『壹』 基于Matlab SVM的信息粒化时序回归预测----上证指数开盘指数变化趋势及变化空间预测 如何写毕业设计
证指数开盘指数。
变化趋势及变化空间预测
我，给，的好。 的
『贰』 求支持向量机预测股票价格的MATLAB程序，谢谢！
这个，可多啊，我有
『叁』 基于支持向量机（SVM）预测模型 比如预测人口数、价格等，随便给个matlab源代码
http://..com/question/203592147.html
『肆』 用 SVM做回归预测，得到结果参数分析如下，这样算不算好结果呢预测准确的话，MSE和R应该在怎样的数值上
算，我的R2才0.0几。。
『伍』 用svm建立的模型进行预测，怎么预测的数据完全一样啊
1、首先输入数据集，分析数据维度，可以看到共有0,1,2,3四个类别，如下图所示。
『陆』 利用BP神经网络预测股票价格走势
参考 matlab神经网络30例 中有一个股票预测的案例
我觉得svm做这个更好
『柒』 用svm做回归预测，为什么预测值都是一样的
第一，要先看你建立的回归方程中各个自变量是否都具有显著预测作用；第二，你的回归方程预测效果如何，也就是决定系数R方有多大，如果预测效果很差，用方程计算出来的值和原始值肯定出入很大。除非R方等于1，否则不可能用方程预测出来的值都和原始值完全一样。
『捌』 用svm做回归预测，为什么预测值都是一样的
我发现我的问题是gamma那个参数设置的太大了，在默认参数附近设置就好了
『玖』 用libsvm做时间序列预测，为什么训练数据越少越准确
楼主的说法似乎不太对
首先，训练数据的主要区别是什么是测试数据：
如果我有一堆计时数据，首先随机分为两堆，一堆训练只用于看模型是好的，然后前者称为训练数据。下面是几个训练数据序列。（注意不要把训练数据的结果作为模型质量的度量，这是最基本的）。
最后，如果像预测股票价格一切都那样简单，那么就不需要这么多机器学习和金融专家才能进行高频交易。
『拾』 SVM回归预测程序问题，求帮助
《MATLAB神经网络30个案例分析》里面有一个用SVM做股票开盘价分析的程序
他里面有这么几句
ts = sh(2:m,1);
tsx = sh(1:m-1,:);
%归一化 。。。
model = svmtrain(TS,TSX,cmd);
[predict,mse, decision_values] = svmpredict(TS,TSX,model);
他这个不是在用训练集预测自己吗？这样有什么意义？
另外我的时间序列每次只有一个数据，预测的时候是不是就只有一个特征？
谢谢！！