支持向量机：理论、算法与拓展电子书下载

weixin_39821620 2020-06-23 01:01:33

支持向量机：理论、算法与拓展-邓乃杨版，系统地理论推导。
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支持向量机：理论、算法与拓展-邓乃杨版，系统地理论推导。

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孪生支持向量机回归预测（TWSVR）是对传统支持向量回归（SVR）的重要改进，核心通过构建两个非平行超平面分别逼近数据的上、下界，大幅降低计算复杂度并提升非线性回归能力，尤其适合小样本、非线性的回归预测场景（如工业过程参数预测、能源负荷预测）。其研究重点集中在模型结构优化、核函数设计、参数寻优及工程应用拓展四大方向。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种强大的机器学习算法，在回归预测领域展现出显著的优势，尤其在处理高维数据和非线性问题方面。然而，SVM的性能高度依赖于其参数的选取，而参数的优化是一个复杂且耗时的过程。因此，如何有效地优化SVM的参数，以提升其回归预测精度，成为一个重要的研究课题。近年来，智能优化算法由于其全局搜索能力强、收敛速度快等优点，被广泛应用于SVM参数优化中。

在新能源产业飞速发展的当下，锂电池作为电动汽车、储能系统、便携式电子设备等领域的核心能源部件，其性能和寿命直接影响着设备的使用安全与效率。准确预测锂电池的剩余寿命（Remaining Useful Life，RUL），对于优化设备维护策略、提升能源利用效率、保障系统稳定运行具有至关重要的意义。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种经典的机器学习算法，以其出色的非线性分类和回归能力，为锂电池剩余寿命预测提供了新的思路与方法。一、锂电池剩余寿命预测：背景与挑战。

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