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[期刊] 统计与决策
[作者]
周晓剑 蒋婷
已有的基于一阶导数的最小二乘支持向量回归机(LSSVR)模型的构建是从泰勒展开的角度着手,简单地将一阶导数插入到泰勒展开式中,实质上是通过泰勒展开增加训练样本的个数,而且也没考虑样本点处的二阶导数;本文并没有去估计样本点邻域内的函数值,而是将一阶/二阶导数作为第二类变量融入到核矩阵中直接构建优化模型,使模型的构建更为有效,并据此得到一种新的基于一阶/二阶导数的最小二乘支持向量回归机(first/second derivative LSSVR,F/SD-LSSVR)模型。所提模型通过了分析函数的验证,实验表明,与传统的LSSVR模型以及基于一阶导数的最小二乘支持向量回归机(first derivative LSSVR,FD-LSSVR)模型相比,考虑一阶/二阶导数的F/SD-LSSVR模型显著地提高了其预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿立艳 马军海
条件自回归极差模型(CARRX)是一类新的描述波动率的模型。为了提高CARRX类模型的预测精度,文章将最小二乘支持向量回归机(LSSVR)应用于CARRX模型。先将CARRX模型转化成ARMAX形式,再利用LSSVR对ARMAX模型的参数进行估计(LSSVR-ARMAX)。通过对沪深300指数的预测实证分析,发现无论是采用直接预测还是迭代预测,LSSVR-ARMAX模型的样本外预测能力均优于Perez-Cruz(2003)提出的方法;LSSVR的估计方法能够在长期预测中捕捉到极差波动率的变动趋势,而CARRX类模型对中短期极差波动率的预测准确度较高。
[期刊] 物流技术
[作者]
刘文博
针对应急物资需求量的预测问题，提出了一种改进的加权最小二乘支持向量机预测建模方法。在该方法中，各数据样本的权重可以根据最小二乘支持向量机的学习结果进行不断的自适应迭代修正，从而消除包含误差的数据样本对预测模型的影响。基于实际救灾数据的测试结果表明了所提出方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李文元 向雅丽 张争龙
知识发酵和生物发酵具有严重的相似性,文章借鉴生化反应中测量生成物浓度的思想,在知识发酵理论的基础上建立知识发酵结果评价体系。首次引进最小二乘向量机的方法(LS-SVM)对知识发酵后的结果生成的新知识存量和新知识酶进行综合评价,以便企业更好地了解知识发酵结果。实验结果表明LS-SVM建立的知识发酵结果评价模型拟合误差小、推广性能好,有利于企业了解和提高知识发酵水平,在知识管理领域将有很大的应用前景。
[期刊] 物流技术
[作者]
耿立艳 丁璐璐
将最小二乘支持向量机(LSSVM)与灰色关联分析方法结合,提出一种基于灰色关联分析的最小二乘支持向量机物流需求预测方法。该方法采用灰色关联分析选取影响物流需求的主要因素,再将选取出的主要影响因素作为LSSVM输入变量,利用LSSVM的非线性映射优势预测物流需求量。对我国物流需求的实证研究表明,灰色关联分析能够有效选择LSSVM输入变量,基于灰色关联分析的LSSVM模型较单一LSSVM具有更高的物流需求预测精度。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
迟道才 李帅莹 于淼 马宗正
参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,其准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义。最小二乘支持向量机(LS-SVM)是支持向量机(SVM)的一种改进算法,它基于结构风险最小化准则,可兼顾模型的经验风险和推广能力,将LS-SVM方法引用于参考作物腾发量预测中,并以辽宁省铁岭市为例,对比分析了LS-SVM模型与BP模型的预测结果。结果表明:LS-SVM模型学习速度快,具有比BP模型更高的模拟性能和预测精度。LS-SVM方法克服了BP模型训练时间长、容易陷入局部极小的缺点,是适合参考作物腾发量预测的新方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴建生 汪灵枝 周优军
本文利用奇异谱分析和均生函数方法,对原始序列重构延拓作为自变量,原始序列作为因变量,建立偏最小二乘回归预测模型,并与主成分最小二乘回归预测模型比较分析。实例结果表明,该方法具有预测精度高、稳定好的特点。
关键词：
奇异谱 均生函数 偏最小二乘回归
[期刊] 统计与决策
[作者]
程豪 易丹辉
文章通过真实数据,对基于分位回归的最小二乘(PLS)算法进行应用研究。一方面保留原PLS无独立性假定、无数据分布要求、兼顾变量间关系、数值计算结果客观等性质,另一方面利用分位回归不要求样本同质性、不受离群点影响等优势,完成应用研究。结果表明,基于分位回归的PLS算法避免样本异质性和数据离群点带来的困扰,不拘泥于展示数据信息的平均水平,详实展示不同分位数下数据全貌,更好地揭示变量间关系规律。
关键词：
分位回归 PLS 二阶因子模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏来 刘海涛 付祎
准确的软件成本估算对于实现软件项目的科学管理具有重要意义。COCOMO系列模型是当今实践应用最为广泛的成本估算模型之一。文章针对现有的COCOMO模型参数校准方法只对比例因子和指数因子进行校准的问题,为了更好的实现COCOMO模型本地化,提出了一种基于偏最小二乘回归的参数校准方法,解决了工作量乘数因子的校准问题。采用COCOMO81原始建模数据库对校准后的参数进行验证,结果表明该方法能够明显提升COCOMO模型的估算精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周学君 唐轶
文章利用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型确定非饱和土的有效应力参数。该模型以净应力、吸力、冒泡压力、饱和状态体积含水量、残余体积含水量和拟合参数λ等为输入变量,采用粒子群优化(PSO)算法设定模型参数,预测有效应力参数值,并与真实值和人工神经网络(ANN)模型预测值作比较,得出LSSVM模型具有较好的效果。通过改变LSSVM模型的输入变量结构,对六个输入变量的依赖度进行分析,印证该模型的合理性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
于谦龙 顾晓敏
文章借鉴现有的财务困境预警的研究成果,从高校的教研绩效、偿债能力、学生欠费状况、支付能力四方面选择和构造14个财务指标,评价教育部直属高校的财务状况,判定高校是否处于财务困境。然后,选择样本,把样本分为训练组和测试组,分别采用Logistic、最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建模,评价两种建模方法在训练组和测试组的预警效果。文章研究结论,对高校利益相关方的决策具有一定参考价值。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
章云 周竹 周素茵
针对颜色和背景相似的山核桃鲜果不易分离的问题，研究了自然环境下成熟山核桃鲜果的机器视觉识别方法。该算法以２×２像素的正方形区域作为分割单位，选择颜色比值Ｂ／Ｒ、Ｒ／Ｇ作为颜色特征，选择了基于灰度直方图的特征描述参数如均值、标准方差、平滑度、三阶矩、一致性和熵，以及基于灰度共生矩阵的特征描述参数角二阶矩、对比度和熵作为纹理特征，共同构成特征向量，采用ＬＳ－ＳＶＭ算法建立了识别模型，并利用该模型对８０幅顺光图像和５０幅逆光图像进行测试。试验结果表明：该方法在顺光、逆光下的山核桃鲜果有效识别率分别为９２．４８％、８８．１５％，可为山核桃采摘机器人的研发提供技术参数。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
田博 覃正
针对不同类别样本数差异和不同误分代价的分类问题,提出了一种基于最小二乘加权支持向量机的分类预测方法。在最小二乘加权支持向量机的基础上,考虑不同类别样本数差异和不同误分代价,提出了新的最小二乘加权支持向量机分类模型,构造了新的最优分类函数。将该模型应用于个人信用预测实验,与已有方法的对比实验结果表明,提出的模型在解决不同类别样本数差异和不同误分代价的个人信用预测问题时,有效地降低了总误分代价,提高了个人信用预测精确度。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
蒋寿生 鄂加强 刘云卿 龚金科
依据铂电阻温度传感器样本,提出了一种采用最小二乘支持向量机辨识传感器逆模特征的校正铂电阻温度传感器非线性误差的原理和方法.该方法不需逆模型函数形式的先验知识,能够保证找到的极值解就是局最优解,具有较好的泛化能力.实例应用表明,其检测精度可达到0.1℃,铂电阻温度传感器非线性校正效果好.
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵冠华
为了减少预测模型的训练样本数和训练时间,提高预测的正确率,将信息论中熵的概念和增长记忆算法引入企业财务困境预测,提出了一种基于熵的最小二乘支持向量机(LS-SVM)增长记忆算法,该算法不必每次都求解矩阵的逆,提高了算法的有效性;通过实验,给出了适合企业财务困境预测的离散的信息熵和核函数的表达式。将该算法与传统LS-SVM以及标准SVM的分析比较,可以看出,在ST前1~3年的不同时点上,基于熵的LS-SVM增长记忆算法无论是训练样本的数量还是运算时间,都显著优于传统的LS-SVM以及标准的SVM,证实了将信息熵和增长记忆算法应用于企业财务困境预测的有效性和优越性。
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