利用lssvm对时间序列进行预测，代码已调试完毕，附件有部分数据，可根据自己情况另则数据。
代码分为几个模块，包括读入数据、数据归一化、模型初始化、交叉验证、模型训练、回归预测及数据反归一化等，配有详细备注。

自己写的PSO优化的LSSVM代码，用于对电力负荷的时间序列进行预测，含有原始数据序列。

运用pso方法优化lssvm的sig2gam两参数对数据进行回归预测

基于二次仿射传播聚类的非线性系统多模型LSSVM建模

使用isodata算法结合lssvm预测风电功率，LSSVR使用二范数优化目标函数，并利用等式约束条件代替SVM标准算法中的不等式约束条件，克服了SVM在大规模问题中存在的训练速度较慢的缺点。

Thebookcoversthemostrecentdevelopmentsinmachinelearning,signalanalysis,andtheirapplications.Itcoversthetopicsofmachineintelligencesuchas:deeplearning,softcomputingapproaches,supportvectormachines(SVMs),leastsquareSVMs(LSSVMs)andtheirvariants;andcoversthetopicsofsignalanalysissuchas:biomedicalsignalsincludingelectroencephalogram(EEG),magnetoencephalography(MEG),electrocardiogram(ECG)andelectromyogram(EMG)aswellasothersignalssuchasspeechsignals,communicationsignals,vibrationsignals,image,andvideo.Further,itanalyzesnormalandabnormalcategoriesofreal-worldsignals,forexamplenormalandepilepticEEGsignalsusingnumerousclassificationtechniques.ThebookisenvisionedforresearchersandgraduatestudentsinComputerScienceandEngineering,ElectricalEngineering,AppliedMathematics,andBiomedicalSignalProcessing.

lssvm的程序,归一化处理，输入数据进行归一化处理，从而加快训练速度

这是一个基于PSO-LSSVM的负荷预测程序。
用粒子群算法优化支持向量机的参数。

详细介绍了最小二乘向量机的代码和一些编辑程序适合初学者试用。
本资料一个关于最小二乘向量机回归的例子，本人用了感觉不错

果蝇参数寻优最小二乘支持向量机FOA-LSSVM的完整程序，自己写的

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。