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[期刊] 调研世界
[作者]
李培志
本文利用京津冀地区的污染数据，使用人群搜索算法一支持向量机模型对污染物浓度分别进行点预测和区间预测，并与常用的几个污染物预测模型进行比较。实验结果显示，在点预测方面，该模型的预测精度优于其他模型；在区间预测方面，在显著性水平为０．１的情况下该模型区间预测覆盖率最高。整体来看，该预测模型可以应用于对中国京津冀地区的污染物浓度进行预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李栋 薛惠锋 张文宇 方铭
为解决PM2.5浓度预测中存在的精度不高的问题,文章提出了一个基于相关分析、自回归分布滞后模型、果蝇优化算法、核极限学习机的在线PM2.5日浓度混合预测模型。并将模型应用于关中地区五个地市,用2016年1月至2017年5月监测数据对模型进行验证。结果表明:模型均方根误差<6μg,平均绝对百分比误差0.98,能够在日尺度下有效地预测PM2.5浓度,可以为当地开展空气污染预警和城市综合管理提供决策支持。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
梅波 田茂再
本文利用时空模型对影响PM2.5的各项因素进行分析,分别用全模型和简化模型刻画各个影响因素的间接作用和直接作用。首先本文将影响PM2.5浓度的因素分为两类:相关污染气体浓度和气象条件因素,以及二者之间的交互作用对PM2.5浓度的影响大小。其次探讨了气象因素对PM2.5浓度影响的空间特征。文章选取北京市2015年35个监测点的空气质量数据和全年的气象数据。研究结果表明,污染气体、、对PM2.5浓度的直接影响为正,影响力依次递减,相反的作用显示为负,且影响力相对较弱。和主要通过直接影响,而主要通过与气象因素的
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
迟道才 张兰芬 李雪 王堃 吴秀明 张特男
为了克服支持向量机参数人工选择的盲目性和依靠经验的缺陷,采用遗传算法优化支持向量机的C,g两个参数,实现支持向量机参数的优选,减少参数选择的工作量,并提高模型的预测精度。并将遗传算法优化的支持向量机模型应用到浑河流域干旱预测中,通过matlab编程建立该模型。以海城、大洼、辽阳、沈阳4个站的降雨量进行建模预测,结果表明:模型的预测值和真实值拟合度较高,模型的预测精度满足要求,说明该模型用于浑河流域的干旱预测具有可行性,为决策部门能及时有效地指导和部署抗旱工作、合理利用分配现有的水资源提供依据。
关键词：
遗传算法 支持向量机 干旱预测 降雨量
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
赵海蕾 周方召 金德环
针对传统的Z-Score财务预警模型预警能力的不足,导致无法准确判定上市公司的财务风险状况,将SOA算法的良好寻优能力和Z-Score财务预警模型结合起来,提出一种改进的Z-Score财务预警模型,构建出SOA算法优化Z-Score财务预警模型的适应度函数。仿真对比发现,改进的Z-Score财务预警模型其平均识别率高达96.33%,远远高于SVM算法和AdaBoost算法的平均识别率,改进的算法极大地提升了Z-Score财务预警模型的预测能力,使其更具适应性。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
杨婉莹 刘艳芳 刘耀林 安子豪 银超慧
随着城市化进程的加快,空气污染问题已成为中国最主要城市问题之一,严重影响公众健康。当前微观尺度下空气监测点周围景观格局对PM2.5浓度影响的研究较少,以长株潭城市群为例,选取地形、污染源、人口、道路交通、土地利用与城市景观格局6大类预测变量,其中城市景观格局选取边缘密度、连续度、形状指数、斑块平均面积、蔓延度、均匀度指数7个景观指数,运用逐步线性回归模型,探究城市景观格局对PM2.5浓度的影响。研究结果显示:(1)所选取的土地景观格局指数可以解释研究区PM2.5浓度的73.2%的变异,模型拟合较好;(2)影响PM2.5浓度的土地利用类型包括建设用地、林地、草地与水体。微观尺度下城市各类型景观格局中连续度和形状指数对PM2.5影响显著,建设用地连续度越高,分布越集聚,PM2.5浓度越高;水体形状指数越小,形状越简单规则,越易降低PM2.5浓度;(3)城市整体景观格局中,景观聚集程度与景观多样性等因素对PM2.5浓度产生重要影响。减少景观内各类型斑块的离散分布,使各景观类型均匀分布于整体景观内,有助于降低PM2.5浓度。研究结果可为未来大气防治与城市规划提供参考依据。
[期刊] 统计研究
[作者]
梅波 田茂再
本文基于时空模型和非对称拉普拉斯分布提出一种新的时空分位回归模型。本文主要将空间域利用薄板回归样条展开,结合混合模型与样条之间的关系,得到分层贝叶斯分位回归模型。利用MCMC算法得到参数的后验分布,并对模型中系数的空间域进行预测。本文同时融合降秩近似的方法,简化了计算复杂度。区别于已有时空分位模型,本文考虑了协变量对因变量影响的空间分布特征,并非直接对时间或空间效应整体进行建模,有利于深入研究协变量与因变量之间的空间结构关系。数值模拟结果表明,预测的空间域与真实的空间域十分接近,并在不同分位水平下,有效地估计了协变量影响的空间效应差异。最后将该模型应用于北京市PM2.5浓度的研究,分析气象因素对PM2.5浓度影响的空间分布特征。
[期刊] 管理评论
[作者]
王雷 王欣 赵秋红
突发暴恐事件分级具有重要作用，能够保证预案合理执行和应急资源优化配置。提出基于和声搜索算法优化的支持向量机的分级模型，用于突发暴恐事件分级研究。和声搜索算法优化支持向量机参数，支持向量机提供学习和曲线拟合，同时根据准确度、精确度和敏感度指标评估混战智能分类模型的绩效。利用全球反恐数据库中２００８年至２０１３年我国暴恐事件数据进行测试，并与支持向量机、分类与回归决策树（ＣＡＲＴ）和Ｃ５．０方法进行对比，结果表明分级方法可行且有效，能够为突发暴恐事件管理提供预警和决策支持信息。
关键词：
突发暴恐事件 分级 和声搜索 支持向量机
[期刊] 工业技术经济
[作者]
邢李志 韩宇
本文基于亚洲开发银行发布的国家间投入产出数据构建了全球产业价值链网络模型,从经济物理学视角对比了2000年和2019年世界各国产业部门与其上下游产业部门间的紧密程度,考察了产业部门在全球价值链上所处的相对位置。研究表明:(1)全球价值链网络发展整体呈异质性,但后向或前向产业关联中具有竞争优势可促进产业部门在另一侧的竞争优势提升;(2)2000～2019年,各国产业部门的后向和前向紧密度总体呈增长态势,但中国和美国在连接全球价值链中上游供给侧和下游需求侧的作用最为显著;(3)低技术含量、中高技术含量与公共和福利服务产业相对更加贴近上游供给侧,而基础类产业和商业服务类产业相对更加贴近下游需求侧。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
马忠玉 肖宏伟
利用地理加权回归模型(GWR),实证考察了经济发展、产业结构、能源消费结构、城镇化发展、建筑施工、汽车保有量、环境规制、产业集聚、技术进步、能源价格、对外开放、自然条件、生态建设等因素对PM2.5年平均浓度影响的区域空间差异。实证结果表明:所有影响因素的估计系数符号与预期一致,大部分影响因素的估计系数统计量显著,其对PM2.5的影响程度在区域之间呈现空间差异,且表现出一定的空间集聚特征;环境规制、对外开放及空气流动性等因素对PM2.5影响程度的空间差异不大,均对雾霾减少有显著的正向影响,其他因素对PM2.5的影响程度则呈现出一定的空间梯度分布。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
马忠玉 肖宏伟
利用地理加权回归模型(GWR),实证考察了经济发展、产业结构、能源消费结构、城镇化发展、建筑施工、汽车保有量、环境规制、产业集聚、技术进步、能源价格、对外开放、自然条件、生态建设等因素对PM2.5年平均浓度影响的区域空间差异。实证结果表明:所有影响因素的估计系数符号与预期一致,大部分影响因素的估计系数统计量显著,其对PM2.5的影响程度在区域之间呈现空间差异,且表现出一定的空间集聚特征;环境规制、对外开放及空气流动性等因素对PM2.5影响程度的空间差异不大,均对雾霾减少有显著的正向影响,其他因素对PM2.
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈涛
为提高预测精度,文章提出基于文化算法的支持向量机组合预测模型。以组合预测模型的误差平方和最小为优化准则,用文化算法对支持向量机参数进行优化,并建立支持向量机对单一模型的预测结果进行组合预测。算例结果表明,该模型综合了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差远远小于各单个模型的预测误差,其预测精度更高,模型的实用性更强。
关键词：
支持向量机 文化算法 组合预测
[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] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
韦惠红 李剑 张文言 雷建军 陈璇
提前24小时准确预测PM_(2.5)浓度可以有效的避免严重污染天气对人体带来的不利影响。为了提高深度学习模型PM_(2.5)浓度24小时预测的性能和泛化能力，在传统循环神经网络（RNN）模型上添加支持向量回归(SVR)作为下采样层提取非线性特征并降维；然后添加多核卷积神经网络(CNN)提升特征表达能力；最后利用门控循环网络（GRU）可记忆时间序列中长期信息的优势进行时序预测以保证结果的稳定性。对集成SVR-CNN-GRU模型，以2015年1月1日至2020年4月10日武汉及其周边13城市的空气质量数据和地面气象数据为样本进行实例验证，结果表明，SVR-CNN-GRU在武汉市PM_(2.5 )24小时预测上的表现明显优于集成之前的RNN、SVR和随机森林回归方法，而且泛化能力更强，拟合优度达到 0.97，能够实现高准确度预测，达到提前24小时预警的目的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈涛
支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种学习技术,是一种具有很好泛化能力的预测工具,它有效地解决小样本、非线性、高维数、局部极小等问题。文章利用支持向量回归机对时间序列进行了预测,并对模型选择和参数优化进行了研究。仿真试验表明预测结果是合理的,并具有较高的预测精度。
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