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[期刊] 统计与决策
[作者]
吴桐雨 吴少雄
文章利用核主成分分析法对统计数据进行特征提取,将获得的主成分作为最小二乘支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,应用粒子群算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,并应用于福建省流通产业统计数据的缺失值插补。研究结果表明,应用核主成分分析与粒子群优化最小二乘支持向量机的方法具有较高的的精度,可以应用于统计数据缺失值的插补。
[期刊] 技术经济
[作者]
肖智 李文娟
本文针对信用评估指标维数较高的问题,运用主成分分析与支持向量机理论建立了一个新的个人信用评估预测模型。为反映该模型在信用评估分类方面的优越性,又分别建立了基于神经网络、K近邻判别分析等多种理论的信用评估模型,并用同一组数据对不同的模型分别进行训练,然后比较其预测分类正确率。实验结果表明,基于主成分分析与支持向量机理论的个人信用评估模型具有较优的预测分类正确率。
[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]
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] 统计与决策
[作者]
彭海艳 李意芝 孟利军
文章通过多重插补方法对不同缺失率和缺失模式的多变量缺失样本进行插补,研究了多重插补误差与缺失率和缺失模式的依赖关系。结果表明,当缺失率为0～15%时,多重插补误差与缺失率呈线性关系;当缺失率大于15%时,两者呈偏离线性关系。多重插补误差与缺失模式的方差均值比呈正相关性,当方差均值比越大时,误差也越大。
[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] 统计与决策
[作者]
赵晓翠 王来生
[期刊] 中国农村经济
[作者]
孔凡斌
本文借鉴"市场化指数法"和"经济自由度指数法",结合中国林业自身特点,设计了由5个一级指标15个二级指标构成的中国林业市场化水平的评价指标体系;以中国15省(区)2002～2006年相关统计数据为基础,采用主成分分析方法,评价全国和区域水平林业市场化水平及其变化趋势。研究表明,中国林业市场化水平总指数以年均1.04%的增长速率呈现稳步提高的趋势,2006年达到47%,但落后于2001年全国市场化平均水平22个百分点,落后于农业市场化水平13个百分点;中国各个省(区)林业市场化水平很不平衡,中东部省(区)林业市场化水平明显高于西部和东北国有林区集中的省(区)。
关键词：
林业 市场化水平 指标体系 主成分分析
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
刘海波 钱伟 王福忠
针对煤矿开采中煤与瓦斯突出的预测问题,在综合分析瓦斯突出影响因素的基础上,利用粗糙集理论和支持向量机相结合的方法,选取煤厚变化、地质构造、煤坚固性系数、巷道采压、瓦斯变化、钻屑瓦斯解吸值等10个特征指标建立瓦斯突出预测决策表,并利用粗糙集理论中的属性约简算法剔除冗余信息,再使用粒子群算法优化支持向量机的参数,通过核函数将瓦斯突出主控因素映射到高维空间,拟合主控因素与瓦斯突出强度之间的非线性映射关系,建立了基于粗糙集理论和粒子群优化支持向量机的瓦斯突出预测模型.选用典型的瓦斯突出实例作为学习样本,以河南某矿的突出实例作为测试样本进行预测.实验结果表明,该模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求,预测结果与实际结果一致,准确率较高,具有较好的适应性.
[期刊] 调研世界
[作者]
褚刚
推理插补是一类基于调查数据的已知信息,通过分析缺失项目与相关项目的逻辑关系,合理推断项目缺失值的插补方法。该方法无须对缺失机制、模式以及缺失值的分布做过多假设,极大地降低了插补方法的使用成本。本文以2013年中国综合社会调查数据为例,分别展示了分类变量和连续变量的插补过程,并通过模拟分析比较了不同插补方法的处理效果,希望借此引起学界对推理插补的重视,逐步将其应用到实际研究当中。
[期刊] 工业工程
[作者]
张敏 程文明
针对目前多品种、复杂化的生产趋势,提出了一种基于自适应变异的粒子群算法(AMPSO)和支持向量机(SVM)的控制图失效模式识别的方法。利用SVM小样本学习能力,设计一对一的SVM多分类器进行控制图模式识别,并利用AMPSO算法优化SVM核函数的参数。通过对10种控制图模式(6种基本模式和4种混合模式)的20维特征仿真数据对该方法进行检验,并通过与BP、SVM、PSO-SVM识别方法的对比分析。仿真试验表明该方法有效提高了控制图模式的识别精度,达到98.14%,而BP仅有75%,为控制图在线实时识别提供了一种可行的途径。
关键词：
控制图 模式识别 支持向量机 粒子群
[期刊] 统计研究
[作者]
刘凤芹
在经济计量分析中收入变量的缺失值是一个普遍而又较难处理的问题。传统的处理方法往往导致分析结果具有系统偏差。本文提出利用基于链式方程的多重插补方法来处理收入变量的缺失值问题。文章将此方法应用到一个实际数据集,然后通过分析插补后的数据集讨论了此方法的性质,并和其他多重插补方法进行了比较。结果表明:基于链式方程的多重插补能在一定程度上纠正推断结果的系统偏差,并且给出恰当的标准差估计。
关键词：
基于链式方程的多重插补 缺失值 收入变量
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨帆 庞新生
随着研究中对数据质量要求的提高,缺失数据相关问题也越来越受到重视。文章主要论述了处理缺失数据的方法之一——分数插补法的理论基础,并在此基础上研究了分数热卡插补法及其方差估计,同时使用模拟数据,对分数热卡插补法的实现过程做了模拟研究。通过对比实验,可以得到分数热卡插补法能够在保证原有数据分布的基础上,减少因插补造成的偏差,提供更加准确的插补结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
庞新生
文章将抽样调查中由于项目无回答所形成的缺失数据作为研究着眼点,从矩阵运算的角度分析了此类缺失数据带来的危害,在此基础上,对缺失数据插补处理方法的基本问题进行了讨论,分析了各种单一插补方法特点及局限性,并介绍了简单随机抽样、分层随机抽样条件下缺失数据多重插补的抽样推断方法,在此基础上,对常用的单一插补和多重插补方法进行了比较,并对简单随机抽样、分层随机抽样条件下缺失数据单一插补与多重插补方法的效率进行了实证研究与比较。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨帆 庞新生
随着研究中对数据质量要求的提高,缺失数据相关问题也越来越受到重视。文章主要论述了处理缺失数据的方法之一——分数插补法的理论基础,并在此基础上研究了分数热卡插补法及其方差估计,同时使用模拟数据,对分数热卡插补法的实现过程做了模拟研究。通过对比实验,可以得到分数热卡插补法能够在保证原有数据分布的基础上,减少因插补造成的偏差,提供更加准确的插补结果。
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