电力系统中利用指数模型来拟合曲线进行电力负荷预测

利用SVM做回归线性测试。对于大盘指数的有效预测可以从整体上观测股市的变化提供强有力的信息，所以对上证指数的预测很有意义。通过对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析，最终拟合的结果是：均方误差MSE=2.35705 e-005，平方相关系数 R=99.9195 。SVM的拟合结果还是比较理想的。-Make use of SVM linear regression testing. For the market index can predict the o

利用Logisitic拟合提取植被物候期（采用植被指数时序数据），可支持多线程并行-extract vegetation phenology (based on vegetation index time series data)　by Logisitic fitting Support multi-threaded parallel

非线性拟合（指数方程）,在金融工程学，宏观经济学，计算物理学等领域应用广泛.-Nonlinear fitting (exponential equation) is widely used in financial engineering, macroeconomics, computational physics and other fields.