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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
袁玉萍 安增龙
采用支持向量机的组合预测方法，对黑龙江垦区农机装备水平进行预测。在确定单一预测模型的基础上，运用自组织神经网络方法，将权系数确定问题转化为粗糙集理论中属性重要性评价的问题；计算各单一预测方法对组合模型的依赖度、重要度和权系数；利用建立的基于支持向量机非线性农机装备水平组合预测模型，对黑龙江垦区２００２—２０１２年农机装备水平的历史数据进行检验。误差分析表明：该模型对农机总动力、大中型拖拉机、小型拖拉机、大中型拖拉机配套机具和小型拖拉机配套机具的预测平均相对误差为０．４７１％、１．３２８％、３．７３８％、１．１９３％、３．５７４％，均低于各单一预测模型的平均相对误差；利用该模型对黑龙江垦区农机装．．．
[期刊] 农业技术经济
[作者]
张宗毅 曹光乔
本文以耕、种环节农机装备结构优化问题为例,运用数据包络法(DEA)中的Cost-C成本效率模型研究我国农机化的成本效率及其对农机化水平的影响、农机装备优化目标及其路径,研究认为农机装备结构优化要同时考虑技术上最优和经济上成本最小,目前我国大多数省份农机装备的资源配置效率低下,特别是25马力以下拖拉机数量过多,同时部分省份的农机装备技术效率低下,特别是技术水平和利用率低下。
关键词：
数据包络法 成本效率模型 农机装备结构
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
袁玉萍 安增龙
针对黑龙江垦区各农场农机装备水平不平衡差异问题,采用支持向量机多类分类和主成分分析相结合的方法进行研究。将农机装备水平分为3个等级水平,从总量、速度和均量3方面选取10个评价指标;采用主成分分析法确定5个主要合成指标;建立多类分类支持向量机新模型,把新模型转化成一个互补问题,利用Lagrangian隐函数进一步转化成一个强凸的无约束优化问题,采取快速牛顿算法进行求解;利用实证调研数据,从发展差异度的角度对黑龙江垦区98个农场农机装备水平的差异进行多指标分析,在分类的准确度和训练速度方面都有很好的表现。
[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]
李辰颖
如何准确预测快递业务量,对提升快递业服务的效率和质量非常重要。文章针对此问题提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和支持向量机(SVM)的组合模型,为了提升模型精度对分解后的数据进行了相空间重构,并采用粒子群算法对SVM模型的参数进行优化。仿真结果表明,该模型优于其他两种对比模型,能够以一定的精度预测快递业务量。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
朱文兴 殷莲甜 刘道林 许菱
钨制品是21世纪国民经济及国防领域的重要稀有金属制品之一，其价格波动关系我国稀有金属产业链发展及国际贸易的稳定。本文基于2016年4月至2021年6月的钨粉价格数据，综合3种预测模型的优势构建出L＿ARIMA-SVM组合预测模型。结果表明：L＿ARIMA-SVM组合模型相较于线性组合模型，表现出更高的预测精度和更强的价格趋势把控能力。预测结果显示：钨制品价格短期内呈现缓慢波动上升趋势，但受新冠疫情的持续影响仍面临较大风险。据此，应加强钨制品价格监测预警机制，加快资源与产业有效整合，提高我国稀有金属产品价格整体影响力。
[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] 农业技术经济
[作者]
刘玉梅 田志宏
本文采用1985—2005年中国的分省资料,基于面板数据建立计量模型,对影响中国农机装备水平的主要因素进行实证分析。结果表明,经济发展水平是影响中国农机装备水平最重要的因素,其贡献份额最大;其次是土地经营规模,适度扩大土地经营规模,对促进农业装备水平的提高发挥着重要的作用;再次为产品种植结构。研究中还发现,各地农机装备自然增长率的大小与自然地理条件和农业产业结构有一定的相关关系。
关键词：
农机装备水平 决定因素 劳均拥有动力数量
[期刊] 统计与决策
[作者]
腾格尔 何跃
文章对中国季度GDP分别建立了ARIMA和ARCH模型,并利用GMDH自组织建模方法提出了新的组合预测模型。模型预测结果及对比表明,基于GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测效果,在经济正常增长或出现较大波动时都具有较高的可靠性与准确性。文章还使用Bon-ferroni-Dunn检验方法进一步验证了组合模型的拟合能力要优于单一模型。
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
刘爱芹
能源作为社会发展的重要物质基础,其消费影响着人类赖以生存和发展的自然环境,也是经济和社会可持续发展的关键问题。通过建立能源消费量模型,准确预测中国能源消费总量,做好未来能源消费预测分析,从而为制定合理的能源生产计划、外供能、节能计划及制定相关的政策等提供科学的依据,这对于保持中国社会经济健康、持续、稳定的发展都具有重要的理论与现实意义。而运用组合模型进行预测不仅预测结果准确性高,而且稳定性好。本文借助组合模型对能源消费所做的预测研究表明,随着社会、经济的发展,中国能源需求不断增长。尤其是2000年以来,中国能源消费稳步增长,未来几年仍将继续保持此增长势头及速度。组合模型集结了更多的有用信息,使...
[期刊] 金融研究
[作者]
杨毓 蒙肖莲
本文考察支持向量机SVM(Support Vector Machines)在商业银行构建企业破产预测模型中的作用。由于SVM能够使用小样本捕获特征空间的几何特征并抽取出最优解,因此对于企业破产预测问题,使用SVM方法构建的分类机的性能比倒传递神经网络模型(BPN)方法构建的分类机的性能要好。本文同时考察了取不同参数值时SVM模型性能的变化。此外,本文考察和总结了与BPN相比,SVM算法的几个优越点。研究结果表明,当训练集的规模变小时,SVM的精确性和推广性能优于BPN．
关键词：
企业破产预测 支持向量机 商业银行
[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] 统计与决策
[作者]
曹霜 何玉成
由于农产品价格受到多方面因素共同影响,其价格波动是多种变化趋势的相互交错,只有充分地分析与预测各个方面的变化趋势才能提高对农产品价格预测的精度。文章构建了基于小波分解的SVM-ARI-MA农产品价格预测模型,即首先采用小波分析对农产品价格进行分解,提取出四个方面的变化趋势,然后采用SVM模型与ARIMA模型对上述四种变化趋势进行分析与建模,并重构农产品价格的组合预测模型。经对大白菜价格进行实例分析,发现该种基于小波分解的组合预测模型比传统预测模型具有更高的预测精度。
[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] 沈阳农业大学学报
[作者]
徐纬芳 刘成忠
区域年用水量受众多因素影响,具有非线性特点,而且还存在记录时间短、历史数据少等问题。基于支持向量机(SVM)小样本、非线性和泛化能力强的特性,建立了年用水量回归预测模型,利用网格搜索法(GSM)优化参数,并进行精度的检验。将模型应用于民勤县年用水量预测,结果表明:该预测模型的绝对误差和相对误差较小,精度较高,用于该县的年用水量预测是行之有效的。
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