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[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] 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] 物流技术
[作者]
邬建平 周希良
用核主成分分析法（ＫＰＣＡ）、改进的粒子群算法（ＭＰＳＯ）和ＢＰ神经网络构建电子商务信用风险预警模型（ＫＰＣＡ－ＭＰＳＯ－ＢＰ）。首先，用核主成分分析（ＫＰＣＡ）对电子商务信用风险指标进行降维处理，接着用改进的粒子群算法（ＭＰＳＯ）对ＢＰ神经网络的惯性权重和阈值进行搜索，确定惯性权重和阈值的大小，再用ＢＰ神经网络对电子商务信用风险的１３家企业的数据作为训练集，对其进行训练，用另外５家企业的数据作为测试集，对其进行测试。实验结果表明：ＫＰＣＡ－ＭＰＳＯ－ＢＰ模型预警的误差最小，说明组合模型是合理的。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘汉中
研究目标:在许多工具变量尤其是弱工具变量的情况下,为了减少传统2SLS的有限样本偏差,本文基于主成分思想提出新的PC-2SLS参数估计方法,并探讨其适用性。研究方法:从理论上分析新方法满足一致性和渐近有效性的条件,并通过一系列的蒙特卡罗模拟揭示其有限样本性质。研究发现:新方法明显降低参数估计的偏差,但同时具有比传统2SLS法更大的方差;在许多弱工具变量情况下新方法表现稳健,且比Bai和Ng (2010)的因子分析法具有明显优势;能有效减少附带参数问题所带来的影响,更能获得拟合值X的一致估计。研究创新:将主成分思想应用于工具变量集,减少了工具变量的维数,能降低参数估计的偏差。研究价值:通过主成分分析法构建了一个比传统2SLS估计具有明显优势的参数估计方法。
[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。
[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] 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] 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] 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] 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]
赵晓翠 王来生
[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]
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]
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。
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