预测技术
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现代气候统计诊断预测技术
魏凤英编着的《现代气候统计诊断预测技术》一书中有关于用Mann-Kendall法检测1900～1990年上海年平均气温序列突变的例子 -
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最小二乘支持向量机LSSVM预测分析系统
本项目实现了一个完整的最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）算法框架，旨在解决非线性函数逼近、时间序列预测及模式识别问题。与标准SVM不同，LSSVM通过使用平方误差损失函数并将不等式约束转化为等式约束，将复杂的二次规划问题简化为线性方程组求解问题，显著提高了算法的训练速度和收敛性能。项目包含三个核心脚本文件：normalization.m负责对输入数据进行标准化或归一化处理（如映射到[0,1]区间），以消除不同特征维度间的量纲差异，保证模型训练的稳定性；LS_SVM.m为主函数，封装了LSSVM的核心算法，支持多种核函数（如RBF核、多项式核等）的构建，负责计算核矩阵、求解线性参数并建立预测模型；release.m为反归一化函数，用于将模型输出的归一化预测值还原为原始数据的实际量级，以便于结果分析和应用。该项目结构清晰，适用于处理小样本、非线性及高维数据的回归与分类任务。
