基于改进的FSA-SVM的国际有色金属期货价格预测

对传统鱼群算法进行了简化,并对其步长和可视域采用自适应变化策略,利用改进的鱼群算法对支持向量机训练算法进行优化,提出了基于鱼群优化的支持向量机期货价格预测模型.将改进的模型滚动预测未来的期货价格,并以伦敦金属交易所3月期三种有色金属品种的日度期货价格作为实证分析.最后将预测结果与单纯的支持向量机的预测效果相比,结果显示,改进后的模型具有更高的预测精度,特别是对金属期货价格的短期预测效果良好.     

人工鱼群算法优化SVR的预测模型

文章针对参数选择关系着支持向量回归机的性能进而影响GDP预测效果这一问题,引入人工鱼群算法将支持向量回归机的参数选择转化为组合优化问题,得到应用人工鱼群算法优化支持向量回归机的短期GDP预测模型。以辽宁省的GDP数据为例,将该模型的预测结果与同为智能算法的BP神经网路和单纯的支持向量机进行对比,结果表明该模型的预测效果优于其余两个,具有更好的学习能力和推广能力。     

小波包与贝叶斯LS-SVM在石油价格预测中的应用

掌握国际石油价格变化趋势,可以为决策者提供决策依据.文章提出了基于小渡包和贝叶斯推断的最小二乘支持向量机石油价格预测方案.对石油价格时间序列进行小渡包分解与重构,采用贝叶斯推断对得到的各近似序列和各细节序列进行最小二乘支持向量机模型参数优化,再分别利用优化了的模型进行预测,合成得到最终预测结果.对美国纽约商品交易所原油价格进行仿真实验,结果表明该方法很好地改善了石油价格预测模型的运行速度与预测精度.     

基于遗传算法优化的LS-SVM模型的应用研究

文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理,利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型.并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比,结果表明,在样本有限保证一定精度的情况下,遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机模型的范化能力较强,能够利用该模型对四川省天然气消费量进行预测,并在最后利用该模型预测2007～2009年四川省天然气消费量.     

基于PSO-SVR的粮食产量预测模型

在粮食产量预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低.文章将支持向量机回归(SVR)与粒子群优化算法(PSO)相结合,提出了适用于小样本量学习的PSO-SVR粮食产量预测模型.实例结果表明,PSO-SVR模型预测误差率优于BP神经网络模型.     

基于支持向量机股票价格指数建模及预测

为提高预测精度,采用基于支持向量机理论的预测方法对股票价格指数进行预测.文章在分析支持向量机预测基本原理基础上,以交叉验证法确定了最佳回归参数并以此建立了预测模型.对上海证券交易所的股票价格指数进行预测,研究结果表明基于支持向量机预测法能较准确地反映股票价格指数的变化趋势且提高了预测精度,验证了此方法在股票价格指数预测中的可行性.     

LS—SVM模型选择及其在森林火灾预测中的应用

文章根据森林火灾的实际数据,选取适当的目标函数,利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立模型,通过对LS-SVM中超参数的联合优化选择出最佳模型,并把用所选模型进行预测的结果与支持向量机（SVM）预测的结果进行比较,结果表明所建立的森林火灾预测模型具有较高的预测精度。     

金融时间序列混合智能预测模型及实证研究

文章针对金融时间序列变化复杂、难以用单一智能方法进行有效预测的问题,提出了一种新的基于经验模式分解、支持向量回归和粒子群优化的混合智能预测模型.经验模式分解能将非平稳时间序列按其内在的时间特征尺度自适应地分解为多个基本模式分量,根据这些分量各自趋势变化的剧烈程度选择不同的核函数进行支持向量回归预测,最后通过粒子群优化算法对各预测分量进行加权组合,得到原始序列的准确预测值.证券市场实证研究表明该模型可以准确预测金融时间序列.     

基于LS-MWSVM的股票价格预测

文章基于小波分解理论和支持向量机核函数的条件,提出了最小二乘M0det小波核的支持向量机(LS-MWSVM)算法.用该算法建模并对沪深300日收盘价进行预测,且与常用的RBF核的LSSVM模型及RBF神经网络模型的预测能力进行了比较.结果表明.LS-MWSVM的预测能力要好于其它两种模型.进一步得出,采用最小二乘支持向量机与小渡理论结合的组合模型对股市进行预测效果较好.     

基于支持向量机回归的房地产单指标预测

对时间序列预测常用的方法进行了比较,结合房地产自身的特点确定用支持向量机回归来对房地产单项指标进行预测;分析了支持向量机回归和时序相空间重构的基本原理;建立了支持向量机预测模型,结合武汉市的实际数据进行了实证分析,并和BP神经网络的预测结果进行比较,表明用支持向量机预测模型进行房地产单项指标预测精度更高。     

一种改进的基于DE-SVR的上证指数预测模型

文章在现有研究的基础上,选取引起上证综合指数波动的八个主要因素,建立一种改进的基于微分进化算法的支持向量机的上证指数预测模型,并与多元回归、多维灰色模型、基于微分进化算法的多维灰色模型、DE-SVR预测模型的预测效果与精度进行对比分析,证实该模型具有较高的预测精度,是一进行有效预测的新方法。     

中国股指波动率的智能预测模型与实证检验

文章提出将改进型粒子群算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中国股指波动率智能预测方法,利用径向基核函数LSSVM对股指波动率进行建模及预测,并将自适应惯性权重粒子群算法(AIWPSO)和动态加速系数粒子群算法(DACPSO)分别实现径向基核函数LSSVM的参数优化,建立了两种股指波动率的智能预测模型.以日内价格极差作为波动率的代理变量,通过对上证综指和深证成指的实证研究检验了两模型的有效性.检验结果表明,AIWPSO算法优化的径向基核函数LSSVM作为中国股指波动率智能预测模型,具有更高的波动率预测精度和更快的建模速度.     

基于支持向量机及主成分分析的财务危机预测

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,在小样本情况下亦可得到很好的分类效果。文章提出了基于支持向量机的上市公司财务危机预测模型,公司财务指标作为支持向量机的输入,其数目较多,采用主成分分析方法降低支持向量机的输入向量维数。与多元统计方法、Logit及Probit模型进行比较,结果表明,该方法预测精度高,第一类错误及第二类错误显著减小。     

基于SA和Bootstrap的LS-SVM参数优选及应用

文章针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用模拟退火算法(SA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明.该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

一种基于RS-LSSVM的经济景气指数预测模型

为了消除经济景气指数系统中指标冗余及非线性预测困难等问题,文章利用粗糙集约简原理及支持向量机非线性预测特性,提出一种粗糙集与最小二乘支持向量机混合预测模型RS-LSSVM.模型运用粗糙集约简样本数据空间的维数,加快LSSVM的训练速度和模型的精度,又能弥补粗糙集方法在实际应用过程中噪声敏感问题.最后通过我国工业企业景气指数实证分析及与BP神经网络预测相比较,验证了该预测模型的有效性.     

基于蚁群优化神经网络的支持向量机预测方法研究

本文利用蚂蚁算法训练神经网络的权值和阈值,蚁群优化神经网络克服了人工神经网络预测精度低的缺点,在取得最小拟合误差的同时可以得到最小的预测误差。在此基础上提出以支持向量机方法为主、多方法融合的智能预测系统,对电网负荷预测进行了动态预测。实际算例验证了这一智能预测系统的精确性。     

基于LS-SVM的甘肃省国际旅游客流量预测

旅游客流量是决定旅游业经济效益持续发展的重要因素,游客流量预测也因此成为旅游发展规划的重要内容.文章基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法,建立了一种新的旅游人数预测模型,对甘肃省2007年的国际旅游客流量进行预测.并将其结果与神经网络模型预测结果相比较.结果表明,基于LS-SVM的游客预测模型能较准确对旅游人数进行预测,并且避免了如神经网络由于陷入局部最优而过学习的问题.从而为客流量预测提供一种新思路与方法.     

基于时间序列ARIMA与BP神经网络的组合预测模型

文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性.研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效能.     

多变量混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测

文章根据多变量混沌时间序列的相空间重构理论,建立了多变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型.通过Lorenz系统和中国股市的股票价格序列对该模型进行了验证,结果表明该预测模型能精确地预测混沌时间序列,并且优于基于单变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型.     

最优加权组合法在中国粮食产量预测中的应用研究

组合预测模型可以较大限度地利用各种预测样本信息,比单一预测模型考虑问题更系统更全面.能够有效地减少单个预测模型中一些随机因素的影响,从而提高预测精度.文章利用最优加权组合法,对柯布一道格拉斯生产函数模型,指数平滑模型和ARMA模型进行组合,通过计算确定其权重,得出未来十年的粮食预测产量;而根据MSE准则得出组合预测模型的精度比其余单一的预测模型的预测精度高.与我国在2008年提出的<国家粮食安全中长期规划纲要>中的目标进行比较发现,如果在现有条件下要达到目标,政府必须在政策和农业技术等层面制定更加切实可行的措施.