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[期刊] 统计与决策
[作者]
叶小荣 王伟平 黄永武
统计学里的预测问题主要是通过对已知数据的分析,找到输入输出数据内在的相互依赖关系,从而获得对未知数据的预测能力。文章采用遗传算法对模型参数进行优化,构建了基于LS-SVM的经济发展水平预测模型;并对湖北省经济发展水平进行了预测。预测结果表明:相对于BP神经网络预测模型,LS-SVM预测模型有更好的学习能力和预测能力。
[期刊] 统计研究
[作者]
钟波,肖智 ,刘朝林,陈玲
In this paper, a new method based on LS-SVM (Least Squares Support Vector Machines) is presented to deal with credit assessment in commercial banks for solving the problem of inadequate samples of the financial data,which usually happended in most banks in China.On the basis of SLT(Statistical Learning Theory),this approach with methodology of SRM (Structural Risk Minimization)will overcome the shortcomings of traditional credit assessment models,such as over fitting and local optimization,and,by using kernel functions in model,it will effectively solve the problems of linear inseparability and selecting parameters of model.The approach has some good properties including a generalization ability and global optimization in terms of sample processing.It is a new way for the credit assessment on the condition of small samples from bank data.The feasibility,effectiveness and practicability of presented approach was verified by experiments.
[期刊] 旅游学刊
[作者]
余向洋 胡善风 朱国兴 李德明
受到季节性、外部冲击和经济周期等因素作用的景区客流波动幅度大,其预测一直是旅游学研究中的难题,尤其是中长期预测。文章采用当前使用极为广泛的最小二乘支持向量机方法(least squares support vector machines,LS-SVM)对黄山风景区客流月度数据(1987年1月～2010年12月)进行了2年时间尺度的预测,结果表明:采用LS-SVM方法进行景区客流中期预测,其预测的各项性能指标均明显优于BP神经网络(Back Propagation Neural Network)、X-12-
[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] 统计与决策
[作者]
赵春秀 周辉仁 刘春霞
文章针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用模拟退火算法(SA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用。用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的。
[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]
那欣兰 石培基 高栓成
旅游客流量是决定旅游业经济效益持续发展的重要因素,游客流量预测也因此成为旅游发展规划的重要内容。文章基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法,建立了一种新的旅游人数预测模型,对甘肃省2007年的国际旅游客流量进行预测,并将其结果与神经网络模型预测结果相比较。结果表明,基于LS-SVM的游客预测模型能较准确对旅游人数进行预测,并且避免了如神经网络由于陷入局部最优而过学习的问题,从而为客流量预测提供一种新思路与方法。
关键词：
最小二乘支持向量机 旅游客流量 预测
[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]
李娴
文章根据森林火灾的实际数据,选取适当的目标函数,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立模型,通过对LS-SVM中超参数的联合优化选择出最佳模型,并把用所选模型进行预测的结果与支持向量机(SVM)预测的结果进行比较,结果表明所建立的森林火灾预测模型具有较高的预测精度。
关键词：
LS-SVM SVM 模型选择 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋铁军 刘宝平 王先甲
文章提出了一种基于灰色相似度和信息熵的最优样本子集生成方法,进而采用LS-SVM方法建立了软件成本预测模型,并运用混合网格搜索和粒子群优化算法进化得到模型的各项参数。实证以加拿大软件园的desharnais数据集为对象,通过网格搜索确定灰色相似度的分辨系数和样本子集的相似度阈值,采用粒子群算法确定LS-SVM模型的参数,通过与线性回归和不考虑样本子集生成的预测结果比较发现:该方法在软件成本预测中的准确率有较大提高。
[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] 西南金融
[作者]
楚天舒 李晓红
本文从总部经济的概念出发,在构建总部经济发展水平评价模型基础上,对成都2007～2010年的总部经济发展水平进行评价,并将成都与北京等四大城市历年总部经济发展水平进行比较,最后提出促进成都总部经济发展的建议。
关键词：
成都 总部经济 发展水平评价 发展对策
[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] 物流技术
[作者]
梁碧婵
指出利用图像识别的技术对配送货物的编号进行识别是一种有效的方法,它不仅实现简单,而且成本较低,是一种能够实现RFID功能的低成本方法,并将最小二乘支撑向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)用于货物的编号自动识别。通过实验验证了其有效性。
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