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[期刊] 统计与决策
[作者]
陈涛
为提高预测精度,文章提出基于文化算法的支持向量机组合预测模型。以组合预测模型的误差平方和最小为优化准则,用文化算法对支持向量机参数进行优化,并建立支持向量机对单一模型的预测结果进行组合预测。算例结果表明,该模型综合了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差远远小于各单个模型的预测误差,其预测精度更高,模型的实用性更强。
关键词：
支持向量机 文化算法 组合预测
[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。
关键词：
遗传算法 支持向量机 干旱预测 降雨量
[期刊] 调研世界
[作者]
李培志
本文利用京津冀地区的污染数据，使用人群搜索算法一支持向量机模型对污染物浓度分别进行点预测和区间预测，并与常用的几个污染物预测模型进行比较。实验结果显示，在点预测方面，该模型的预测精度优于其他模型；在区间预测方面，在显著性水平为０．１的情况下该模型区间预测覆盖率最高。整体来看，该预测模型可以应用于对中国京津冀地区的污染物浓度进行预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢小军 马虹 薛申芳 黄鹏
区间型组合预测模型的研究核心是各单项方法权重的确定。鉴于向量投影具有更好的综合测度，它可以同时反映两个向量指标之间的距离和夹角，因此文章引入向量投影测度公式，并在此基础上提出了一种新的投影测度公式。对向量投影测度公式加以推广用来描述两个区间数时间序列的接近程度，以平均标准化投影测度为最优化准则，构建出四个不同投影测度的全新区间型组合预测模型；并通过实例分析，将预测结果与已有研究文献中的区间型组合预测优化模型进行对比，表明了所构建的区间型组合预测模型的有效性。
关键词：
区间型 标准化投影 组合预测模型
[期刊] 工业技术经济
[作者]
范德成 娄娟
本文在Takens定理基础上,从我国制造业增加值占GDP的比重入手,将微分进化算法和支持向量机有效集成起来,集成联立模型汲取了各方法的优势之处,运用基于微分进化算法的支持向量机模型对我国制造业增加值和制造业增加值占GDP的比重进行预测,集成联立方法有效避免了以往制造业预测研究中多维空间无法计算和参数的选取问题,研究结果表明,我国制造业增加值逐年增加的趋势还将延续,而制造业增加值占GDP的比重在未来十年内将达到上限值。
[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]
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]
张卓伦 宋福根
对预测模型的合理选择是搞好预测的核心。文章针对面向组合预测的单项模型遴选问题,引入预测包容理论,提出了基于预测包容的组合预测单项模型遴选算法。
关键词：
预测包容 单项模型遴选 组合预测
[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] 统计与决策
[作者]
纪爱兵,孙建平,庞佳宏
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜德民 王磊 徐义田 袁冬梅
文章将粗糙集与支持向量回归有机结合起来,建立了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量回归模型,有效地克服了支持向量回归对样本属性重要性不加区分以及处理大量数据时运算速度慢等缺陷,并将该模型成功地应用到我国粮食产量的预测中,取得了较好的预测效果。
[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。
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