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作者: 王(22359); 李(18725); 张(18560); 刘(17540); 陈(11947); 杨(9034); 晓(8403); 周(7111); 赵(7108); 华(6939); 吴(6627); 文(6480); 林(6136); 明(6016); 志(5958); 伟(5688); 丽(5550); 孙(5455); 徐(5454); 黄(5409); 平(4884); 军(4720); 玉(4632); 朱(4350); 建(4250); 胡(4247); 红(4180); 郭(4180); 云(3891); 春(3858)

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改进的支持向量回归机及其在水质预测中的应用

[期刊] 统计与决策 [作者] 徐红敏刘亚禄

关键词：水质预测随机误差项高锰酸盐指数风险最小化神经网络学习目标函数极差化处理约束条件预测能力最大误差

贝叶斯支持向量回归及其应用

[期刊] 统计与决策 [作者] 林芳逗赵为华张日权

支持向量回归（SVR）是机器学习中重要的数据挖掘方法，当前关于SVR的研究大多基于二次规划理论，同时，利用交叉验证或一些智能算法选取模型中的超参数，然而，基于二次规划理论的SVR估计方法不仅计算量较大，而且不能进行后续的统计推断分析。文章基于贝叶斯方法研究SVR，通过引入两个潜在变量将SVR的?不敏感损失函数表示为双重正态-尺度混合模型并构建似然函数，通过选取适当的先验分布获得兴趣参数和超参数的Gibbs抽样算法。为筛选重要变量和最优模型，引入0-1指示变量并选取回归参数的Spike and Slab先验来获得贝叶斯变量选择算法。数值模拟证明了所提算法的有效性，并在非正态误差下表现出很好的稳健性。最后将所提方法应用于房价数据分析，得到了有意义的结果。

关键词：支持向量回归贝叶斯变量选择 Gibbs抽样 Spike and Slab先验

在线预测的灰色支持向量回归方法

[期刊] 统计与决策 [作者] 蒋辉

文章采取灰色系统和支持向量机相结合的方法,从预测精度和计算代价两方面讨论了经济时间序列数据的在线预测模式,提出了灰色自适应在线支持向量回归预测模型。两个经济时间序列的试验结果表明:该模型以稍高的计算代价能获得预测精度的明显提高,在选取合适灰色建模数据长度下,预测时间能迅速减少。

关键词：灰色模型支持向量回归在线预测

汇率预测:一个新的非参数支持向量回归方法

[期刊] 数量经济技术经济研究 [作者] 陈诗一

本文利用一个新的非参数支持向量回归(SVR)方法来预测基于非线性ARI模型的汇率时序变量,并且与最大似然法(MLE)和人工神经网络(ANN)的预测结果进行比较。从理论上讲,MLE和ANN方法仅侧重于样本内拟合,而SVR方法则同时考虑了拟合和预测,因此,其预测能力在现有方法中是最强大的。本文选择中国、韩国、印度和瑞士四种货币的日汇率来进行预测检验,实证结果支持SVR方法具有最强的预测能力。

关键词：支持向量回归 ARI模型汇率预测预测精度嵌套检验

人才需求预测的支持向量回归模型

[期刊] 统计与决策 [作者] 肖健华

人才的需求预测是一个复杂的问题,造成其复杂性的原因主要是因为与之相关的各种数据存在高度的非线性与不精确性。也正因为预测的复杂性,使得

关键词：人才需求预测回归模型历史数据回归方法模型框架回归预测相关分析时间序列法自相关系数回归函数

基于贝叶斯支持向量回归机的稳健参数设计

[期刊] 统计与决策 [作者] 周晓剑顾翔

稳健参数设计是一种质量改进的重要技术，能够从产品生产的源头上减少和控制波动的产生。双响应曲面法是其常用的方法，主要是利用低阶多项式模型来拟合均值和方差响应，但当样本较复杂（如为非线性或者高维样本）时，低阶多项式模型的拟合性能往往较差，求解优化问题效果不佳。支持向量回归机对非线性数据有良好的拟合潜力，但其性能依赖于参数的合理设置，文章将贝叶斯优化应用于支持向量回归机的参数选择，并将优化后的模型应用于稳健参数设计中响应曲面模型的构建，提出一种基于贝叶斯支持向量回归机的稳健参数设计方法。试验结果表明，所提方法和其他常见优化方法相比，可以获得更精确的响应曲面，可以在实际应用中近似得到可靠的最优因子搭配水平。

关键词：稳健参数设计支持向量回归机贝叶斯优化

增量式Huber-支持向量回归机算法研究

[期刊] 运筹与管理 [作者] 周晓剑肖丹付裕

传统的面向支持向量回归的一次性建模算法中样本增加时，均需从头开始学习，而增量式算法可以充分利用上一阶段的学习成果。SVR的增量算法通常基于ε-不敏感损失函数，该损失函数对大的异常值比较敏感，而Huber损失函数对异常值敏感度低。所以在有噪声的情况下，Huber损失函数是比ε-不敏感损失函数更好的选择，在现实情况当中。基于此，本文提出了一种基于Huber损失函数的增量式Huber-SVR算法，该算法能够持续地将新样本信息集成到已经构建好的模型中，而不是重新建模。与增量式ε-SVR算法和增量式RBF算法相比，在对真实数据进行预测建模时，增量式Huber-SVR算法具有更高的预测精度。

关键词：增量算法支持向量回归机 Huber损失函数

运用最小二乘支持向量回归机和CARRX模型对股市波动率的预测

[期刊] 统计与决策 [作者] 耿立艳马军海

条件自回归极差模型(CARRX)是一类新的描述波动率的模型。为了提高CARRX类模型的预测精度,文章将最小二乘支持向量回归机(LSSVR)应用于CARRX模型。先将CARRX模型转化成ARMAX形式,再利用LSSVR对ARMAX模型的参数进行估计(LSSVR-ARMAX)。通过对沪深300指数的预测实证分析,发现无论是采用直接预测还是迭代预测,LSSVR-ARMAX模型的样本外预测能力均优于Perez-Cruz(2003)提出的方法;LSSVR的估计方法能够在长期预测中捕捉到极差波动率的变动趋势,而CARRX类模型对中短期极差波动率的预测准确度较高。

关键词：最小二乘支持向量回归机条件自回归极差模型波动率

基于改进支持向量回归的旋片泵自相关过程监控

[期刊] 工业工程与管理 [作者] 郑辉姜美玲王东菲

为了更好地实现对旋片泵自相关过程有效监控，基于混沌遗传算法（Chaotic Genetic Algorithm，CGA），提出优化传统支持向量回归机（Support Vector Regression，SVR）的方法，简称为CGA-SVR。并运用CGA-SVR对单级旋片泵的噪音和温度两个质量特性自相关统计过程进行监控，实践证明该方法不仅可以有效滤除自相关，而且能克服SVR模型的超参数过早陷入局部最优这一缺陷。进而基于CGA-SVR模型构建的多变量残差MEWMA控制图，在旋片泵自相关监控过程中有更好体现。

关键词：遗传算法支持向量回归机旋片泵自相关 MEWMA控制图

中国消费者物价指数预测——基于小波变换与支持向量回归的分析

[期刊] 山西财经大学学报 [作者] 杨新臣吴仰儒

将小波分析和支持向量回归(SVR)模型引入消费者物价指数CPI的时间序列分析中,利用小波降噪对原始时间序列进行小波变换,充分提取和分离金融时间序列的各种隐周期和非线性,把小波分解序列的特性和分解数据随尺度倍增而倍减的规律充分用于SVR支持向量回归模型的建模。将该方法应用于中国宏观经济指标CPI的分析与预测,可以有效预测CPI的变动方向,并显著提高CPI的预测精度。

关键词：小波分析神经网络支持向量回归 CPI

基于粗糙集理论与支持向量回归的预测模型

[期刊] 统计与决策 [作者] 姜德民王磊徐义田袁冬梅

文章将粗糙集与支持向量回归有机结合起来,建立了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量回归模型,有效地克服了支持向量回归对样本属性重要性不加区分以及处理大量数据时运算速度慢等缺陷,并将该模型成功地应用到我国粮食产量的预测中,取得了较好的预测效果。

关键词：支持向量回归结构风险最小化粗糙集理论属性约减粮食产量预测

基于一阶/二阶导数的最小二乘支持向量回归机

[期刊] 统计与决策 [作者] 周晓剑蒋婷

已有的基于一阶导数的最小二乘支持向量回归机(LSSVR)模型的构建是从泰勒展开的角度着手,简单地将一阶导数插入到泰勒展开式中,实质上是通过泰勒展开增加训练样本的个数,而且也没考虑样本点处的二阶导数;本文并没有去估计样本点邻域内的函数值,而是将一阶/二阶导数作为第二类变量融入到核矩阵中直接构建优化模型,使模型的构建更为有效,并据此得到一种新的基于一阶/二阶导数的最小二乘支持向量回归机(first/second derivative LSSVR,F/SD-LSSVR)模型。所提模型通过了分析函数的验证,实验表明,与传统的LSSVR模型以及基于一阶导数的最小二乘支持向量回归机(first derivative LSSVR,FD-LSSVR)模型相比,考虑一阶/二阶导数的F/SD-LSSVR模型显著地提高了其预测精度。

关键词：最小二乘支持向量回归机一阶导数二阶导数