线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y=w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。[1]
最小二乘支持向量机岭回归函数,可以进行预测和分类
可实现SVM回归 对所列数据进行分析 分类 实现数值预警
用混沌理论和广义回归神经网络进行短期负荷的预测，取得了满意的效果
数据挖掘中的重要算法：自回归滑动平均时间序列算法，用于时序数据挖掘
对数据进得自回归分析预测。并生成下一周期的预测值
介绍了支持向量机的原理,建立了支持向量机回归模型
SVM的回归算法。使用时需按照要处理数据特点选定参数。
支持向量机的分类和回归算法,可用于模式识别和预测
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