1. 本选题研究的目的及意义
数据预测作为大数据时代的重要应用领域，对于指导决策、优化资源配置、推动社会发展具有重要意义。
支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）作为一种基于统计学习理论的机器学习方法，以其在处理高维数据、非线性问题和少量样本学习方面的优势，在数据预测领域展现出巨大潜力。
本选题以支持向量机为核心，深入研究其在数据预测中的应用方法，旨在构建高效、准确的数据预测模型，为相关领域的决策提供科学依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
支持向量机作为一种新兴的机器学习技术，自提出以来就受到学术界和工业界的广泛关注。
在数据预测领域，国内外学者已经开展了大量的研究工作，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容是研究基于支持向量机的数据预测方法，并通过实验验证其有效性。
具体研究内容包括以下几个方面：1.深入研究支持向量机的理论基础，包括线性可分支持向量机、线性不可分支持向量机、核函数以及支持向量回归等内容。
2.研究数据预处理方法，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等，以提高数据质量，为模型训练奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型构建、实验验证和案例分析相结合的方法，逐步深入地开展研究。
首先，将进行文献调研，系统梳理支持向量机理论、数据预处理方法以及数据预测模型构建方法的相关文献，为研究奠定理论基础。
其次，将深入研究支持向量机的基本原理、算法流程、核函数选择以及参数优化方法，并结合数据特点，选择合适的核函数和参数，构建基于支持向量机的数据预测模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种改进的支持向量机数据预测模型，通过优化核函数和参数选择方法，提高模型的预测精度和泛化能力。
2.结合具体应用场景，设计针对性的数据预处理方法，提高数据质量，进一步提升模型性能。
3.将基于支持向量机的数据预测方法应用于新的领域，例如，将支持向量机应用于医疗领域的疾病预测，探索其在该领域的应用潜力，为相关决策提供科学依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘建伟,申时凯,胡勇.基于CEEMDAN-PSO-SVM模型的短期风电功率组合预测[J].电力系统自动化,2020,44(20):167-175.
2.李欣海,刘天时,何泳.基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的短期负荷预测[J].电力系统保护与控制,2021,49(09):128-135.
3.周文轩,周建中,鲁明羽,等.考虑输入变量特征选择的短期电力负荷支持向量机预测模型[J].电力系统保护与控制,2018,46(12):128-134.
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