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[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]
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] 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] 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] 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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李书全 刘世杰
建筑施工安全事故频发,迫切需要进行施工项目安全预测的研究。文章以社会资本、安全人机工程学和安全管理学理论为基础,通过使用粗糙集(RS)理论提取出35个影响施工项目安全绩效的关键因素,在此基础上利用改进的粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的参数,构建项目安全预测模型,并进行了仿真模拟和验证分析。分析结果表明:模型预测精度较高,具有较好的实用性和有效性。
[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] 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] 中国农业大学学报
[作者]
程伟 张燕平 赵姝
针对目前预测农作物产量只利用年产量或其变形,而没有考虑气象因素对产量预测的影响导致误差偏大的问题,在基于商空间粒度理论框架下的农作物产量预测中,考虑气象因素如光照、平均气温、降水量对农作物产量的影响,提出利用支持向量机方法构造模型对气象时间序列进行数据挖掘(产量预测)。粒度分析和实验结果表明:混合粒度预测模型不仅降低了问题求解的复杂性,而且误差较低,其预测值平均绝对百分误差为0.884 9,均方根误差37.3,希尔不等系数为0.004 4,与其他预测模型相比误差最小。基于商空间理论的支持向量机产量预测模型可较好地应用于产量预测中。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
朱倩军 肖枝洪
在对影响武汉市年度保险费收入的基本变量进行分析的基础上 ,用逐步回归的方法建立数学模型 ,给出了预测武汉市年度保险费收入的一种方法。
关键词：
保险费收入 逐步回归 模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李静 徐路路 赵素君
[目的/意义]基金项目文本蕴含着丰富的前沿主题信息,通过细粒度识别科学研究前沿中的新兴主题,可以预测分析新兴主题未来发展趋势并可视化展示。[方法/过程]文章提出一种基于时间序列分析和SVM模型的基金项目新兴主题趋势预测与可视化分析方法,分析基金项目内外部特征属性,构建基金项目新兴主题探测公式,利用时间序列分析和支持向量机等深度学习算法模型,对新兴主题发展趋势进行预测分析,最后利用可视化分析软件Gephi进行可视化展示以揭示前沿领域竞争态势。[结果/结论]通过以石墨烯领域数据进行实验并结合专家咨询和传统论文聚类方法对比分析,表明该方法能够更加快速准确识别新兴主题,为我国科技政策制定提供决策支持和参考。
[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] 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。
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