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⛄ 内容介绍
支持向量机(英文简称SVM)可以很好地应用在数据分类及预测上,由于SVM在数据挖掘中具有通用性好,有效性,计算简单,理论完善等优点,所以得到了广泛的应用,文章利用matlab软件,基于SVM实现了航线预测。
⛄ 运行结果
⛄ 部分代码展示
% This make.m is for MATLAB and OCTAVE under Windows, Mac, and Unix
try
Type = ver;
% This part is for OCTAVE
if(strcmp(Type(1).Name, ‘Octave’) == 1)
mex libsvmread.c
mex libsvmwrite.c
mex svmtrain.c ../svm.cpp svm_model_matlab.c
mex svmpredict.c ../svm.cpp svm_model_matlab.c
% This part is for MATLAB
% Add -largeArrayDims on 64-bit machines of MATLAB
else
mex CFLAGS=”\$CFLAGS -std=c99″ -largeArrayDims libsvmread.c
mex CFLAGS=”\$CFLAGS -std=c99″ -largeArrayDims libsvmwrite.c
mex CFLAGS=”\$CFLAGS -std=c99″ -largeArrayDims svmtrain.c ../svm.cpp svm_model_matlab.c
mex CFLAGS=”\$CFLAGS -std=c99″ -largeArrayDims svmpredict.c ../svm.cpp svm_model_matlab.c
end
catch
fprintf(‘If make.m failes, please check README about detailed instructions.\n’);
end
⛄ 参考文献
[1] 齐霖. 基于支持向量机回归的短时交通流预测与系统实现[D]. 东北大学, 2013.
[2] 何洋朱金福周秦炎. 基于支持向量机回归的机场航班延误预测[J]. 中国民航大学学报, 2018, 036(001):30-36,41.
[3] 屈玉涛, 邓万宇. 基于matlab的svm分类预测实现[J]. 信息通信, 2017(3):2.
[4] 麻英晖. 基于支持向量机回归的网络流量预测[D]. 河北大学, 2012.
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