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[期刊] 统计与决策
[作者]
李坤 谭梦羽
文章将小波理论与支持向量机方法相结合,结合了二者的优势,提出了一种小波支持向量机回归的股票预测模型。该模型引入小波基函数来构造支持向量机的核函数,得到了一个新的支持向量机模型。并用3种大盘指数和13类不同行业的股票进行测试,取得了良好的效果。
关键词：
机器学习 小波核 支持向量机 股票预测
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
黄巧玲 粟晓玲 杨家田
【目的】将小波变换与支持向量机结合，构建小波支持向量机回归模型（ＷＳＶＲ），并用其对日径流进行预测，为水库调度提供参考依据。【方法】利用径流时间序列中包含的大量信息，通过小波变换将径流时间序列分解成不同分辨率水平的子序列和近似序列，通过相关性分析选取有效子序列与近似序列相加得到的新序列作为支持向量机回归模型的输入，建立小波支持向量机回归耦合模型，以泾河流域张家山站的日径流为研究对象，利用均方根误差（ＲＭＳＥ）、平均绝对误差（ＭＡＥ）、确定性系数（ＤＣ）、相关系数（Ｒ）及相对误差（ＲＥ）作为评价指标对模型预测精度进行评价。【结果】利用所建立的小波日径流支持向量机模型对张家山站日径流的预测结果显示．．．
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
杨新臣 吴仰儒
将小波分析和支持向量回归(SVR)模型引入消费者物价指数CPI的时间序列分析中,利用小波降噪对原始时间序列进行小波变换,充分提取和分离金融时间序列的各种隐周期和非线性,把小波分解序列的特性和分解数据随尺度倍增而倍减的规律充分用于SVR支持向量回归模型的建模。将该方法应用于中国宏观经济指标CPI的分析与预测,可以有效预测CPI的变动方向,并显著提高CPI的预测精度。
关键词：
小波分析 神经网络 支持向量回归 CPI
[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] 统计与决策
[作者]
戴稳胜 吕奇杰 David Pitt
建本研究结合小波转换与支持向量回归,提出一个二阶段时间序列预测模型。先以离散小波分解与重组对金融时间序列数据进行预处理,再以SVR建立预测模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
严骏宏
文章结合离散小波分解和支持向量机方法对股票指数进行组合预测研究,构建e-SVR支持向量回归机模型和结合离散小波分解的组合模型对2010年3月至2014年9月的沪深300股指收益率进行实验,两种模型分别预测未来6个月的股指收益率后与实际情况对比。结果表明:离散小波分解和支持向量机的组合模型相对支持向量机而言具有较好的逼近能力和泛化能力,能够很好地对股指收益率进行拟合并对未来的股票指数进行预测。
关键词：
小波分解 支持向量机 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
严骏宏
文章结合离散小波分解和支持向量机方法对股票指数进行组合预测研究,构建e-SVR支持向量回归机模型和结合离散小波分解的组合模型对2010年3月至2014年9月的沪深300股指收益率进行实验,两种模型分别预测未来6个月的股指收益率后与实际情况对比。结果表明:离散小波分解和支持向量机的组合模型相对支持向量机而言具有较好的逼近能力和泛化能力,能够很好地对股指收益率进行拟合并对未来的股票指数进行预测。
关键词：
小波分解 支持向量机 组合预测
[期刊] 企业经济
[作者]
演克武 朱金福
在航空公司运营管理过程中,航空客流量预测是其航班计划和机队规划的重要依据。本文介绍了航空客流量预测中常用的几种预测方法,并对他们的特点进行了分析比较;阐述了支持向量机的理论基础和原理,给出了支持向量机的回归模型,并重点探讨了预测模型中核函数的选择方法;在选择适当的参数和核函数的基础上,对航空客流量进行预测,并与BPANN和线性回归算法这两种预测方法进行对比,证明支持向量机回归算法能获得训练最小的相对误差,是相对有效的一种航空客流量预测方法。
关键词：
预测 支持向量机回归算法 航空客流量
[期刊] 统计与决策
[作者]
张立杰 寇纪淞 李敏强 朱新杰
文章通过对2008年至2011年间月度棉花价格数据进行分析,建立了基于自回归移动平均的棉花价格ARIMA(1,1,1)模型,结果显示,ARIMA(1,1,1)模型能够很好的模拟国内棉花价格,平均相对误差百分比低于4%,在ARIMA模型的基础上,对该模型残差建立支持向量机模型,将自回归移动平均模型与SVM模型组合对棉花价格进行了预测,比较预测结果,组合预测模型对自回归移动平均模型有一定改进。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐红敏 刘亚禄
[期刊] 南方金融
[作者]
彭望蜀
本文在阐述创新型预测模型理论的基础上,分别利用基于BP神经网络和支持向量机的股票指数预测模型,在小样本的情况下对沪深300指数进行了研究和短期预测。研究结果表明,基于支持向量机的预测模型在预测精度、收敛时间、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
吴兴伟 王雷 迟道才
为了预测水泵在运行中的振动状态,提高水泵运行的安全性和经济性,采用了统计学习理论中的核心算法——支持向量机与自回归方法相结合,建立了水泵振动预测模型(SVAR)。并通过实例,与基于灰色理论建立的预测模型(GM)和基于自回归方法建立的预测模型(AR)进行了比较。结果表明:基于支持向量自回归的水泵振动预测模型(SVAR)具有精度高、速度快、易于建模的特点。应用该方法建立的预测模型能够很好地预测水泵运行中的振动情况,有效地避免水泵运行中由振动引起的故障。
关键词：
支持向量机 统计学习理论 水泵 振动预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
周晓剑 顾翔
稳健参数设计是一种质量改进的重要技术，能够从产品生产的源头上减少和控制波动的产生。双响应曲面法是其常用的方法，主要是利用低阶多项式模型来拟合均值和方差响应，但当样本较复杂（如为非线性或者高维样本）时，低阶多项式模型的拟合性能往往较差，求解优化问题效果不佳。支持向量回归机对非线性数据有良好的拟合潜力，但其性能依赖于参数的合理设置，文章将贝叶斯优化应用于支持向量回归机的参数选择，并将优化后的模型应用于稳健参数设计中响应曲面模型的构建，提出一种基于贝叶斯支持向量回归机的稳健参数设计方法。试验结果表明，所提方法和其他常见优化方法相比，可以获得更精确的响应曲面，可以在实际应用中近似得到可靠的最优因子搭配水平。
关键词：
稳健参数设计 支持向量回归机 贝叶斯优化
[期刊] 特区经济
[作者]
刘璐 施昆昊
房地产的批量评估是房地产税制改革顺利进行的前提和基础,当前主流的房地产评估模型对输入数据有严格的要求和限制,而在操作性更强的整体估价方法中,比价关系的建立又常依赖于专家评分等主观性较强的方法,缺乏客观的数据分析。为解决现有算法的弊端,本文提出了一种基于支持向量机回归的房屋比价关系模型,该模型能够突破传统模型及整体估价对于数据的限制,提供科学客观的解决方案。本研究基于房地产交易数据,利用深圳市两个大型小区的真实成交数据及房屋的属性信息进行了比价关系的建模及实验。结果表明,该方法具有较好的精度,因此能够有效的应用于改进房地产整体评估中的比价关系模型。
关键词：
支持向量机回归 房屋比价关系 批量评估
[期刊] 征信
[作者]
夏晗
小微企业信用风险评估体系的不完善导致小微企业融资难和贷款违约率高等问题。设计包括企业特质、企业财务指标、企业主特质和贷款方式在内的小微企业信用风险评价指标体系,利用具有小样本学习优势的模糊积分支持向量机回归集成方法,构建小微企业信用风险度评估模型,并将此模型与支持向量机、神经网络等模型对比。实证结果表明该模型具有较高的精度和效率,证实了模型的可行性和优越性,为小微企业信用风险评估系统的构建提供了依据。
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