1.先运行main1，进行分解；
2. 再运行main2
3.再运行main3，
4.再运行main4，
5.再运行main5，
三个模型对比；
基于变分模态分解和秃鹰算法优化最小二乘支持向量机的多变量回归预测，VMD-BES-LSSVM多变量回归预测 MATLAB代码（含
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2023-12-25
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基于变分模态分解和秃鹰算法优化最小二乘支持向量机的多变量回归预测，VMD-BES-LSSVM多变量回归预测 MATLAB代码（含 （101个子文件） 
tunelssvm.m 23KB bay_lssvm.m 10KB plotlssvm.m 10KB rsimplex.m 10KB simplex.m 10KB bay_modoutClass.m 9KB trainlssvm.m 9KB bay_lssvmARD.m 8KB roc.m 7KB gridsearch.m 7KB simlssvm.m 6KB prelssvm.m 6KB kpca.m 6KB rcrossvalidate.m 6KB crossvalidate.m 6KB bay_optimize.m 6KB latticeseq_b2.m 6KB bay_errorbar.m 6KB main5.m 6KB main4.m 6KB changelssvm.m 5KB main3.m 5KB simann.m 5KB predlssvm.m 5KB code_ECOC.m 5KB main2.m 5KB VMD.m 5KB postlssvm.m 5KB demomodel.m 5KB cilssvm.m 5KB preimage_rbf.m 4KB bay_rr.m 4KB code.m 4KB rcrossvalidatelssvm.m 4KB codelssvm.m 4KB BES.m 4KB demofun.m 4KB crossvalidatelssvm.m 4KB eign.m 4KB linesearch.m 4KB leaveoneout.m 4KB denoise_kpca.m 4KB kernel_matrix.m 3KB predict.m 3KB democlass.m 3KB demo_yinyang.m 3KB AFEm.m 3KB initlssvm.m 3KB gcrossvalidate.m 3KB demo_fixedsize.m 3KB tbform.m 3KB csa.m 3KB leaveoneoutlssvm.m 2KB latentlssvm.m 2KB demomulticlass.m 2KB demo_fixedclass.m 2KB kentropy.m 2KB democonfint.m 2KB robustlssvm.m 2KB fical.m 2KB codedist_bay.m 2KB gcrossvalidatelssvm.m 2KB lssvmMATLAB.m 2KB codedist_loss.m 2KB bay_initlssvm.m 2KB windowize.m 2KB windowizeNARX.m 2KB lssvm.m 2KB trimmedmse.m 2KB bitreverse32.m 1KB ridgeregress.m 1KB progress.m 1KB smootherlssvm.m 1KB RBF_kernel.m 1KB main1.m 1KB weightingscheme.m 928B kernel_matrix2.m 795B codedist_hamming.m 753B misclass.m 684B poly_kernel.m 623B MLP_kernel.m 603B code_OneVsOne.m 576B code_MOC.m 548B lin_kernel.m 529B fitnessfunclssvm.m 509B initialization.m 459B aerror.m 420B code_OneVsAll.m 361B linf.m 310B medae.m 302B mae.m 281B range.m 173B vmd_data.mat 16KB data.mat 4KB VMD_BES_LSSVM.mat 4KB LSSVM.mat 4KB VMD_LSSVM.mat 4KB
使用说明.png 30KB
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