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[期刊] 会计之友
[作者]
刘洪久 胡彦蓉 Rieg Robert 马卫民
准确合理地预测现金流量是决策者面临的重要课题之一。文章通过采用支持向量机进行建模和仿真,利用滑动窗技术,对一汽轿车的现金流量预测进行了实证研究。研究结果表明,支持向量机模型在小样本条件下具有较好的预测效果。模型的拟合和预测效果与滑动窗发送器的尺寸和具体的权重函数选择有关。
关键词：
支持向量机 滑动窗 现金流预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
李万庆 李海涛 孟文清
本文针对降水量时间序列的混沌性,根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机优越的非线性拟合性能,建立了基于支持向量机的降水量混沌时间序列预测模型。由于降水量时间序列的特殊性,本文采用均方根误差为标准来选取最优嵌入维数和模型参数,并结合实例验证该模型能精确地预测降水量。同时,这一结论也预示着支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法。
关键词：
支持向量机 混沌时间序列 降水量 预测
[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] 商业研究
[作者]
吴江 李太勇
金融时间序列数据的预测是商业领域的热点问题,对金融时间序列进行准确的预测,对金融投资决策与风险管理具有特别重要的意义。针对金融时间序列的特点,对传统支持向量机进行了改进,提出了基于加权支持向量机的金融时间序列预测方法。研究表明,与传统金融时间序列预测方法比较,基于加权支持向量机有效地提高了金融时间序列预测的精度。
关键词：
商业领域 金融时间序列预测 支持向量机
[期刊] 统计与决策
[作者]
向昌盛 周子英
文章以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取;利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用小数据量法计算最大Lyapunov指数,对时间序列进行混沌特性识别。实例表明,该模型能较好地处理混沌时间序列,具有较高的泛化能力和很好的预测精度。
关键词：
混沌 时间序列 相空间重构 支持向量机
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘立霞
文章根据多变量混沌时间序列的相空间重构理论,建立了多变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型。通过Lorenz系统和中国股市的股票价格序列对该模型进行了验证,结果表明该预测模型能精确地预测混沌时间序列,并且优于基于单变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型。
[期刊] 财会月刊
[作者]
戴立新 孙晓
本文运用收益法进行企业价值评估时，主要方法是采用支持向量机（ＳＶＭ）进行自由现金流量预测，首先分析对应用支持向量机预测企业未来自由现金流量的合理性及可行性，然后根据支持向量机的相关理论，设计支持向量机预测自由现金流量的方案，继而结合Ｓ水力发电站案例，应用设计的方案对其自由现金流量进行预测，从理论与实践的结论上说明ＳＶＭ预测自由现金流量的可行性。
关键词：
自由现金流量 支持向量机 预测
[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] 中国农业大学学报
[作者]
蔡春 万潇楠 逯燕玲
针对传统统计方法进行DNA序列分类时要求DNA序列样本的概率分布函数已知,但多数情况下概率分布函数未知这一问题,采用支持向量机这一新的机器学习方法对DNA序列进行分类;以VB和Matlab为主要工具开发了基于支持向量机的DNA序列分类系统。结果表明:该系统能够动态选择DNA训练样本、待测试样本,以及支持向量机模型中的参数,并根据用户的指定条件动态输出计算结果;对于预测一批已知正确分类答案的DNA序列,系统能够自动统计识别率,以观察参数变化对于算法执行结果的影响。支持向量机能够在概率分布函数未知的条件下对DNA序列进行分类
[期刊] 物流技术
[作者]
胡洁琼 李珍萍
为提高货运量预测方法的精确度,提出一种基于时间序列的预测方法。采用"专家建模",使得系统能够自动为时间序列查找拟合最好的模型,简化了预测过程和建模速度。根据国家统计局提供的我国2009年1月至2013年3月全社会货运量的月度统计数据,利用提出的建模方法,对2013年4月至12月的全社会铁路、公路、水路、民航以及总的货运量进行预测分析,为我国制定物流发展计划,为分析我国物流市场态势提供定量数据,并分析了该"专家建模"模型的有效性和可行性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘自强 王效岳 白如江
文章提出一种基于时间序列模型的研究热点评价与预测方法。利用关键词词频排序、热点关键词群构建和时间序列模型分析等方法，对ＣＮＫＩ收录的以竞争情报为关键词的近１０年期刊论文的关键词进行处理，分析梳理了近１０年竞争情报领域的研究现状，运用关键词群分析、社会网络分析和时间序列模型分析预测其研究热点的发展趋势。最后将２０１５年作为预测目标进行预测，将预测结果与实际数据对比，实验结果证明该方法是可行有效的。
关键词：
时间序列模型 研究热点 关键词 预测方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
傅毓维 杨莉
文章通过对电力需求的混沌特征进行分析,建立了基于混沌时间序列的电力需求量的短期预测模型,为实现电力资源综合优化奠定了重要的、较为可靠的研究基础。
关键词：
混沌时间序列 电力需求 短期预测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱文佳 朱莉
[目的/意义]预测ESI前1%学科入围时间对于各个研究型机构把握学科发展全局有很高的价值,也是高校图书馆非常重要的学科服务内容。文章介绍了一种预测模型,先用误差修正因子消除不同数据库被引频次的差异,然后分别对机构被引频次时间序列和ESI入围阈值时间序列进行预测,得到两条时间序列及其预测值曲线的交点,交点之后的第一个ESI更新时间即为入围时间。[方法/过程]文章采用时间序列分析法,用ARIMA模型拟合目标机构ESI被引频次预估值时间序列,用温特斯季节指数平滑模型拟合ESI入围阈值时间序列。[结果/结论]以复旦大学经济与商学为例进行实证研究,结果预测模型在两个时间序列上都有较高的拟合度,得出的入围时间预测值可信度较高。
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