选择。
四、神经网络神经网络是一种基于生物神经网络的模型，它能够通过多个神经元的组合来预测结果。
神经网络的优点是能够处理非线性问题和大量的数据，并且不容易受到异常值和噪声的干扰。
但是，神经网络也有缺点，例如需要大量的计算资源和时间，且难以理解和解释。
综上所述，不同的学生成绩预测模型各有其优缺点。
在选择一种预测模型时，需要考虑数据的复杂度、模型的准确性和可解释性等因素。
同时还需要注意模型的训练集和测试集的选择，以避免模型的过拟合和欠拟合问题。
在教育领域中，学生成绩预测模型可以帮助学生和老师了解学生的学习情况，从而更好地制定学习计划和提高学生的学习效果。
应用统计学中的预测建模技术与方法
应用统计学中的预测建模技术与方法统计学是一门应用广泛的学科，其中的预测建模技术与方法在实际应用中具有重要的作用。
预测建模能够通过对过去和现有数据的分析，来预测未来的发展趋势和结果。
本文将介绍一些常见的预测建模技术与方法，并探讨它们在应用统计学中的应用。
一、线性回归分析线性回归分析是一种常见的预测建模技术，它通过对自变量和因变量之间的线性关系进行建模，来预测未来的因变量。
线性回归模型可以用来预测各种不同类型的数据，例如股票价格、销售量等。
通过对历史数据的回归分析，我们可以得到一个预测模型，以便在未来的情况下进行预测。
二、时间序列分析时间序列分析是一种专门用于预测时间相关数据的方法。
它建立在时间序列的基础上，通过对时间序列数据的统计和分析，来预测未来的趋势和变化。
时间序列分析可以应用于各种领域，例如经济学、气象学等。
在金融领域中，时间序列分析可以用于预测股票价格的波动情况，帮助投资者做出合理的决策。
三、决策树分析决策树分析是一种通过构建决策树来进行预测的方法。
决策树是一种用图形表示的预测模型，它通过将问题分解成一系列的决策节点和叶节点，并根据特定的规则来进行决策。
决策树分析可以应用于各种预测问题，例如市场调研、客户细分等。
通过对历史数据的分析，我们可以构建一个决策树模型，从而在未来的情况下进行预测。
四、神经网络分析神经网络分析是一种通过模拟人脑神经元之间的相互连接关系来进行预测的方法。
神经网络由多个神经元组成，每个神经元都有自己的权重和阈值。
通过对输入数据的处理和调整神经元之间的连接权重，神经网络可以学习和适应不同的数据模式，并进行预测。
神经网络分析可以应用于各种复杂的预测问题，例如语音识别、图像处理等。
五、贝叶斯统计分析贝叶斯统计分析是一种基于贝叶斯定理的预测方法。
贝叶斯定理将观察到的数据和先验知识结合起来，通过统计推断得到后验概率，并进一步进行预测。
贝叶斯统计分析可以应用于各种预测问题，例如医学诊断、风险评估等。
数据分析中的时间序列预测方法介绍
数据分析中的时间序列预测方法介绍引言：在当今信息时代，数据的高速增长和广泛应用，使得时间序列分析成为数据科学中的重要领域。
时间序列预测是指通过分析一系列按时间顺序排列的数据，来预测未来的趋势和模式。
时间序列预测在许多领域都有广泛的应用，例如金融预测、销售预测、天气预测等等。
本文将介绍几种常用的时间序列预测方法。
一、移动平均（Moving Average）移动平均是时间序列预测中最简单和常用的方法之一。
它通过计算时间窗口内数据点的平均值来预测未来的值。
移动平均适用于没有明显趋势和季节性变化的数据。
常见的移动平均方法包括简单移动平均（Simple Moving Average，SMA）、加权移动平均（Weighted Moving Average）和指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）。
其中，简单移动平均对时间窗口内的数据给予相同的权重，加权移动平均对数据点进行加权处理，指数移动平均则给予近期数据更高的权重。
二、指数平滑法（Exponential Smoothing）指数平滑法是一种基于加权平均的时间序列预测方法。
它通过对历史数据进行加权平均来预测未来的值，其中较新的数据点权重更高。
指数平滑法适用于数据具有较强的趋势，但没有明显的季节性变化。
常见的指数平滑法包括简单指数平滑（Simple Exponential Smoothing）和Holt-Winters指数平滑。
三、自回归移动平均模型（ARMA）自回归移动平均模型是一种基于时间序列预测的统计模型。
它将时间序列数据分解为自回归（AR）和移动平均（MA）两部分，并通过对这两部分进行建模来预测未来的值。
AR部分表示当前值与过去一段时间的值之间的关系，而MA部分表示当前值与随机误差之间的关系。
ARMA模型的参数可以通过最小化误差来估计，并可以使用ARMA模型来进行长期和短期的预测。
ARMA模型也可以扩展为自回归滑动平均模型（ARIMA），用于处理具有季节性变化的时间序列。
神经网络在回归问题上的应用研究
神经网络在回归问题上的应用研究神经网络是一种模仿人脑神经网络结构和功能而设计的数学模型，用于处理复杂的输入输出关系，近年来在计算机科学领域得到了广泛的应用。
其中，神经网络在回归问题上的应用研究是一个非常重要的方向。
回归问题是指一类针对回归分析的问题，即寻找输入与输出之间的函数关系，通常是一个连续变量做因变量的问题。
为了解决回归问题，传统的方法包括线性回归、多项式回归、岭回归等，并且这些方法在实际应用中得到了广泛的应用。
不过，这些方法存在的限制是需要人为地选择特征和参数，并且不能发现非线性关系。
相比之下，神经网络的优势就在于它可以用于任何形式的输入输出，自动学习关系并发现非线性特征。
现在，神经网络在回归问题上的应用非常广泛。
首先，神经网络可以用于解决多变量的回归问题。
多变量回归是一种更复杂的回归问题，其中存在多个输入变量和一个输出变量。
这种问题通常需要对每个输入变量的影响进行分析，并找到它们与输出变量之间的最佳关系。
神经网络的多层结构可以很好地表示这种关系，并利用反向传播算法进行参数优化。
其次，神经网络也可以用于时间序列预测。
时间序列预测是预测一个连续变量在未来时间段内的走势。
这种问题通常与数据的趋势、周期和季节性有关，因此需要寻找隐藏在数据中的模式。
传统的统计方法往往过于简单，不能充分挖掘数据的信息，而神经网络可以通过窗口滑动来识别这些模式并进行预测。
此外，神经网络也可以用于非参数回归问题。
非参数回归是在没有假定一个具体形式的基函数或先验概率下，对样本空间的连续数据建立回归函数的一种方法。
一个典型的例子是核回归，其中一个核函数（如高斯核）用于评估每个样本与目标之间的距离。
神经网络可以用于非参数回归，通过运用自适应阶段和反向传播算法，可以发现数据中的非线性特征。
最后，神经网络也可以用于局部回归问题。
局部回归是一种回归方法，其中与查询点相邻的训练数据被用来生成局部线性模型，查询点的输出变量是根据这些局部模型的加权平均值生成的。
多元线性回归与BP神经网络预测模型对比与运用研究
多元线性回归与BP神经网络预测模型对比与运用研究一、本文概述本文旨在探讨多元线性回归模型与BP（反向传播）神经网络预测模型在数据分析与预测任务中的对比与运用。
我们将首先概述这两种模型的基本原理和特性，然后分析它们在处理不同数据集时的性能表现。
通过实例研究，我们将详细比较这两种模型在预测准确性、稳健性、模型可解释性以及计算效率等方面的优缺点。
多元线性回归模型是一种基于最小二乘法的统计模型，通过构建自变量与因变量之间的线性关系进行预测。
它假设数据之间的关系是线性的，并且误差项独立同分布。
这种模型易于理解和解释，但其预测能力受限于线性假设的合理性。
BP神经网络预测模型则是一种基于神经网络的非线性预测模型，它通过模拟人脑神经元的连接方式构建复杂的网络结构，从而能够处理非线性关系。
BP神经网络在数据拟合和预测方面具有强大的能力，但模型的结构和参数设置通常需要更多的经验和调整。
本文将通过实际数据集的应用，展示这两种模型在不同场景下的表现，并探讨如何结合它们各自的优势来提高预测精度和模型的实用性。
我们还将讨论这两种模型在实际应用中可能遇到的挑战，包括数据预处理、模型选择、超参数调整以及模型评估等问题。
通过本文的研究，我们期望为数据分析和预测领域的实践者提供有关多元线性回归和BP神经网络预测模型选择和应用的有益参考。
二、多元线性回归模型多元线性回归模型是一种经典的统计预测方法，它通过构建自变量与因变量之间的线性关系，来预测因变量的取值。
在多元线性回归模型中，自变量通常表示为多个特征，每个特征都对因变量有一定的影响。
多元线性回归模型的基本原理是，通过最小化预测值与真实值之间的误差平方和，来求解模型中的参数。
这些参数代表了各自变量对因变量的影响程度。
在求解过程中，通常使用最小二乘法进行参数估计，这种方法可以确保预测误差的平方和最小。
多元线性回归模型的优点在于其简单易懂，参数估计方法成熟稳定，且易于实现。
多元线性回归还可以提供自变量对因变量的影响方向和大小，具有一定的解释性。
数据挖掘中的预测分析技巧
数据挖掘中的预测分析技巧随着信息时代的到来，大数据已经成为了我们生活中的一部分。
而数据挖掘作为从大数据中提取有用信息的一种技术，正变得越来越重要。
在数据挖掘的过程中，预测分析技巧起到了至关重要的作用。
本文将介绍几种常见的预测分析技巧，并探讨其应用。
首先，逻辑回归是一种常见的预测分析技巧。
逻辑回归是一种通过建立逻辑模型来预测二元变量的方法。
它通过将自变量与因变量之间的关系转化为概率，从而进行预测。
逻辑回归常用于分类问题，如预测用户购买某种产品的概率。
在实际应用中，逻辑回归可以通过收集用户的历史购买记录、浏览记录等信息，来预测用户是否会购买某种产品。
逻辑回归的优点是模型简单，计算速度快，但也存在一些限制，如对数据的线性关系敏感。
其次，决策树是另一种常见的预测分析技巧。
决策树是一种通过建立决策规则来预测离散或连续变量的方法。
它通过将数据集划分为不同的子集，并根据特征值选择最佳划分方式，从而进行预测。
决策树常用于分类和回归问题，如预测用户的购买偏好或房价。
在实际应用中，决策树可以通过收集用户的个人信息、购买记录等来预测用户的购买偏好。
决策树的优点是模型易于理解和解释，但也存在一些限制，如容易过拟合和对数据的噪声敏感。
另外，支持向量机是一种常见的预测分析技巧。
支持向量机是一种通过构建超平面来预测离散或连续变量的方法。
它通过找到最佳的超平面，使得不同类别的样本点尽可能远离超平面，从而进行预测。
支持向量机常用于分类和回归问题，如预测股票价格或疾病的发生率。
在实际应用中，支持向量机可以通过收集股票的历史交易数据、公司的财务数据等来预测股票价格。
支持向量机的优点是对于高维数据和非线性关系有较好的适应性，但也存在一些限制，如对于大规模数据集计算复杂度较高。
最后，神经网络是一种常见的预测分析技巧。
神经网络是一种通过模拟人脑神经元的工作方式来预测离散或连续变量的方法。
它通过构建多层神经元网络，利用反向传播算法来进行训练和预测。
大数据的常用算法（分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、web数据挖掘）
⼤数据的常⽤算法（分类、回归分析、聚类、关联规则、神经⽹络⽅法、web数据挖掘）在⼤数据时代，数据挖掘是最关键的⼯作。
⼤数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的⼤型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有⽤的信息和知识的过程，也是⼀种决策⽀持过程。
其主要基于，，模式学习，统计学等。
通过对⼤数据⾼度⾃动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、⽤户调整市场政策、减少风险、理性⾯对市场，并做出正确的决策。
⽬前，在很多领域尤其是在商业领域如、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、危机等。
⼤数据的挖掘常⽤的⽅法有分类、回归分析、聚类、关联规则、⽅法、Web 数据挖掘等。
这些⽅法从不同的⾓度对数据进⾏挖掘。
数据准备的重要性：没有⾼质量的挖掘结果，数据准备⼯作占⽤的时间往往在60%以上。
(1)分类分类是找出数据库中的⼀组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其⽬的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。
可以应⽤到涉及到应⽤分类、趋势预测中，如淘宝商铺将⽤户在⼀段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向⽤户推荐关联类的商品，从⽽增加商铺的销售量。
分类的⽅法：决策树——是最流⾏的分类⽅法特点：a、它的每次划分都是基于最显著的特征的；b、所分析的数据样本被称作树根，算法从所有特征中选出⼀个最重要的，⽤这个特征把样本分割成若⼲⼦集；c、重复这个过程，直到所有的分⽀下⾯的实例都是“纯”的，即⼦集中各个实例都属于同⼀个类别，这样的分⽀即可确定为⼀个叶⼦节点。
在所有⼦集变成“纯”的之后，树就停⽌⽣长了。
决策树的剪枝：a、如果决策树建的过深，容易导致过度拟合问题（即所有的分类结果数量基本⼀样，没有代表性）；b、剪枝通常采⽤⾃上⽽下的⽅式。
每次找出训练数据中对预测精度贡献最⼩的那个分⽀，剪掉它；c、简⾔之，先让决策树疯狂⽣长，然后再慢慢往回收缩。
逐步线性回归与神经网络预测的算法对比分析
逐步线性回归与神经网络预测的算法对比分析谭立云;刘海生;谭龙【摘要】逐步线性回归能较好地克服多重共线性现象的发生，因此逐步回归分析是探索多变量关系的最常用的分析方法，智能算法是现代数据分析的主要方法。
本文通过一个实例进行了对比研究，预测结果显示：在预测的精度上，在隐含层数目相同时，RBF径向神经网络＞BP神经网络＞逐步线性回归＞ELM极限学习机。
通过对比分析，发现神经网络方法较回归分析预测效果更好，误差相对较小。
%Gradient linear regression can well solve the occurrence of Multicollinearity , so the gradient regres-sion analysis is analytical method to research the correlation among multivariable.Intelligent algorithm is one of the dominant methods in modern data analysis.Both of the methods above are applied to one example and further to be compared.The forecasted result shows:for the accuracy of the forecasted results , when the num-ber of hidden layer is consistent ,RBF radial basis neural networks >BP neural networks >Gradient linear regression >ELM limit machine learning.Through the analysis of comparison , we infer that the accuracy and error of neural networks is smaller than the regression model.【期刊名称】《华北科技学院学报》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】6页(P60-65)【关键词】逐步线性回归;BP神经网络;RBF径向神经网络;ELM极限学习机【作者】谭立云;刘海生;谭龙【作者单位】华北科技学院基础部，北京东燕郊 101601;华北科技学院基础部，北京东燕郊 101601;武汉大学经济与管理学院，湖北武汉 430072【正文语种】中文【中图分类】TP301.60 引言在计量经济学的学习中，探讨经济变量的关系常用回归分析方法，由于经济变量之间一般存在多重共线性，因此在建立多变量的回归方程的过程中，常需要进行各种检验，从理论上讲，只有通过了各种检验的方程才能得以使用。
回归分析与神经网络方法的比较研究
回归分析与神经网络方法的比较研究数据分析领域中，回归分析和神经网络方法都是常用的预测和建模工具。
虽然它们在实际应用中都有各自的优势和局限性，但对于不同问题的解决和数据的处理，它们的比较还是有一定的意义。
回归分析是一种传统的统计方法，主要用于建立变量之间的函数关系。
它的基本思想是依靠线性或非线性的回归方程来表达自变量与因变量之间的关系，并通过参数估计来确定回归方程的具体形式。
回归分析的优点在于其简单易懂、参数估计可解释性强，适用于大部分数据场景，特别是小样本情况下。
然而，回归分析也存在一些局限性。
首先，它对于非线性关系的建模能力相对较弱。
在数据包含复杂关系的情况下，回归分析可能无法准确描述变量之间的实际影响机制。
其次，回归分析对异常值敏感，当数据中存在异常点时，回归模型的效果会受到明显的影响。
此外，回归分析假设了变量之间的线性或非线性关系是确定性的，而在现实场景中，很多因素可能是随机的，这导致回归分析对其建模存在一定的限制。
与回归分析相比，神经网络方法则以其强大的非线性建模能力而著称。
神经网络模型由大量的人工神经元组成，可以通过调整连接权重和偏置项来学习和逼近复杂的非线性关系。
神经网络的优势在于其灵活性和容错性，可以处理大量的、高维度的数据，并且对于异常值和不完整数据也具有一定的鲁棒性。
然而，神经网络方法也存在一些问题。
首先，神经网络模型需要大量的数据来调整网络参数，因此在数据较为稀缺的情况下，其表现可能不如回归分析。
其次，神经网络的黑箱特性使得模型的结果可解释性较差，很难通过参数来判断各个输入变量之间的重要性。
此外，神经网络模型的训练过程相对复杂，需要较长的训练时间和计算资源。
对于回归分析和神经网络方法的比较，根据具体的数据特征和问题需求来选择合适的方法。
如果数据关系较为简单，变量间的影响较为明显，且需要清晰的参数估计和解释能力，回归分析是一个较好的选择。
而当数据关系复杂，变量间存在非线性且随机的关联，或者需要高维度数据的建模时，神经网络方法能够更好地适应和处理。
二次回归分析人工神经网络
和工程技术人员做 了大量的研究工作 ， 出了多种 提 基 于 Ｂ 网络 的改 进 方 法 ｕ一］ Ｐ ’。但 是 ， 些 方 法 并 这
没有取 得令 人 十分满 意 的结果 。 回归 分 析 （ ｅｒｓｉ ｎｌｓ ，Ｒ 人 工 神 经 Ｒ ｇｅｓ ｎ Ａ ａ ｉ Ａ） ｏ ｙｓ
网络模 型 给出 了解 的 唯一 性 证 明并 提 出正 、 序 反 训练方 法 。在此 前 提 之下 ， 以确 保 网络 的准确 性 可
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基 金 项 目 ：国家 自然 科 学 基 金 项 目 （０ ７ ０２，０ ７０ ７ ６４３ ４ ６ ５ ３６ ） 作 者简 介 ：林 和 平 （９ ６一） 男 ， 授 ， 究 方 向 为 人 工 智 能 和软 件 １５ ， 教 研
预测分析的方法和工具
预测分析的方法和工具在当今高速发展的信息时代，数据成为了企业和个人获取商业价值、提高生活品质的重要基础。
不过，如何从大量的数据中提取有用的信息并为我们的决策提供指导，成为了摆在我们面前的一个重要挑战。
而预测分析便是应对这个挑战最常用和最有效的工具之一。
预测分析是一种基于统计学原理的数据分析方法，用于预测未来趋势和趋势方向。
其依据的核心原理是对现有数据规律的分析并据此作出未来的趋势预测。
预测分析在经济、金融、企业管理、市场调研等领域中广泛应用，可用于预测市场走向、产品需求、销售量和销售额等商业指标，同时还可用于精细化运营和决策制定等方面。
下面我们将介绍一些常用的预测分析方法和工具。
1. 时间序列分析时间序列分析是一种基于历史数据的预测模型，从时间的维度上反映数据随时间的变化趋势，是一种重要的预测分析方法。
这种方法的基本思想是利用时间序列模型，根据历史数据的趋势和周期性，预测未来的数据。
其中，趋势是时间序列中的长期波动，周期性则是时间序列中的短期波动。
时间序列分析需要根据不同的数据特点选择不同的模型，常用的有ARMA模型、ARIMA模型、指数平滑模型等。
其中，ARMA模型是一种自回归滑动平均模型，ARIMA模型是建立在ARMA模型基础上添加时间趋势项，而指数平滑模型则是基于历史数据以指数权重进行平滑处理，得到未来的趋势预测。
2. 回归分析回归分析是一种最常用的多元数据分析方法，是通过分析不同变量之间的相关性，进行数据预测的过程。
回归分析可以帮助我们理解所分析问题的基本情况和模式，其中核心的思路在于建立一个统计模型来预测未来的数值。
回归模型可以分为线性回归、非线性回归和多元回归等多种形式，通过建立模型并对其进行训练和优化，得到的预测结果可以帮助企业进行精准的决策制定。
3. 人工神经网络分析人工神经网络分析是模仿人脑功能的数学模型，可以处理分布式、非线性、动态和模糊信息，是一种模拟神经网络运行机制的预测分析方法。
10大经典数据分析模型
10大经典数据分析模型数据分析是指通过收集、处理和分析一定数量的数据来发现其中的规律和趋势，并为决策提供支持的过程。
数据分析模型则是一种工具或方法，用于对数据进行建模和分析，从中提取有用的信息和知识。
下面是十大经典数据分析模型的介绍。
1.线性回归模型线性回归是一种常见的统计模型，用于建立自变量和因变量之间的线性关系。
通过最小化误差平方和来拟合数据，并得到线性方程。
线性回归模型可以用于预测和关联分析。
2.逻辑回归模型逻辑回归是一种用于分类问题的统计模型。
它通过将自变量的线性组合传递给一个逻辑函数（如sigmoid函数），来预测离散型因变量的概率。
逻辑回归模型常用于分类和预测分析。
3.决策树模型决策树是一种用于分类和预测的非参数的有监督学习模型。
它通过一系列的判断节点来对数据进行划分，并最终得到决策结果。
决策树模型直观、易于理解和解释，可用于特征选择和预测分析。
4.聚类模型聚类是一种用于无监督学习的技术，它将数据分为具有相似特征的组或簇。
聚类模型可以用于市场分割、用户细分、异常检测等应用。
常用的聚类算法有K-means、层次聚类等。
5.支持向量机模型支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习模型，通过在高维特征空间上寻找最优的超平面来进行分类。
支持向量机模型可以用于文本分类、图像识别等任务。
6.关联分析模型关联分析用于寻找数据集中的频繁模式或关联规则。
它可以揭示物品之间的关联关系，例如购物篮分析中的商品关联。
常用的关联分析算法有Apriori和FP-Growth。
7.时间序列模型时间序列模型用于分析时间序列数据的特征和趋势。
它可以进行预测、季节性分析和趋势分析等。
常用的时间序列模型有ARIMA、SARIMA等。
8.神经网络模型神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，可以用于分类、预测和模式识别。
它由多个神经元和连接层组成，可以识别非线性关系。
常见的神经网络模型有多层感知机、卷积神经网络等。
9.主成分分析模型主成分分析用于降低数据维度，并找到最能解释数据变异的主成分。
预测分析中常见的机器学习算法及其性能评估方法
预测分析中常见的机器学习算法及其性能评估方法机器学习算法在预测分析中起着重要的作用。
它们能够根据历史数据学习模式，并使用这些模式来预测未来的结果。
在预测分析中，常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等。
对于这些算法的性能评估方法，主要包括准确度、精确度、召回率和F1分数等。
一、线性回归算法线性回归是一种基本的机器学习算法，适用于连续数值的预测问题。
其基本思想是通过拟合一个线性函数来描述输入特征和输出结果之间的关系。
常见的性能评估方法包括均方误差（MSE）和决定系数（R-squared）。
MSE 衡量了预测值和实际值之间的差异程度，值越小表示模型的预测效果越好；R-squared则衡量了模型对观测值的解释程度，值越接近1表示模型的拟合效果越好。
二、决策树算法决策树是一种树状结构，通过一系列的判断节点和叶子节点来进行预测。
它适用于分类和回归问题。
常见的性能评估方法包括准确度、精确度、召回率和F1分数。
准确度代表模型预测正确的样本占总样本数的比例；精确度衡量了预测为正的样本中实际为正的比例；召回率衡量了实际为正的样本中被预测为正的比例；F1分数是精确度和召回率的调和平均值，综合考虑了精确度和召回率的平衡性。
三、随机森林算法随机森林是一种集成学习算法，通过多个决策树的投票来进行预测。
它可以处理高维数据，并具有较好的泛化能力。
在性能评估方法上，随机森林可以利用决策树算法的评估方法，如准确度、精确度、召回率和F1分数，来评估整个随机森林的性能。
四、支持向量机算法支持向量机是一种二分类算法，通过构建一个最优超平面来进行预测。
在预测分析中，支持向量机也可以适用于多分类问题。
常见的性能评估方法包括准确度、精确度、召回率和F1分数等。
此外，支持向量机还可以利用核函数来进行非线性分类，如多项式核函数和径向基函数等。
五、神经网络算法神经网络是一种通过模拟神经元之间的连接关系来进行预测的算法。
沉降监测多项式回归分析与神经网络预测
１ 引 言
拟合 次数 都为 ７次 ， 到 各 沉 降点 的多 项式 拟 合 参 得 数 。 ～ 即可 写 出 ４个点 的一元 七次 回归 表达式 。 。 ｎ，
数据进行拟合 ， 得到拟合结果如图 ２ 所示， １ 点 至点 ４ 在 ５ 期 内 的 沉 降 量 拟 合 残 差 的 标 准 偏 差 ９
２ 多项 式 回归 分析
时间 （ 计 天 ） 累
图 １ 沉降点 １～ ４的 ５ ９期累积变形
２ １ ２ 模拟 沉 降趋势 ．．
沉 降数 据 序 列 的 回归分 析 中 ， 用监 测 点 的沉 利 降量与 观测 经历 时间 的相关性 ， 立数学 表达 式 ， 建 利 用 回归 的表达 式模 拟 沉 降趋 势 ， 预测 未 知 时 间点 上
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曼 世 避
瞄
有 计算公 式简捷 、 占用计算 机 内存 空 间少 、 计算 速度 快、 准确度 较 高等优点 。 前 向型神经 网络适 合 于非线 性 函数逼 近 问题 和 预测 问题 ， 在沉 降监测 神经 网络模 型 中 ， 教师 信号 是 实 际观测值 ， 输入 前期 的样 本值并 训练 ， 已经学 习 在 训练好 的网络 中输入 新 的样 本值 进 行 仿 真 ， 即可对 未来几 期 未知 的沉降进 行 预报 。
的沉降 量 。
外 推 预测第 ６ 、１和 ６ ０６ ２期 的沉 降值 ， 可是 外 推 结果 在末端 出现 了极 大 的震 荡 ， 后 三期 的预 测 结 最
果很差 ， 这是 因为 ７次 多项 式 只 是对 已知 样 本 的前
神经网络算法在回归问题中的应用
神经网络算法在回归问题中的应用随着科技的发展，神经网络算法成为了计算机科学中一个非常重要的分支。
神经网络算法被广泛运用在各种领域中，比如说图像处理、自然语言处理、机器学习等等，其中回归问题是神经网络算法在实际应用中较为常见的一种。
本文将着重探讨神经网络算法在回归问题中的应用。
一、回归问题要了解神经网络算法在回归问题中的应用，首先需要明白什么是回归问题。
简单来讲，回归问题是指在给定输入变量和输出变量的条件下，建立输入变量和输出变量之间的函数关系模型。
举一个简单的例子，我们需要预测住房的价格，且我们已经知道了住房的面积、所处区域、房龄等信息，那么我们需要构建一个函数关系模型，将这些输入变量映射到住房价格上。
二、神经网络算法神经网络算法是一种类似于人类神经网络的计算模型，它能够通过学习调整不同的连接权重和偏置，来实现输入与输出之间的转换。
对于回归问题来说，神经网络算法可以根据给定的输入变量和输出变量，建立一个函数关系模型，并通过学习不断优化模型以达到更好的预测能力。
三、神经网络算法在回归问题中的应用在回归问题中，神经网络算法通常被用来处理非线性问题，以及多维度输入、高维度输出等复杂的情况。
下面我们将分别从两个方面来探讨神经网络算法在回归问题中的应用。
1.非线性问题在实际生活中，很多问题都是非线性的，比如说人们对音乐的偏好、对电影的评价等等。
当我们需要根据一系列的因素来预测这些问题的结果时，就需要使用神经网络算法，因为它具有强大的非线性建模能力。
而在线性模型中，由于其无法处理非线性问题，往往会限制预测的准确性。
2.多维度输入、高维度输出问题有些回归问题涉及到的输入变量较多，而且输出变量的维度也很高，在这种情况下，传统的回归算法可能会遇到维度灾难的问题，而神经网络算法则能够有效地处理这种情况。
神经网络算法在处理高维度问题时，通常采用卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN）等模型，而在处理多维度输入问题时，通常采用多层感知器（MLP）等模型。
本篇整理常用数据预测方式
本篇整理常用数据预测方式数据预测是指根据已有的数据信息和模型，推断未来可能发生的情况或结果。
在各个领域，数据预测被广泛应用于市场预测、股票预测、天气预测、交通预测等方面。
本文将整理常用的数据预测方式，以帮助读者更好地了解和应用数据预测技术。
1.回归分析回归分析是一种常见的数据预测方法，它通过分析已有数据的相关性，建立数学模型，并利用这个模型对未来的数据进行预测。
回归分析可以应用于各种场景，如销售预测、用户行为预测等。
常见的回归分析方法有线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
2.时间序列分析时间序列分析是一种专门用于预测时间相关数据的方法。
它通过对时间序列的观察和分析，提取出时间序列的趋势、周期性和季节性等特征，然后利用这些特征进行预测。
时间序列分析可以应用于股票价格预测、销售量预测等场景。
常见的时间序列分析方法有移动平均、指数平滑、ARIMA模型等。
3.机器学习算法机器学习算法是一种基于数据的自动学习方法，它通过训练模型来预测未来的数据。
机器学习算法可以根据不同的任务选择不同的模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。
机器学习算法可以应用于各种场景，如客户流失预测、疾病预测等。
4.人工神经网络人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的数学模型，它通过训练网络模型来预测未来的数据。
人工神经网络可以应用于各种场景，如图像识别、语音识别、文本生成等。
人工神经网络具有很强的自学习和自适应能力，可以适应复杂的数据预测任务。
5.深度学习算法深度学习算法是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层神经网络的训练来提取数据的高级特征，并利用这些特征进行预测。
深度学习算法可以应用于各种场景，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
深度学习算法具有很强的表达能力和泛化能力，可以处理大规模和复杂的数据。
6.集成学习方法集成学习方法是一种将多个预测模型组合起来进行预测的方法，它可以提高预测的准确性和稳定性。
常见的集成学习方法有随机森林、梯度提升树等。
高校数学建模竞赛模型结果预测方法比较分析
高校数学建模竞赛模型结果预测方法比较分析在高校数学建模竞赛中，模型结果的准确预测对于参赛选手至关重要。
不同的预测方法会受到数据处理、模型选择和算法运算等因素的影响。
本文将对比几种常见的高校数学建模竞赛模型结果预测方法，并进行详细分析。
一、回归分析法回归分析法是一种常见的预测方法，其基本思想是通过建立数学模型，利用已有的数据对未知的结果进行预测。
在高校数学建模竞赛中，回归分析法通常用于预测数值型的结果，如预测某个指标的变化趋势或未来的数值。
回归分析法的优点是模型简单易懂，计算速度快。
然而，该方法对数据质量要求较高，需要有足够的样本数据和准确的观测值。
在应用过程中，需要注意选取适当的自变量和合适的函数形式，以减少模型拟合误差。
二、时间序列分析法时间序列分析法是一种以时间为顺序的数据序列为基础进行预测的方法。
在高校数学建模竞赛中，时间序列分析法常用于对某些事件或现象的趋势进行分析和预测。
时间序列分析法的优点是能够利用历史数据进行建模，考虑到数据的时间相关性。
然而，该方法对数据的平稳性和序列的稳定性要求较高，需要进行预处理和差分操作。
此外，时间序列分析法需要根据具体情况选取合适的模型和参数，否则预测结果可能不准确。
三、神经网络法神经网络法是一种模仿人脑神经网络结构与功能进行数据处理和预测的方法。
在高校数学建模竞赛中，神经网络法常用于复杂的非线性模型预测。
神经网络法的优点是能够学习和适应复杂的非线性关系，对数据处理能力强。
然而，该方法需要较多的样本数据来训练网络，且对初始参数的选择比较敏感。
此外，神经网络法在应用过程中容易陷入过拟合问题，需要进行适当的正则化和优化。
四、集成学习法集成学习法是一种将多个基学习器的预测结果进行组合的方法。
在高校数学建模竞赛中，集成学习法常用于降低模型的方差和提高预测的准确性。
集成学习法的优点是能够充分利用不同模型的优势，减少预测结果的波动性。
然而，该方法需要合理选择基学习器和组合方式，并对每个基学习器进行充分训练，否则可能出现过拟合问题。
数据分析方法
数据分析方法数据分析是指从数据中发掘有意义的信息、关系和规律，并将其转化为有用的知识和决策支持。
随着工业4.0时代的到来，数据海量化已经成为企业日常运营必备的一项能力，而数据分析方法则是从这些海量数据中提取出有价值信息所必不可少的技术手段。
本文将介绍几种常用的数据分析方法，包括假设检验、回归分析、聚类分析和神经网络分析。
1. 假设检验假设检验又称为检验统计学，是一种用于测试种种假设的标准统计方法。
它最常见的形式是单样本或两个样本的均值差异检验。
在单个样本中，假设要检验的值是否等于给定的常数；对于两个样本，则比较两个样本的均值是否相等。
当假设的置信度被拒绝时，就可以得出结论：该假设不符合数据样本，需要重新考虑。
假设检验的优点是可以达到数学证明的级别，剩下的就是判断是否存在“实际”因素影响变量，例如某假设是否具有统计上的显著性。
但它也有一些缺点，例如所得的结果对数据集完整性高度依赖；小样本数据难以得到可靠结果；一些假设如多重比较问题和独立性检验问题可能会产生抽样错误或伪证等。
2. 回归分析回归分析是一种用来通过建立一个数学模型（也称为预测方程）来预测自变量和因变量之间关系的方法。
常见的回归分析包括线性回归、非线性回归、逐步回归等。
其中，线性回归是一种最简单的拟合方法，它将自变量和因变量视为线性关系。
参数估计是通过最小二乘法实现的。
相对于假设检验，回归分析能够更准确地描述变量之间的关系，更容易探索相关因素之间的“相互影响”，并且可以根据自己的需要添加其他数量学分析。
然而，不同于假设检验，回归分析要求数学和统计学知识水平更高，同时对自由度、振荡、标准误差等概念也有更高的要求。
3. 聚类分析聚类分析也被称为群体分析，是在大量数据集内寻找同类个体并并将它们分到不同的群体中的一种分析方式。
通过聚类分析可以发现数据集内的“隐藏模式”，从而更好地解释数据特征。
常见的聚类分析算法包括K均值、层次聚类和DBSCAN。
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%%S V M神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测%% 清空环境变量function chapter14tic;close all;clear;clc;format compact;%% 数据的提取和预处理% 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数% 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额. load ;% 提取数据[m,n] = size(sh);ts = sh(2:m,1);tsx = sh(1:m-1,:);% 画出原始上证指数的每日开盘数figure;plot(ts,'LineWidth',2);title(,'FontSize',12);xlabel(,'FontSize',12);ylabel('开盘数','FontSize',12);grid on;% 数据预处理,将原始数据进行归一化ts = ts';tsx = tsx';% mapminmax为matlab自带的映射函数% 对ts进行归一化[TS,TSps] = mapminmax(ts,1,2);% 画出原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像figure;plot(TS,'LineWidth',2);title('原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像','FontSize',12);xlabel(,'FontSize',12);ylabel('归一化后的开盘数','FontSize',12);grid on;% 对TS进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求TS = TS';% mapminmax为matlab自带的映射函数% 对tsx进行归一化[TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,1,2);% 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求TSX = TSX';%% 选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g% 首先进行粗略选择:[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-8,8,-8,8);% 打印粗略选择结果disp('打印粗略选择结果');str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str);% 根据粗略选择的结果图再进行精细选择:[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-4,4,-4,4,3,,,;% 打印精细选择结果disp('打印精细选择结果');str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str);%% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p '];model = svmtrain(TS,TSX,cmd);%% SVM网络回归预测[predict,mse] = svmpredict(TS,TSX,model);predict = mapminmax('reverse',predict',TSps);predict = predict';% 打印回归结果str = sprintf( '均方误差 MSE = %g 相关系数 R = %g%%',mse(2),mse(3)*100);disp(str);%% 结果分析figure;hold on;plot(ts,'-o');plot(predict,'r-^');legend('原始数据','回归预测数据');hold off;title('原始数据和回归预测数据对比','FontSize',12);xlabel(,'FontSize',12);ylabel('开盘数','FontSize',12);grid on;figure;error = predict - ts';plot(error,'rd');title('误差图(predicted data - original data)','FontSize',12);xlabel(,'FontSize',12);ylabel('误差量','FontSize',12);grid on;figure;error = (predict - ts')./ts';plot(error,'rd');title('相对误差图(predicted data - original data)/original data','FontSize',12); xlabel(,'FontSize',12);ylabel('相对误差量','FontSize',12);grid on;snapnow;toc;%% 子函数function [mse,bestc,bestg] =SVMcgForRegress(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep)%SVMcg cross validation by faruto%% about the parameters of SVMcgif nargin < 10msestep = ;endif nargin < 8cstep = ;gstep = ;endif nargin < 7v = 5;endif nargin < 5gmax = 8;gmin = -8;endif nargin < 3cmax = 8;cmin = -8;end% X:c Y:g cg:acc[X,Y] = meshgrid(cmin:cstep:cmax,gmin:gstep:gmax);[m,n] = size(X);cg = zeros(m,n);eps = 10^(-4);bestc = 0;bestg = 0;mse = Inf;basenum = 2;for i = 1:mfor j = 1:ncmd = ['-v ',num2str(v),' -c ',num2str( basenum^X(i,j) ),' -g',num2str( basenum^Y(i,j) ),' -s 3 -p '];cg(i,j) = svmtrain(train_label, train, cmd);if cg(i,j) < msemse = cg(i,j);bestc = basenum^X(i,j);bestg = basenum^Y(i,j);endif abs( cg(i,j)-mse )<=eps && bestc > basenum^X(i,j)mse = cg(i,j);bestc = basenum^X(i,j);bestg = basenum^Y(i,j);endendend% to draw the acc with different c & g[cg,ps] = mapminmax(cg,0,1);figure;[C,h] = contour(X,Y,cg,0:msestep:;clabel(C,h,'FontSize',10,'Color','r');xlabel('log2c','FontSize',12);ylabel('log2g','FontSize',12);firstline = 'SVR参数选择结果图(等高线图)[GridSearchMethod]'; secondline = ['Best c=',num2str(bestc),' g=',num2str(bestg), ...' CVmse=',num2str(mse)];title({firstline;secondline},'Fontsize',12);grid on;figure;meshc(X,Y,cg);% mesh(X,Y,cg);% surf(X,Y,cg);axis([cmin,cmax,gmin,gmax,0,1]);xlabel('log2c','FontSize',12);ylabel('log2g','FontSize',12);zlabel('MSE','FontSize',12);firstline = 'SVR参数选择结果图(3D视图)[GridSearchMethod]'; secondline = ['Best c=',num2str(bestc),' g=',num2str(bestg), ...' CVmse=',num2str(mse)];title({firstline;secondline},'Fontsize',12);。