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[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
张莉 卢星凝 陆从林 王邦军 李凡长
支持向量机作为一种机器学习算法因其良好的推广性和强大的非线性处理能力而令人瞩目.为此将支持向量机与国家高考的实际数据相结合,以具体高校的高考模拟考试成绩为主要训练数据,进行学生的高考成绩预测.实验考虑了三种情形.一是通过六次模拟考试的特征分来预测高考的特征分;二是通过六次模拟考试和高考的特征分来预测高考的录取批次;三是通过六次模拟考试的特征分和高考的预测特征分来预测高考的录取批次.通过与神经网络算法的比较,实验结果均表明了支持向量机方法的稳定性和良好的预测性.
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨新臣 吴仰儒
汇率的重要性和汇率的预测难度广为人知,随机游走模型依然占据着汇率预测领域。文章根据不同的汇率决定理论,分别利用支持向量机方法进行日元、英镑和加元汇率历史数据的回归和预测,实验结果表明货币经济学指标在汇率预测中非常重要,特别是利率指标;支持向量机方法虽然在RMSE上并不能显著优于随机游走模型,至少统计的显著性不足,但具有较好的方向预测性,可以作为投资决策的依据。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
陈春玲 杨天娇 郭雷 郭宇峰 周雅婷 刘栋
为进一步加强对反刍类家畜的规范化饲养,合理利用资源,提高生产品质,研究其日常行为规律便成了关键因素。舍饲肉牛的反刍行为是反映肉牛健康状态的重要指标之一。为研究肉牛的反刍行为规律,在辽宁未来牧业随机抽取50头处于育肥期的西门塔尔健康肉牛作为试验对象,进行为期7d的日常活动观察,并记录其行为。将50头肉牛分为试验组和对照组,每组25头。在试验组肉牛的额头绑上九轴蓝牙动作传感器,用于采集肉牛在x,y,z轴上的加速度,角速度和角度共9组特征向量数据。通过小波降噪对此特征向量进行预处理,选择标准归一化的方法降低数据
[期刊] 商业研究
[作者]
周万隆 姚艳
SVM采用结构风险最小化原则,使风险只与输入样本数目有关,而与输入的维数无关,从而避免“维灾数”,并且结构参数从样本学习中自动确定,克服了传统神经网络收敛速度慢、结构参数确定无理论依据、存在局部极小值等缺点,具有较好的泛化能力。将此方法应用于股票价格的短期预测,取得良好的实验结果,而基于支持向量机的股票价格短期预测模型对股市研究也有着重要的参考价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐红敏 刘亚禄
[期刊] 现代情报
[作者]
饶浩 文海宁 林育曼 陈晓锋
为了提高微博舆情的预测精度,针对不同单一核函数的局限,用线性拟合确定两种核函数的权重提出改进的支持向量机模型。首先利用马尔科夫模型矩阵的稀疏程度提取影响因子指标,得到微博传播的增减趋势;然后用改进的支持向量机对实时数据按照4∶1的比例划分测试集和训练集,进行实时预测与警示。实验结果表明:应用马尔科夫模型进行微博舆情的主成分提取效果较佳,改进的支持向量机构造了新的组合核函数,比传统的预判效果更佳。
[期刊] 统计与决策
[作者]
纪爱兵,孙建平,庞佳宏
[期刊] 物流技术
[作者]
耿立艳 丁璐璐
将最小二乘支持向量机(LSSVM)与灰色关联分析方法结合,提出一种基于灰色关联分析的最小二乘支持向量机物流需求预测方法。该方法采用灰色关联分析选取影响物流需求的主要因素,再将选取出的主要影响因素作为LSSVM输入变量,利用LSSVM的非线性映射优势预测物流需求量。对我国物流需求的实证研究表明,灰色关联分析能够有效选择LSSVM输入变量,基于灰色关联分析的LSSVM模型较单一LSSVM具有更高的物流需求预测精度。
[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] 会计之友
[作者]
刘洪久 胡彦蓉 Rieg Robert 马卫民
准确合理地预测现金流量是决策者面临的重要课题之一。文章通过采用支持向量机进行建模和仿真,利用滑动窗技术,对一汽轿车的现金流量预测进行了实证研究。研究结果表明,支持向量机模型在小样本条件下具有较好的预测效果。模型的拟合和预测效果与滑动窗发送器的尺寸和具体的权重函数选择有关。
关键词：
支持向量机 滑动窗 现金流预测
[期刊] 金融论坛
[作者]
贺本岚
本文结合某商业银行客户流失样本数据探讨利用支持向量机模型(SVM)进行客户流失预测。结果表明,由于商业银行客户流失数据呈现出典型的不平衡特征,直接采用统计预测方法和传统的分类方法预测精度较差,而随机抽样法能通过改变数据集分布从而减小数据的不平衡性。因此,本文利用随机抽样法对支持向量机模型进行改进,并与Logistic回归模型预测效果进行比较,结果发现选取该方法能有效提升模型预测精度,且预测效果优于Logistic回归模型,能较为准确地预测,对于商业银行加强客户管理、提升核心竞争力具有重要的意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐成贤 陈静 王昭
文文章基于金融时间序列的近期数据对未来的影响会大于早期数据,对应用于金融时间序列预测的支持向量机方法进行了改进,给出了不等权重支持向量机方法(USVM)及其多项式光滑化处理;将不等权重支持向量机方法应用于训练样本集的子集确定预测模型,给出了遗传不等权重支持向量机方法(GAUSVM);对GAUSVM应用于汇率变动预测的实证分析发现,通过利用遗传算法对预测模型选优能够有效地提高USVM预测效果,加强其数据挖掘的功能。
[期刊] 农业经济
[作者]
孙超 孟军
本文剖析了中国粮食价格波动的主要影响因素,在此基础上构建基于支持向量机(SVM)的模型进行粮食价格的预测研究。用1990-2008年中国粮食价格数据组成样本集,建立影响因素与粮食价格之间的SVM模型。利用SVM对输入和输出数据进行训练学习,逼近历史数据所隐含的函数关系,完成对新数据序列的映射关系,从而完成对未来年份粮食价格的预测,并与其它几种方法的预测效果进行比较。结果表明,SVM预测模型预测粮食价格的精度优于其他预测方法。
关键词：
粮食价格 价格预测 支持向量机 比较研究
[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]
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。
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