基于模糊信息粒化的SVM程序

资 源 简 介

基于模糊信息粒化的SVM程序

详 情 说 明

模糊信息粒化是一种将连续数据转化为模糊粒的技术，能够有效处理复杂系统中的不确定性。在支持向量机(SVM)模型中引入这种技术，可以提升模型对噪声和非线性数据的适应能力。

程序实现了两种数据处理方式：归一化和无归一化处理。归一化处理是将数据按比例缩放到特定区间，通常能提升模型收敛速度和预测精度；而无归一化处理则保留了原始数据的尺度信息，适用于某些特定场景。这两种方式可以通过参数灵活切换。

程序最显著的特点是支持动态实时滚动预测。这意味着模型能够不断接收新数据，并即时更新预测结果，非常适合流式数据或时间序列预测任务。实现这一功能的关键在于设计了高效的数据窗口管理机制，确保模型既能捕捉最新数据特征，又能维持合理的计算效率。