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[期刊] 统计与决策  [作者] 潘菁  刘辉煌  
[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] 征信  [作者] 张振敏  李翠  程志超  
随着小微企业在国家发展战略中的重要地位日益显现,小微企业信用评价问题受到广泛关注。基于这一背景,借鉴国内外信用评价技术,综合考虑小微企业开展信用评价的科学性和可实现性,构建包含小微企业所有者特征、小微企业特征和行业特征的3个一级指标、12个二级指标的信用评价指标体系。在此基础上,运用支持向量机方法,构建信用分类模型并对某商业银行数据进行验证,结果表明:该模型分类准确性高、性能良好,可为金融机构科学、有效开展小微企业信用评级提供可靠方法。
[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] 沈阳农业大学学报  [作者] 迟道才  张兰芬  李雪  王堃  吴秀明  张特男  
为了克服支持向量机参数人工选择的盲目性和依靠经验的缺陷,采用遗传算法优化支持向量机的C,g两个参数,实现支持向量机参数的优选,减少参数选择的工作量,并提高模型的预测精度。并将遗传算法优化的支持向量机模型应用到浑河流域干旱预测中,通过matlab编程建立该模型。以海城、大洼、辽阳、沈阳4个站的降雨量进行建模预测,结果表明:模型的预测值和真实值拟合度较高,模型的预测精度满足要求,说明该模型用于浑河流域的干旱预测具有可行性,为决策部门能及时有效地指导和部署抗旱工作、合理利用分配现有的水资源提供依据。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈涛  
支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种学习技术,是一种具有很好泛化能力的预测工具,它有效地解决小样本、非线性、高维数、局部极小等问题。文章利用支持向量回归机对时间序列进行了预测,并对模型选择和参数优化进行了研究。仿真试验表明预测结果是合理的,并具有较高的预测精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 章永来  史海波  周晓锋  杨秀锋  
针对测试人体脂肪含量相对比较复杂的问题,文章根据日常测试的包含14个特征值的样本数据,设计了一种基于统计学习理论的支持向量机预测方法。通过四种常用核函数和监测均方根误差与平方相关系数两项关键指标,对比分析实验表明利用支持向量机预测人体的脂肪含量具有很好的效果。
[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。
[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。
[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。
[期刊] 统计与决策  [作者] 黄超  黄丽丽  
对具有长记忆性的汇率数据进行准确预测具有重要的理论和现实意义。文章基于样条小波构造了一类新的双正交小波核函数并建立了相应的支持向量机模型。通过分数差分方法消除汇率数据的长记忆性,对欧元兑美元和欧元兑日元两个汇率数据进行了预测研究。结果表明双正交小波核支持向量机能够有效的避免过学习,其拟合优度和预测精度均优于正交小波核支持向量机和高斯核支持向量机。
[期刊] 统计与决策  [作者] 罗喜英  
文章提出了一种基于聚类组合和支持向量机的短期负荷预测方法。该方法首先使用SOM网络训练规格化的特征数据并获得初始聚类中心;然后将初始聚类中心作为C-均值算法的输入,使用DB指数评价聚类结果以获得最佳聚类数,通过训练可得到相似日样本;最后选择合适的参数和核函数构造支持向量机模型来进行逐点负荷预测。预测结果表明,该方法比单一的支持向量机算法具有明显的优势。
[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] 武晟  解建仓  汪志荣  王少波  
以绿地为下垫面,分析了覆盖度等因素对径流系数的影响。结果表明:覆盖度低于80%时,草地的下渗能力较小,高于80%时显著增强,径流系数与覆盖度成非线性关系。为了准确预测绿地的产流量,根据多种影响因素与径流系数构成的多维非线性关系,提出采用-ε支持向量回归机建立绿地径流系数的预测模型,与LM-BP神经网络预测模型进行了比较。结果证明:-ε支持向量回归机建立的径流系数预测模型具有泛化能力强和预测精度高的特点,为城区绿地产流量的预测提供了新的计算方法。
[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。
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