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[期刊] 统计与决策
[作者]
杨新臣 吴仰儒
汇率的重要性和汇率的预测难度广为人知,随机游走模型依然占据着汇率预测领域。文章根据不同的汇率决定理论,分别利用支持向量机方法进行日元、英镑和加元汇率历史数据的回归和预测,实验结果表明货币经济学指标在汇率预测中非常重要,特别是利率指标;支持向量机方法虽然在RMSE上并不能显著优于随机游走模型,至少统计的显著性不足,但具有较好的方向预测性,可以作为投资决策的依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
方茜
文章利用最小二乘支持向量机的非线性建模能力,对我国股市开户数对股指的影响建立数学模型,针对2002年1月至2010年7月的数据,确定相关参数,得到股指受开户数影响的定量关系。通过该模型,可分析在不同股指情况下股市开户数对股指的影响程度。
[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] 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] 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] 运筹与管理
[作者]
李喆 惠晓峰
国际间金融市场一体化的不断深入,尤其是美国次贷危机引起的全球金融风暴,使得金融传染对我国金融市场的威胁日益显著。本文运用非线性相互依赖性与支持向量机混合算法,研究上证综合指数,深证成份股指数以及香港恒生指数之间相互影响的情况。通过计算每两个市场指数之间的非线性相互可预测测度,发现每对市场指数之间都存在着很强的非线性相互依赖性,并发现上证指数和深证成指受恒生指数的影响更大一些,该结果将有助于对金融传染的进一步研究及采取针对措施。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
蒋寿生 鄂加强 刘云卿 龚金科
依据铂电阻温度传感器样本,提出了一种采用最小二乘支持向量机辨识传感器逆模特征的校正铂电阻温度传感器非线性误差的原理和方法.该方法不需逆模型函数形式的先验知识,能够保证找到的极值解就是局最优解,具有较好的泛化能力.实例应用表明,其检测精度可达到0.1℃,铂电阻温度传感器非线性校正效果好.
[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] 现代管理科学
[作者]
张能福 蒋正权
公司信用评级分析吸引了众多科研文献对其进行科学研究。近来的研究也表明,相对于传统的统计方法,支持向量机方法在信用评级分析中有着更好的表现。文章就引入了这一相对较新的机器学习技术——支持向量机,来研讨信用评级问题。最后通过实证分析,说明了这一方法的可行性。
关键词：
信用评级分析 支持向量机 统计学习理论
[期刊] 工业工程
[作者]
张磊 郑丕谔 王中权 卢根南 赵言涛 李波
由于中国未来的石油需求对中国石油安全来说至关重要,而建立起石油安全的评价体系对中国的石油安全极为关键。结合美国、日本、俄罗斯、德国、法国、韩国等6个国家石油方面相关数据及安全类别,按重要性筛选出代表性的核心指标,以支持向量机理论为基础建立了石油安全的评价体系,力图达到定量化评价中国石油安全的目的。
关键词：
支持向量机 石油安全预警 石油安全评价
[期刊] 工业工程
[作者]
殷旅江 杨立君 何波
综合分析了影响汽柴油消费需求的关键因素,并针对其具有自相关性、复杂性、数据量大等特点,采用主成分分析法对样本数据进行降维处理,形成新的样本集。对支持向量机预测模型进行改进,在其基础之上引入时序动态因子,将上年的汽柴油需求历史数据作为时序反馈因子引入模型,从而形成新的动态反馈拟合模型,建立相应的需求预测模型。对1996~2012年的汽柴油需求预测进行实例研究,并将本文中所提方法的预测结果与灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型进行对比分析。结果表明本文中的主成分分析与改进支持向量机预测方法相对于GM(1,1)模型其预测误差均值分别降低了72.7%和74.86%,相对于BP神经网络其预测误差均值...
关键词：
汽柴油需求 预测 主成分分析 支持向量机
[期刊] 农业经济
[作者]
孙超 孟军
本文剖析了中国粮食价格波动的主要影响因素,在此基础上构建基于支持向量机(SVM)的模型进行粮食价格的预测研究。用1990-2008年中国粮食价格数据组成样本集,建立影响因素与粮食价格之间的SVM模型。利用SVM对输入和输出数据进行训练学习,逼近历史数据所隐含的函数关系,完成对新数据序列的映射关系,从而完成对未来年份粮食价格的预测,并与其它几种方法的预测效果进行比较。结果表明,SVM预测模型预测粮食价格的精度优于其他预测方法。
关键词：
粮食价格 价格预测 支持向量机 比较研究
[期刊] 统计与决策
[作者]
张红 高帅 张洋
文章针对中国建筑业上市公司样本规模较小,常规预测方法难以奏效的特点,尝试将支持向量机应用于其盈利能力预测。首先从不同的角度选择盈利能力单项指标,以此为基础构建反映公司盈利能力的集成指标,结合2001—2014年中国A股建筑业上市公司的数据,构建基于支持向量的盈利能力预测模型,对样本公司的盈利能力进行预测。研究结果显示,经过训练的支持向量机模型能较为成功地预测样本公司的盈利能力,2003—2014年的预测准确率均超过80%;通过与BP神经网络的对比试验可以发现,在预测中国建筑业上市公司盈利能力方面,支持向量机表现出了较明显的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
纪爱兵,孙建平,庞佳宏
[期刊] 经济地理
[作者]
李志龙 陈志钢 覃智勇
针对旅游预测中常存在旅游因子难以确定、样本容量小等特点,探讨了一种新的预测方法——支持向量机回归算法(SVR)在旅游需求时间序列预测中的应用。以2004年1月至2007年4月的中国入境旅游人数月度数据为样本,建立了入境旅游需求预测的SVR模型。通过对模型的检验并与神经网络模型(BPNN)的比较,其结果表明SVR模型更优于BPNN模型。
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