基于LS-SVM的电子政务评估模型研究

在确立了电子政务网站评估指标体系的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电子政务网站评估模型.研究了新型支持向量机算法一最小二乘支持向量机,并确定支持向量学习决策模式;对华东地区某些科技网站建设水平进行了评估.结果表明,基于最小二乘支持向量机的电子政务网站评估是有效的、可行的.     

基于小波包和最小二乘支持向量机的短时交通流组合预测方法研究

基于小波在处理非线性、非平稳随机信号的优势以及支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中的优势。笔者探讨结合小波包和最小二乘支持向量机的组合预测方法在交通流短时预测中的应用。首先介绍小波包和最小二乘支持向量机的基本原理,然后提出基于小波包和最小二乘支持向量机的交通流短时组合预测方法,并以北京市快速路的实测交通流量来验证效果,结果表明其可行性和有效性。     

基于支持向量机的突发事件分级研究

突发事件的分级是应急管理的重要环节。将支持向量机方法应用于突发事件的分级问题,阐述了基于支持向量机的突发事件分级方法的过程,以对地震灾害进行分级作为实例,采用多分类支持向量机中的一对一组合方法进行实验。实验结果表明,支持向量机应用于突发事件分级是可行而且有效的,能够为决策者准确地进行分级决策提供科学依据。     

半模糊超球支持向量机多类分类方法研究

针对支持向量机在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球支持向量机分类方法.该方法首先利用半模糊核聚类方法对样本进行预处理,完成边缘样本的选取,进而以所选样本为训练样本进行超球支持向量机训练,从而有效提高分类器的性能.实验表明,该方法比标准支持向量机多类分类方法具有更高的速度和精度.     

基于支持向量机的企业自我实现能力综合评价方法

在企业自我实现能力指标体系的基础上,提出了一种基于支持向量机的企业自我实现能力综合测评方法,该方法具有方便、准确、可靠、快速等特点。实证分析和该方法与BP算法仿真结果的比较表明,支持向量机方法更有效。     

基于双正交小波支持向量机的变结构非线性协整研究

基于双正交小波在非线性信号逼近方面的良好性能,构造了一类新的双正交小波核函数并证明了该核函数满足正定核的容许性条件.在此基础上构造了基于双正交小波支持向量机的非线性协整模型,并基于双正交小波支持向量机和最小拟合误差原则,提出针对向量时间序列的最优非线性变结构点检测的动态规划方法.最后,以美元指数和原油、黄金、铜、铝、锌、铅和锡等七种国际大宗商品期货价格为对象,进行变结构非线性协整的实证研究.结果表明,美元指数与七种国际大宗商品期货价格之间具有复杂的变结构非线性关系,双正交小波支持向量机和最优非线性变结构点检测方法在变结构非线性协整分析上是有效的.     

基于支持向量机和遗传算法的R&D项目中止决策诊断

为了克服传统的机器学习方法在R&D项目管理领域应用存在的局限性,本文探讨了支持向量机应用于R&D项目中止决策的可行性和有效性问题,提出了一种基于支持向量机和遗传算法的R&D项目中止决策诊断方法,并以收集到的R&D项目两类样本问题为例,应用该方法进行了实证研究,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于数据挖掘的企业合作伙伴的寻求方法研究

企业竞争日趋激烈,如何在竞争中立于不败之地成为企业必须要解决的问题. 通过构建 企业联盟,有效组织企业的业务流程,达到资源共享,充分发挥企业的核心竞争力,将各企业的 资源有效整合,从而迅速占领市场,是企业的成功之道. 寻找理想的合作伙伴是企业联盟成败 的关键因素. 文章介绍了基于支持向量机的数据挖掘方法,建立了基于支持向量机的合作伙伴 寻求模型,挖掘潜在的理想合作伙伴,研究表明,用支持向量机方法来发现理想合作伙伴是可 行的.     

基于集成支持向量机的企业财务业绩分类模型研究

要想正确预测公司财务业绩,首先必须选择合适的预测方法。现有文献所采用的财务业绩预测模型普遍存在着泛化能力不强的问题。本文提出用支持向量机方法来预测我国上市公司的财务业绩。为了提高预测准确率,本文还用AdaBoost算法对支持向量机进行了改进(集成支持向量机)。在支持向量机核函数的选择上,我们采用了实验法,即对每个核函数及其相关参数的预测效果都进行了测算,以期找出最适用的预测模型。实证结果表明,径向基核函数(rbf)的效果最好,支持向量机方法预测准确率远远高于其它方法。     

信用评估中的鲁棒赋权自适应Lp最小二乘支持向量机方法

消费者信用评估是金融风险管理和信用产业竞争的一个重要方面.信用评估数据中常带有噪声点,并且其类别是不均衡的.最小二乘支持向量机是一个被广泛应用的分类模型,其模型简单,求解速度快,但鲁棒性差.本文提出了一个鲁棒赋权自适应L_p最小二乘支持向量机模型,能够适应信用评估样本数据库类别不均衡的特点,可以有效处理信用评估数据中带有噪声点的问题.在仿真数据和三个信用数据库上的实证分析表明,本文所提出的模型具有较好的鲁棒性和分类能力.     

不确定性支持向量分类预警算法

支持向量分类从理论上可以保证好的预警外推能力。但历史警度的确定是一个十分棘手的问题。论文提出了不确定性支持向量分类预警方法。将支持向量分类预警问题转化为各个历史样本的惩罚系数的合理变化,从而大大减少了约束的个数,体现了专家决策在预警系统的作用。不仅实现了专家意见的综合,而且是对SVM理论本身的拓广。证明了模糊支持向量机是不确定性支持向量分类的特例,从而给出了模糊支持向量机的确切含义。数据试验表明,未确知支持向量分类预警方法具有一定的实际应用价值。     

财务风险预警的支持向量机应用

本文给出了财务评价指标体系及其量化方法,利用支持向量机的分类能力建立财务风险预警的模型.对上市公司的财务数据进行训练和评估.证明基于支持向量机的财务风险预警模型的可行性和实用性,实验表明支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力.     

基于增量支持向量回归机的股价预测模型研究

随着越来越多的人加入到股票投资中,有效的股票预测方法就显得尤为重要。本文结合增量学习思想,利用支持向量回归机对上证综合指数的收盘价进行预测,并同神经网络方法进行比较分析。实证研究发现,基于增量支持向量回归机的股价预测模型表现较佳,为股价预测模型研究提供一种新的方法,进而为投资者提供一定的参考信息。     

统计学习理论及其研究进展

本文重点介绍了统计学习理论的基本原理,并对其机器学习、VC维、推广性的界、结构风险化最小原理、支持向量机等核心理论和研究进展进行了介绍。     

基于最优支持向量机模型的经营失败预警研究

根据中国资本市场的实际和样本数据特点,设计一套从样本准备到模型参数优化、再到模型比较的集成解决方案,对上市公司经营失败进行预警,通过实验分析参数调整和核函数选择对支持向量机建模的影响,寻求最优的支持向量机模型.实证结果表明,经营失败预警应用中,参数和核函数的选择对预警模型有较大影响,基于最优支持向量机模型的预测效果优于统计方法和神经网络方法,支持向量机适合中国上市公司分行业小样本的实际.特别处理事件作为经营失败样本切分标准对模型产生一定影响.     

基于改进支持向量机的上市公司财务困境判别研究

针对上市公司财务困境判别研究的不足,本文构建了财务困境判别的双隶属模糊支持向量机模型,使每个训练样本依双隶属度同时隶属于两个类别;考虑到财务困境判别研究中两类样本非平衡的问题,本文构建了一种基于非平衡数据的改进支持向量机模型。实证结果表明,与已有的支持向量机模型相比,本文构建的改进支持向量机模型在对上市公司财务困境进行判别时精度更高,具有良好的应用价值。     

考虑样本不平衡的多准则库存分类加权支持向量机方法及其参数选择

针对ABC库存分类中存在的样本类别不平衡问题,提出了一种基于加权支持向量机的多准则库存分类方法,通过引入类权重因子来解决由于训练集中的类别差异引起的分类结果偏向多样本类的问题.实例研究中,通过一致测试、独立测试以及交叉校验方法进行学习,结果表明加权支持向量机比传统支持向量机具有更小的错分率和更好的稳定性.     

基于支持向量机的中国股指期货回归预测研究

本文针对股指期货预测的特点,选择对股指期货指数有重要影响的相关指标,首次提出用支持向量机(SVM)方法对其进行回归预测,并用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别优化四种不同核函数的支持向量机,构建了八种不同的中国股指期货回归预测方案,用实证研究的方法对这八种方案的准确性和时效性进行了比较。实验结果表明粒子群算法优化的线性核函数支持向量机作为中国股指期货回归预测的模型,具有更好的预测效果。     

浅析关于锅炉清洗的几种方法

燃气锅炉的主要燃料为高炉煤气和焦炉煤气,由于现除尘工艺的制约,煤气中含尘量较高,所以锅炉在长时间的运行后受热面就会结一层厚厚的垢。受热面结垢后提高了受热面的传热系数,增大了锅炉传热的热阻。使得工质在锅炉内部的吸热性能变弱,提高了锅炉的排烟热损失,而排烟热损失又是锅炉最大的热损失,因此会大大降低锅炉运行的热效率,燃料的消耗量增加,运行费用上升,同时由于锅炉效率的下降,使得锅炉的蒸发量很难达到设计的额定蒸发量,影响锅炉的出力。针对以上情况提出积盐进行反清洗和化学清洗几种锅炉清洗方案,实施后提高锅炉了效率,确保运行安全。     

农产品销量预测的支持向量机方法

运用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)智能预测方法对农产品的消费市场需求进行动态预测。为提高农产品销量预测精度,充分考虑了农产品供需随天气变化、气候条件、节假日等因素的影响而动态变化的情况,将这些影响因素纳入农产品销量预测中,运用模糊理论进行模糊化处理;在此基础上提出以支持向量机方法为主、多方法融合为辅的智能预测系统,对农产品销量进行动态预测。实际算例验证了这一智能预测系统的精确性。