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[期刊] 统计与决策
[作者]
高雷阜 高晶 赵世杰
文章针对参数选择关系着支持向量回归机的性能进而影响GDP预测效果这一问题,引入人工鱼群算法将支持向量回归机的参数选择转化为组合优化问题,得到应用人工鱼群算法优化支持向量回归机的短期GDP预测模型。以辽宁省的GDP数据为例,将该模型的预测结果与同为智能算法的BP神经网路和单纯的支持向量机进行对比,结果表明该模型的预测效果优于其余两个,具有更好的学习能力和推广能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
鲜思东 张建锋
近年来,经过人们对模糊时间序列模型大量的研究后,发现模糊区间的划分以及模糊关系的构建是影响模糊时间序列模型预测精度最关键的两个因素。文章针对目前模糊时间序列模型在论域划分中存在的问题,提出将人工鱼群算法(AFSA)用于模糊时间序列模型的论域划分中;并利用最小均方误差(MSE)确定最优的预测结果;最后为了显示所提出方法的有效性,将该方法用于Alabama大学注册人数的预测,结果显示该方法的预测精度更高。
[期刊] 物流技术
[作者]
马战宝 汪晓华
在物流资金既定的情况下,不同的定价方案,物流企业的获利不同,为了获得更优的物流服务定价决策方案,提高收益率,提出一种改进人工鱼群算法的物流服务定价决策模型。首先建立物流服务定价决策数学模型,模型对物流企业各环节设置参数,定量地衡量这些指标对资金的消耗,然后采用人工鱼群算法对模型进行求解,在求解过程中,利用混沌运动的遍历性,对物流车辆的增加、仓库动态容量的优化、物流人员培训的最佳人数进行了混沌遍历分析,解决了人工鱼群算法对这些物流参数分析时易陷入局部最优的难题,并结合反馈策略,提高了人工鱼群算法对物流参数的求解效率,节约了成本,实现了利益最大化。仿真结果表明,改进人工鱼群算法可以获得使物流企业更...
[期刊] 统计与决策
[作者]
于卓熙 靳雨佳
由于人工鱼群算法在获取精确解方面存在局限性,文章对算法的参数以及人工鱼群的聚群行为进行改进,将改进的算法应用于多元线性回归模型的参数估计,并与传统的人工鱼群算法和最小二乘法的结果进行了比较,结果表明,应用改进的人工鱼群算法对多元线性回归模型做参数估计,其结果要优于人工鱼群算法和最小二乘法,为解决回归模型的参数估计问题提供了一种新的有效方法。
关键词：
人工鱼群算法 多元线性回归 参数估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑薇 王灿强 李维德
为有效提高农产品价格预测的可靠性及精确度,文章根据农产品市场的规律及农产品价格波动的特征,提出了基于季节指数调整与HGWO-SVR算法的混合模型。并结合我国2005年1月至2016年12月农产品批发价格指数月度数据,运用该混合模型对农产品价格进行预测。结果表明:提出的混合模型具有更好的预测精度,是一种有效的农产品价格预测模型。
[期刊] 技术经济
[作者]
唐丽春 许秀娟
首先全面分析了基础设施投资的影响因素。然后将改进的GA-PSO算法应用于V-SVR模型的参数寻优过程中,并结合有效的输入样本进行模型训练,构建了基于改进的GA-PSO算法的基础设施投资预测V-SVR模型。最后利用1985—2011年广州市基础设施投资的面板数据,对该模型的预测效果进行验证。结果表明:该预测模型的参数寻优效率和预测精度均得到较大程度的提高。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
杨柳 汪妮 解建仓 荆小龙
【目的】建立以灌溉净效益最大为目标的优化配水模型，为灌区优化配水提供新思路。【方法】以西安市周户灌区为研究对象，立足于寻求作物种植面积－水量－产量－经济效益之间的最优关系，建立以灌溉净效益最大为目标的优化配水模型，并利用混沌人工鱼群算法进行求解。【结果】利用所建立的以灌溉净效益最大为目标的优化配水模型进行优化后，灌区总供水量为１２ ７１１．４４万ｍ３，较常规配水量增加了１ ４０２．６７万ｍ３，其中地表供水较常规配水量增加了１ ５１０．６７万ｍ３，地下水供水量有所减少；通过作物不同时段分配水量及种植面积的协调，灌区净效益增加了１６．３７％，粮经比为１∶１．２１。【结论】以灌溉净效益最大为目标对灌．．．
[期刊] 统计研究
[作者]
唐晓彬 张瑞 刘立新
传统SVR模型可预测房价的变化趋势,但不恰当的参数设置会影响预测的精度。本文针对北京市二手房同比价格指数的非线性变化特征,将蝙蝠算法引入到SVR模型中,使其对模型的三个参数进行优化设置,结合网络搜索数据,构建了BA-SVR&WSD混合模型,并给出了该模型算法的预测流程,通过引入多个基准预测模型和预测性能度量指标进行对比研究。结果表明:基于蝙蝠算法的SVR模型具有较好的泛化能力,预测效果更准确且预测精度更高,该预测方法也为北京市二手房价格的监测和调控提供了有价值的参考。
[期刊] 统计研究
[作者]
苏治 傅晓媛
量化选股一直是金融领域研究的热点。随着人工智能技术的空前发展,量化选股方法取得了很大进步。本文构建了基于核主成分遗传算法改进的支持向量回归机人工智能选股模型(KPCA-GA-SVR),并基于沪深股市股票基本面及交易数据,分别从短期和中长期对其选股性能和预测精度进行了实证分析。主要结论为:①遗传算法(GA)改进的SVR较传统模型预测精度更高,且避免了过度拟合;②与采用主成分降维技术的PCA-GA-SVR模型相比,基于核主成分特征提取的KPCA-GA-SVR模型,具有更好的模型稳健性及预测准确性;③中长期内该模型的预测误差随滑窗长度的增加有降低趋势,且一年期预测精度最高;短期内不同滑窗下,一周的预测效果最佳。本研究对个人投资者的投资决策及国家宏观监控股市动态变化都具积极意义。
[期刊] 物流技术
[作者]
朱颢
针对一类同时带模糊旅行时间、卸货时间和模糊需求的VRP问题,建立了以可信性测度为基础的模糊机会约束规划模型;然后设计了基于模糊模拟、神经网络和人工鱼群算法的混合智能算法,在人工鱼群算法寻优过程中,针对问题设计了专门的人工鱼修复策略、行为策略和寻优策略;最后通过仿真实验证明,该算法对解决此类模糊VRP问题是行之有效的。
[期刊] 物流技术
[作者]
朱颢
针对一类同时带模糊旅行时间、卸货时间和模糊需求的VRP问题,建立了以可信性测度为基础的模糊机会约束规划模型;然后设计了基于模糊模拟、神经网络和人工鱼群算法的混合智能算法,在人工鱼群算法寻优过程中,针对问题设计了专门的人工鱼修复策略、行为策略和寻优策略;最后通过仿真实验证明,该算法对解决此类模糊VRP问题是行之有效的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
查进道
文章在现有研究的基础上,选取引起上证综合指数波动的八个主要因素,建立一种改进的基于微分进化算法的支持向量机的上证指数预测模型,并与多元回归、多维灰色模型、基于微分进化算法的多维灰色模型、DE-SVR预测模型的预测效果与精度进行对比分析,证实该模型具有较高的预测精度,是一进行有效预测的新方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗利娟 丁宏飞
在粮食产量预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低。文章将支持向量机回归(SVR)与粒子群优化算法(PSO)相结合,提出了适用于小样本量学习的PSO-SVR粮食产量预测模型。实例结果表明,PSO-SVR模型预测误差率优于BP神经网络模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
高振斌 秦轩
文章提出了一种将偏最小二乘法（PLS）、遗传算法（GA）和支持向量回归（SVR）相结合的预测算法。首先，为了解决多元回归中存在的多重共线性问题，采用偏最小二乘法选取回归变量的主成分；然后，利用支持向量回归预测模型对数据进行训练，利用遗传算法获得更好的预测模型参数，以解决传统支持向量机预测模型中的参数选取困难的问题；最后，利用优化的预测模型对区域经济发展进行预测。结果表明，该算法在预测精度上优于其他预测模型，能够准确预测未来区域经济发展趋势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王若鹏
本文针对传统预测方法的不足,利用支持向量回归机(SVR)对我国GDP增长率进行预测。通过构造支持向量回归机的光滑逼近,有效地解决了SVR模型模拟海量数据的计算的复杂性。
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