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[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵冠华
为了提高财务困境预测的正确率,减少模型的训练样本数和训练时间,在传统支持向量机(SVM)预测模型的基础上,将遗传算法、信息熵和缩减记忆算法应用于最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出了一种基于遗传算法和信息熵的缩减记忆式最小二乘支持向量机预测模型。并独立推导出了适合财务困境预测这一离散序列的熵以及支持向量机核函数的表达式,同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实验结果表明,该模型无论是预测正确率,还是训练样本的数量和训练时间,都显著优于最小二乘支持向量机以及传统支持向量机模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡欢
文章利用支持向量机进行财务危机模型类别化设定及样本类别化训练,获得基于SVM的财务危机在风险程度差异化基础上的检验样本,由对应的检验样本形成分类别预警。研究基于风险预测类别化的线性转化获得各类型层的训练样本支持向量,并向样本集进行基于遗传算法粗糙集属性约简的决策知识表达系统预测层级化处理和最小二乘SVM(LS-SVM)的财务危机预测。
关键词：
LS-SVM 财务危机 预测 遗传算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡欢
文章利用支持向量机进行财务危机模型类别化设定及样本类别化训练,获得基于SVM的财务危机在风险程度差异化基础上的检验样本,由对应的检验样本形成分类别预警。研究基于风险预测类别化的线性转化获得各类型层的训练样本支持向量,并向样本集进行基于遗传算法粗糙集属性约简的决策知识表达系统预测层级化处理和最小二乘SVM(LS-SVM)的财务危机预测。
关键词：
LS-SVM 财务危机 预测 遗传算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘险峰 郭志钢 朱小梅
文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理,利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型。并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比,结果表明,在样本有限保证一定精度的情况下,遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机模型的范化能力较强,能够利用该模型对四川省天然气消费量进行预测,并在最后利用该模型预测2007~2009年四川省天然气消费量。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵冠华
为了提高财务困境预测的正确率,改善模型预测的效果,将邻域粗糙集和遗传算法应用于对偶约束式最小二乘支持向量机,提出了一种基于邻域粗糙集属性约简的对偶约束式最小二乘支持向量机预测模型。同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实证结果表明,通过邻域粗糙集指标预处理和遗传算法参数优化后,不但提高了模型预测的正确率,还降低了模型运行的时间,证实了该模型应用于财务困境预测是有效的。
[期刊] 预测
[作者]
宋新平 丁永生 曾月明
传统的基于统计技术的变量筛选法不能保证财务困境预警模型的精度。本文提出了用遗传算法同时优化输入变量和支持向量机参数的方法。实证研究表明:该同步方法在降低变量维数的同时得到较好的预测精度,其得到的优化变量集也具有较强的经济含义。
[期刊] 财会月刊
[作者]
王琳 刘英
过去的财务盈余预测往往以统计方法进行，同时预测结果只能以增长或衰退的二元式模式输出，而类神经网络的预测方式也可能因变数的增加，使得网络较为复杂，不容易收敛。为提高上市公司财务预测的准确率，减少传统模型的训练样本数，在传统遗传算法的基础上，本文提出了一种以实际值编码方式代替二进制编码方式的修正遗传算法，构建了基于该修正算法的财务盈余预测模型。以中国电子行业上市公司数据为样本，对建立的财务盈余预测模型进行实验验证，结果表明：修正的遗传算法在每股盈余预测上是一个可行的预测工具，且具有预测实际值的能力，在对小样本的趋势预测上可达到９５％的预测准确度，而在实际值的预测上误差比率不到１０％。
关键词：
财务预测 每股盈余 修正遗传算法
[期刊] 证券市场导报
[作者]
袁卫秋
本文以2005年上半年沪深两市中首次被ST的52家公司和52家非ST公司为研究对象,同时利用这些上市公司的会计信息和公司治理信息来构建财务困境预测模型。研究结果表明：(1)公司治理特征对公司陷入财务困境具有显著影响；(2)公司治理信息不能为财务信息所覆盖。一方面,说明公司治理结构对公司的财务安全具有重要影响,另一方面也说明今后在研究和构建财务困境预测模型时,不仅要考虑会计信息,还应考虑公司治理信息等,以构建出更为有效的预测模型。
[期刊] 财会月刊
[作者]
李昊 梁州 黄迅 林宇
以短期融资券为研究对象,构建基于信用利差的公司违约概率样本,并将传统正定核最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型拓展到不定核LS-SVM模型对公司违约概率展开合理预测分析,进而对不定核LS-SVM模型与正定核LS-SVM模型以及Logistic模型进行了全行业以及分行业公司违约概率的预测精度对比。实证结果表明,基于不定核LS-SVM模型的公司违约概率预测模型无论在全行业还是在分行业中均展现出最优的预测性能,且具有更为优异的稳健性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭志钢 蒲忠 李秋
天然气消费量的预测对于四川省这样的一个天然气资源大省有着非常重要的意义。影响天然气消费量的因素很多,并且影响机制比较复杂,传统的线形预测模型必然会存在较大误差。文章在考虑影响四川省天然气消费量众多影响因素的基础上,选择出比较有代表性的自变量体系,利用主成分分析方法对自变量体系进行降维及去噪,并将生成的主成分作为四川省天然气消费量预测模型的自变量体系,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立非线形预测模型。结果表明,该模型性能明显强于其它预测模型,具有一定的应用价值。
[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] 当代经济科学
[作者]
谢赤 罗长青 王蓓
精确的财务困境预测对企业管理层、投资者、债权人、监管层等有着十分重要的意义。本文以支持向量机(SVM)为基础,选取高斯核函数为内积函数,分析惩罚参数和核参数对模型的影响,并通过5-fold cross-vali-dation方法与网格搜索算法选取最优参数,构建财务困境预警的SVM模型。相关的实证结果表明,SVM模型在提前3年的情况下仍能取得较好的预测效果,在预测效率上优于传统的多元判别分析方法。
关键词：
财务困境 预警 支持向量机
[期刊] 中国农业科学
[作者]
梁毅 刘世洪
【目的】提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型。【方法】利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型。【结果】利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明预测数据精度达到97.379%,较ARIMA模型,灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5.469%、3.499%、1.188%,模型平稳性增强,预测结果良好。【结论】本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段,验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并可为其它动物疫病提供借鉴和参考。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
刘益平 仇冬芳
本文运用支持向量机技术,以我国上市公司为研究样本,建立了一种新型的财务困境预警模型。通过对该模型的反复调整,得到了较高的预测精度和较好的推广能力。与其它财务困境预警模型相比,我们所建立的支持向量机模型在对上市公司财务困境预警方面具有便于使用、预测精度高等特点,具有广阔的实际应用前景。
关键词：
支持向量机 上市公司 财务预警
[期刊] 物流技术
[作者]
郑金忠 徐楷添 周丽华 李友虎
首先对军事物流中心加以界定,其次为突出其保障性,以保障成本最小化为目标建立选址优化模型。同时给出一种改进遗传算法的求解方法,用拉格朗日松弛变量来解决固定位置的军事物流中心关于部队需求分配的子问题。最后用实例验证模型与方法的有效性。
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