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[期刊] 统计与决策
[作者]
李书全 刘世杰
建筑施工安全事故频发,迫切需要进行施工项目安全预测的研究。文章以社会资本、安全人机工程学和安全管理学理论为基础,通过使用粗糙集(RS)理论提取出35个影响施工项目安全绩效的关键因素,在此基础上利用改进的粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的参数,构建项目安全预测模型,并进行了仿真模拟和验证分析。分析结果表明:模型预测精度较高,具有较好的实用性和有效性。
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
高杨 李健
国际碳金融市场价格预测是制定碳金融市场政策和提高风险管理能力的基础。近年来国际碳市场价格呈现出非平稳、非线性等不规律特性,传统应用于社会经济时间序列的统计模型已经越来越难以满足日渐复杂的社会经济系统的需要。基于此本文建立了基于经验模态分解(EMD)-粒子群算法(PSO)-支持向量机(SVM)的国际碳金融市场价格误差校正预测模型。数据选取2008年3月-2013年9月ICE碳排放期货交易所的CER期货(DEC12)和EUA期货(DEC12)的日交易结算价格作为考察样本进行仿真验证。结果显示:①引入EMD方法可以有效解决误差序列随机性强、相邻频带的干扰可能造成误差序列无法体现反映全部系统动力信息的...
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
高杨 李健
国际碳金融市场价格预测是制定碳金融市场政策和提高风险管理能力的基础。近年来国际碳市场价格呈现出非平稳、非线性等不规律特性.传统应用于社会经济时间序列的统计模型已经越来越难以满足日渐复杂的社会经济系统的需要。基于此本文建立了基于经验模态分解(EMD)一粒子群算法(PSO)一支持向量机(SVM)的国际碳金融市场价格误差校正预测模型。数据选取2008年3月一2013年9月ICE,碳排放期货交易所的CER期货(DEC12)和EUA期货(DEC12)的日交易结算价格作为考察样本进行仿真验证。结果显示:(1)引入EMD方法可以有效解决误差序列随机性强、相邻频带的干扰可能造成误差序列无法体现反映全部系统动力...
[期刊] 管理评论
[作者]
肖智 李玲玲
在重庆市政府回购、租赁高速公路的背景下,研究了如何合理、准确地预测高速公路交通量,从而为政府部门及高速公路投资者的投资决策提供依据。根据高速公路年交通量样本小、预测期长、受经济因素影响等特点,选用了支持向量机回归来进行多因素单目标的预测。在预测过程中,为了提高精度,首先将所搜集的经济因素进行主成分分析,对指标进行了约减;然后用PSO方法对支持向量机参数进行了优化。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李书全 窦艳杰
建筑工程项目由于其规模大、建设周期长、生产的单件性和复杂性等特点,使得建筑业成为安全事故高发的行业,因此预测事故的发生并采取积极有效的措施减少事故损失是目前建筑业一个急需解决的问题。文章在总结分析前人研究成果的基础上,提出了一种基于RS-SVM的建筑安全事故预测模型,试图为安全事故预测领域开辟一种新的方法。
关键词：
预测模型 粗糙集 支持向量机
[期刊] 技术经济
[作者]
唐丽春 许秀娟
首先全面分析了基础设施投资的影响因素。然后将改进的GA-PSO算法应用于V-SVR模型的参数寻优过程中,并结合有效的输入样本进行模型训练,构建了基于改进的GA-PSO算法的基础设施投资预测V-SVR模型。最后利用1985—2011年广州市基础设施投资的面板数据,对该模型的预测效果进行验证。结果表明:该预测模型的参数寻优效率和预测精度均得到较大程度的提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄成泉 周丽华 王林
文章根据影响年度收入的主要因素,通过人口普查数据的年龄、教育程度、每周工作时数和性别特征进行学习,建立了年度收入与其影响因素之间的非线性关系支持向量机预测模型。运用所建立的模型对UCI真实数据集进行了4种核函数实验研究,交叉验证实验结果表明,该年度收入预测模型是有效的,并且基于径向基函数核的支持向量分类机对于年度收入进行预测具有较高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
颜七笙 丁木华
近年来,人工神经网络因其强大的并行处理能力,任意函数逼近能力及自学习、自组织、自适应等特点而在许多领域得到广泛应用。但是,神经网络这种依
[期刊] 华东经济管理
[作者]
何叶荣 李慧宗 王向前
科学地进行煤矿安全管理风险预测,准确找出煤矿安全管理风险因子,是实现煤矿企业本质安全的重要前提和基础。为了提高预测的精度和运算速度,文章建立了基于RS-SVM的煤矿企业安全管理风险预测模型,首先运用粗糙集理论约简出影响煤矿安全管理的重要风险因子,然后运用SVM对训练样本进行训练和学习,再对测试样本的风险状态进行预测。实证研究表明该模型具有很好的适用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邰晓红 刘义
为了对CPI进行精确预测,针对CPI的历史时序数据的特点,文章提出了一种基于EEMD-PSO-SVM的月度CPI预测模型。以1994年1月至2017年5月的我国月度CPI为研究对象,采用提出的EEMD-PSO-SVM的月度CPI预测模型进行实际预测并与ANN、ARIMA、SVM进行比较。结果表明:提出的EEMD-PSO-SVM的月度CPI预测模型最大绝对误差为0.39,平均绝对误差为0.204,最小绝对误差仅为0.01,均小于低于ANN、ARIMA和SVM。本文提出的预测模型的平均相对误差仅为0.201%,能够满足实际的预测需求,为CPI的科学准确的预测提供了一种新的预测方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
白朝阳 宋林杰 李晓琳
文章考虑到企业实际物料数据时间序列数据非平稳、非线性的特征,提出了基于经验模态分解及最小二乘支持向量机回归的组合预测模型。运用经验模态分解(EMD)方法将非平稳时间序列分解为一系列的本征模函数(imf)和一个残差项(res),挖掘出更多的信息,再使用最小二乘支持向量机回归(LSSVR)模型并结合粒子群算法(PSO)进行组合预测。实证结果表明,组合预测可以高效预测非平稳物料需求时间序列,且预测精度较高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗利娟 丁宏飞
在粮食产量预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低。文章将支持向量机回归(SVR)与粒子群优化算法(PSO)相结合,提出了适用于小样本量学习的PSO-SVR粮食产量预测模型。实例结果表明,PSO-SVR模型预测误差率优于BP神经网络模型。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张仙 戴家佳 余奇迪
我国铁路货运量易受天气、节日和市场需求等众多因素的影响,使得铁路货运量具有周期性和波动性,预测难度高。本文综合考虑铁路货运量序列线性和非线性特征,建立SARIMAPSO-ELM组合模型以提升预测的精度。首先使用SARIMA模型对我国铁路货运量序列进行预测,其次对SARIMA模型预测的残差建立PSO (粒子群优化)算法优化的ELM (极限学习机)预测模型,最后将两模型的预测值相加得到SARIMA-PSO-ELM组合模型的预测结果。组合模型预测的平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别是0.0129、0.35%,相较于SARIMA和PSO-ELM两种模型其预测精度更高。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
唐晓灵 刘嘉敏
在对BP神经网络、LSTM网络和PSO-LSTM模型在碳排放预测方面进行对比选优的基础上，通过训练好的PSO-LSTM模型在低碳、基准、高碳3种情景下，分别对建筑碳排放峰值进行预测。结果表明，低碳、基准、高碳3种情景的建筑碳排放峰值分别为226 774.56万吨、239 738.11万吨和253 379.47万吨；达峰时间分别为2029年、2032年和2033年。可见，在当前社会发展状况下，仍难在2030年前实现建筑领域的碳达峰，还需采取相应的低碳措施来推进目标的实现。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
宋培争 汪嘉杨 刘伟 余静 张碧
论文引入＂压力－状态－响应＂框架模型构建区域水资源安全定量评价的指标体系，采用逻辑斯蒂（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）曲线模拟区域水资源安全评价，公式中的参数采用粒子群算法（Ｐｓｏ）进行优化，并用灵敏度分析的方法对公式进行了可靠性分析。优化好的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ指数公式用于安徽省１６个地级市水资源安全评价，计算得到各地级市评价指数和相应的评价等级，并对压力层、状态层、响应层子系统进行分析。评价结果表明，基于粒子群算法优化的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ指数公式用于区域水资源安全评价，具有合理性和可行性，能为区域水资源规划与管理决策提供科学依据。
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