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[期刊] 工业工程
[作者]
殷旅江 杨立君 何波
综合分析了影响汽柴油消费需求的关键因素,并针对其具有自相关性、复杂性、数据量大等特点,采用主成分分析法对样本数据进行降维处理,形成新的样本集。对支持向量机预测模型进行改进,在其基础之上引入时序动态因子,将上年的汽柴油需求历史数据作为时序反馈因子引入模型,从而形成新的动态反馈拟合模型,建立相应的需求预测模型。对1996~2012年的汽柴油需求预测进行实例研究,并将本文中所提方法的预测结果与灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型进行对比分析。结果表明本文中的主成分分析与改进支持向量机预测方法相对于GM(1,1)模型其预测误差均值分别降低了72.7%和74.86%,相对于BP神经网络其预测误差均值...
关键词：
汽柴油需求 预测 主成分分析 支持向量机
[期刊] 统计与决策
[作者]
崔庆安
能源需求预测具有影响因素多、自相关性显著等特点,传统的时序建模和机理建模方法效果有限。文章首先对支持向量机模型进行改进,在其中加入时序动态因子,形成新的拟合模型;而后采用主成分分析来降低预测模型输入因子的维度,并将上年度能源需求的历史数据作为时序变量反馈引入模型,再利用支持向量机在小样本条件下建立能源需求的预测模型。对1997~2011年能源需求预测的实证研究表明,所提方法的拟合与预测性能均优于现有方法,说明了方法的有效性与优势。
关键词：
能源需求 预测 主成分分析 支持向量机
[期刊] 统计与决策
[作者]
张红 高帅 张洋
文章针对中国建筑业上市公司样本规模较小,常规预测方法难以奏效的特点,尝试将支持向量机应用于其盈利能力预测。首先从不同的角度选择盈利能力单项指标,以此为基础构建反映公司盈利能力的集成指标,结合2001—2014年中国A股建筑业上市公司的数据,构建基于支持向量的盈利能力预测模型,对样本公司的盈利能力进行预测。研究结果显示,经过训练的支持向量机模型能较为成功地预测样本公司的盈利能力,2003—2014年的预测准确率均超过80%;通过与BP神经网络的对比试验可以发现,在预测中国建筑业上市公司盈利能力方面,支持向量机表现出了较明显的优势。
[期刊] 技术经济
[作者]
肖智 李文娟
本文针对信用评估指标维数较高的问题,运用主成分分析与支持向量机理论建立了一个新的个人信用评估预测模型。为反映该模型在信用评估分类方面的优越性,又分别建立了基于神经网络、K近邻判别分析等多种理论的信用评估模型,并用同一组数据对不同的模型分别进行训练,然后比较其预测分类正确率。实验结果表明,基于主成分分析与支持向量机理论的个人信用评估模型具有较优的预测分类正确率。
[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] 经济地理
[作者]
李志龙 陈志钢 覃智勇
针对旅游预测中常存在旅游因子难以确定、样本容量小等特点,探讨了一种新的预测方法——支持向量机回归算法(SVR)在旅游需求时间序列预测中的应用。以2004年1月至2007年4月的中国入境旅游人数月度数据为样本,建立了入境旅游需求预测的SVR模型。通过对模型的检验并与神经网络模型(BPNN)的比较,其结果表明SVR模型更优于BPNN模型。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
吕淑丽
文章利用支持向量机的非线性能力对历史物流需求量进行学习,获得模型最优参数,对将来物流需求进行预测。文章调研了焦作市历年的城市物流需求数据对模型性能进行测试,测试结果表明,支持向量机针对城市物流需求预测精度较高,为城市物流需求预测提供了有效的方法。
关键词：
物流需求 支持向量机 预测
[期刊] 物流技术
[作者]
邬建平
在国内外文献研究的基础上，建立电子商务信用风险综合评分指标体系，运用主成分分析法（ＰＣＡ）对电子商务信用风险的核心指标进行提取，从１９个指标中提取８个主成分作为电子商务信用风险的综合评分指标，采用粒子群算法（ＰＳＯ），选择合适的最小二乘支持向量机（ＬＳＳＶＭ）的惩罚因子Ｃ和ＲＢＦ核函数参数σ，接着利用ＰＣＡ－ＰＳＯ－ＬＳＳＶＭ组合模型对电子商务信用风险的８个主成分１３家电子商务企业的训练集进行训练，再用测试集对信用风险指标进行预测，通过对５家电子商务企业的信用风险进行测试和验证，可得到较为满意的效果。实验结果证明：通过对ＬＳＳＶＭ、ＰＳＯ－ＬＳＳＶＭ和ＰＣＡ－ＰＳＯ－ＬＳＳＶＭ预测的精度进行比．．．
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵晓翠 王来生
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴桐雨 吴少雄
文章利用核主成分分析法对统计数据进行特征提取,将获得的主成分作为最小二乘支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,应用粒子群算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,并应用于福建省流通产业统计数据的缺失值插补。研究结果表明,应用核主成分分析与粒子群优化最小二乘支持向量机的方法具有较高的的精度,可以应用于统计数据缺失值的插补。
[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] 中国农业大学学报
[作者]
王洪峰 黄茹 郑宝江
通过野外踏查和查阅资料相结合的方法对松嫩草地的非粮柴油能源植物组成进行分析。结果显示:松嫩草地非粮柴油能源植物包括20科54属75种,温带性质明显,世界分布科占绝大多数(70%)。北温带分布型的属所占比例最高(25.93%),中国-日本分布型和旧世界温带分布型的种所占比例最大(18.57%)。主要分5个区和亚区,非粮柴油能源植物中东北植物区成分(NE)占19.93%,华北植物区成分(NC)占18.92%,东北平原亚区成分(NEP)占22.64%,东蒙古草原亚区成分(EMS)占19.59%,大兴安岭植物区成分(DA)占18.92%。本区植物温带性质十分明显,保存了相当数量的相邻区系的非粮柴油能源...
关键词：
能源植物 区系分析 松嫩草地
[期刊] 预测
[作者]
戴翎
对１９９３年我国汽、柴油市场起伏原因分析戴翎（江西九江石化总厂科技信息中心２２２８５０）１９９２年９月国家全面放开计划外原油及成品油的最高限价后，四大类油品（汽油、柴油、煤油、润滑油）随行就市，起跌频繁。认真研究石油市场起跌趋势及其根源，对进一步探讨...
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨新臣 吴仰儒
汇率的重要性和汇率的预测难度广为人知,随机游走模型依然占据着汇率预测领域。文章根据不同的汇率决定理论,分别利用支持向量机方法进行日元、英镑和加元汇率历史数据的回归和预测,实验结果表明货币经济学指标在汇率预测中非常重要,特别是利率指标;支持向量机方法虽然在RMSE上并不能显著优于随机游走模型,至少统计的显著性不足,但具有较好的方向预测性,可以作为投资决策的依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭志钢 蒲忠 李秋
天然气消费量的预测对于四川省这样的一个天然气资源大省有着非常重要的意义。影响天然气消费量的因素很多,并且影响机制比较复杂,传统的线形预测模型必然会存在较大误差。文章在考虑影响四川省天然气消费量众多影响因素的基础上,选择出比较有代表性的自变量体系,利用主成分分析方法对自变量体系进行降维及去噪,并将生成的主成分作为四川省天然气消费量预测模型的自变量体系,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立非线形预测模型。结果表明,该模型性能明显强于其它预测模型,具有一定的应用价值。
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