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[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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李娴
文章根据森林火灾的实际数据,选取适当的目标函数,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立模型,通过对LS-SVM中超参数的联合优化选择出最佳模型,并把用所选模型进行预测的结果与支持向量机(SVM)预测的结果进行比较,结果表明所建立的森林火灾预测模型具有较高的预测精度。
关键词：
LS-SVM SVM 模型选择 预测
[期刊] 财会月刊
[作者]
李昊 梁州 黄迅 林宇
以短期融资券为研究对象,构建基于信用利差的公司违约概率样本,并将传统正定核最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型拓展到不定核LS-SVM模型对公司违约概率展开合理预测分析,进而对不定核LS-SVM模型与正定核LS-SVM模型以及Logistic模型进行了全行业以及分行业公司违约概率的预测精度对比。实证结果表明,基于不定核LS-SVM模型的公司违约概率预测模型无论在全行业还是在分行业中均展现出最优的预测性能,且具有更为优异的稳健性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘险峰 郭志钢 朱小梅
文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理,利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型。并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比,结果表明,在样本有限保证一定精度的情况下,遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机模型的范化能力较强,能够利用该模型对四川省天然气消费量进行预测,并在最后利用该模型预测2007~2009年四川省天然气消费量。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋铁军 刘宝平 王先甲
文章提出了一种基于灰色相似度和信息熵的最优样本子集生成方法,进而采用LS-SVM方法建立了软件成本预测模型,并运用混合网格搜索和粒子群优化算法进化得到模型的各项参数。实证以加拿大软件园的desharnais数据集为对象,通过网格搜索确定灰色相似度的分辨系数和样本子集的相似度阈值,采用粒子群算法确定LS-SVM模型的参数,通过与线性回归和不考虑样本子集生成的预测结果比较发现:该方法在软件成本预测中的准确率有较大提高。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
贺昌政 俞海
本文提出了用主成分分析方法进行输入变量预处理的办法,以解决BP人工神经网络模拟预测复杂经济系统时输入变量过多导致效率下降的问题。实例证明,BP神经网络主成分分析模型在复杂经济系统模拟预测中比通常的BP神经网络模型有较好的效果。
关键词：
主成分分析 BP神经网络 模拟预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
桑秀丽 李哲 吕梁
为准确对乳腺肿瘤进行分类诊断,减轻病患痛楚,提出基于邻域粗糙集与遗传算法修正的LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型。文章对1569例乳腺癌患者数据在邻域粗糙集约简基础上,建立LS-SVM解析模型,利用遗传算法对LS-SVM解析模型参数修正并将修正后的模型对乳腺肿瘤进行分类诊断,与现有的方法对比发现,组合模型精确度高于LS-SVM、神经网络等模型。基于邻域粗糙集与修正LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型具有较好的临床诊断价值,其应用为乳腺肿瘤的诊断提供了一种新思路。
关键词：
乳腺肿瘤 邻域粗糙集 遗传算法 解析模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
桑秀丽 李哲 吕梁
为准确对乳腺肿瘤进行分类诊断,减轻病患痛楚,提出基于邻域粗糙集与遗传算法修正的LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型。文章对1569例乳腺癌患者数据在邻域粗糙集约简基础上,建立LS-SVM解析模型,利用遗传算法对LS-SVM解析模型参数修正并将修正后的模型对乳腺肿瘤进行分类诊断,与现有的方法对比发现,组合模型精确度高于LS-SVM、神经网络等模型。基于邻域粗糙集与修正LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型具有较好的临床诊断价值,其应用为乳腺肿瘤的诊断提供了一种新思路。
关键词：
乳腺肿瘤 邻域粗糙集 遗传算法 解析模型
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵冠华
为了提高财务困境预测的正确率,减少模型的训练样本数和训练时间,在传统支持向量机(SVM)预测模型的基础上,将遗传算法、信息熵和缩减记忆算法应用于最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出了一种基于遗传算法和信息熵的缩减记忆式最小二乘支持向量机预测模型。并独立推导出了适合财务困境预测这一离散序列的熵以及支持向量机核函数的表达式,同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实验结果表明,该模型无论是预测正确率,还是训练样本的数量和训练时间,都显著优于最小二乘支持向量机以及传统支持向量机模型。
[期刊] 当代财经
[作者]
梅国平 陈孝新 毛小兵
企业会计信息失真的识别是国内外财务研究的一大难点。本文采用多元统计分析中的主成分分析方法,建立了一种新的预测企业会计信息失真的模型——主成分预测模型,并把沪深两市年报被会计师事务所出具“否定意见”或“拒绝表示意见”的上市公司界定为“会计信息失真企业”,选取44家会计信息失真企业及与之相对应的44家非会计信息失真企业共88家企业作为研究样本,对上市公司会计信息失真的主成分预测模型进行实证检验。
关键词：
会计信息失真 上市公司 主成分分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋涛 唐德善
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵春秀 周辉仁 刘春霞
文章针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用模拟退火算法(SA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用。用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
熊志斌
传统的主成分分析(PCA)本质上是一种线性映射算法,无法有效处理非线性关系的数据。在分析自联想神经网络(AANN)的基础上,借鉴传统PCA方法中的序数主成分概念,提出基于顺序自联想神经网络(SAANN)的非线性主成分分析法(NLPCA)。进一步,结合神经网络(NN)和Logisitic模型,以我国上市公司为研究对象,分别构建基于NLPCA-NN和NLPCA-Logisitic的信用评估模型。实证结果及ROC曲线分析表明,本文构建的NLPCA相比传统的线性PCA方法能有效实现数据的非线性特征提取与降维,提高模型预测性能;在相同PCA方法处理数据的条件下,神经网络模型的信用评估效果要好于Logis...
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯伟 王修来 张丽丽
文章将主成分分析法纳入到战略研究中,通过对传统SWOT分析框架进行改进与延伸,并在极坐标体系中定位发展战略,为战略的客观制定和有效实施提供一个可操作性的途径,最后结合具体算例对上述方法进行了实证。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵冠华
为了提高财务困境预测的正确率,改善模型预测的效果,将邻域粗糙集和遗传算法应用于对偶约束式最小二乘支持向量机,提出了一种基于邻域粗糙集属性约简的对偶约束式最小二乘支持向量机预测模型。同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实证结果表明,通过邻域粗糙集指标预处理和遗传算法参数优化后,不但提高了模型预测的正确率,还降低了模型运行的时间,证实了该模型应用于财务困境预测是有效的。
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