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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。 相似文献
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基于文化算法的支持向量机组合预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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基于小波支持向量机的经济预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
最近,由Vapnik等提出的统计学习理论及从中发展出的支持向量机(Sup-port Vector Machines,SVM)方法,在回归算法的研究中表现出极好的性能,被认为是神经网络的替代方法,目前在时间序列预测领域也开始得到应用.SVM无论在理论还是在实践中,在非线性时间序列预测领域都具有优秀的表现和应用前景.本文将小波理论与SVM方法结合起来,互补二者优势,提出了一种称为小波支持向量机(Wavelet Support VectorMachines,WSVM)的新的机器学习方法.该方法引入小波基函数来构造SVM的核函数,得到了一种新的SVM模型,它除了具有SVM的一切优点外,还能消除数据的高频干扰,具备良好的抗噪能力.本文将这一新方法应用于经济预测中,得到了较高的预测精度,表明WSVM方法是一种很有潜力的机器学习方法. 相似文献
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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. 相似文献
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针对目前用于住宅消费预测中的神经网络模型存在模型结构较难确定以及过学习等问题,提出了一种基于支持向量机的住宅消费预测新方法。用1998—2008年杭州城镇居民的住宅消费数据组成样本集,前8个样本作为训练集,后3个样本作为检验集,分别建立SVM模型和神经网络模型,比较两种模型的预测效果,结果表明:基于支持向量机的城镇居民住宅消费预测模型具有更高的预测精度。 相似文献
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房地产开发是一项高投入、高收益、高风险的投资活动,受社会、经济、技术等因素的影响较大,在开发过程中存在着不确定性,在为投资者提供高收益可能的同时,也蕴含着相应的高风险。文章引进一种新的方法——支持向量机将其应用到房地产投资风险评价中。并尝试建立了基于SVM的房地产投资风险评价模型。支持向量机(SVM)是一类新型的机器学习算法,它能够非常成功地处理分类和回归问题。这种方法比较新颖,在一些领域有初步研究,但是在房地产领域基本没有研究过,其良好的非线性品质、极高的拟合精度、灵活而有效的学习方式、不依赖于样本的特点,使房地产投资风险预测很好。 相似文献
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对具有长记忆性的汇率数据进行准确预测具有重要的理论和现实意义。文章基于样条小波构造了一类新的双正交小波核函数并建立了相应的支持向量机模型。通过分数差分方法消除汇率数据的长记忆性,对欧元兑美元和欧元兑日元两个汇率数据进行了预测研究。结果表明双正交小波核支持向量机能够有效的避免过学习,其拟合优度和预测精度均优于正交小波核支持向量机和高斯核支持向量机。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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文章结合双正交混合核函数,获得基于点对点形式映射样本高纬度空间差,并按照平面对应的支持向量机混合双交核函数向量最优解,利用样本向量集在SVM模型上的混合核函数的双正交解向量进行线性规划,从而获得基于SVM的双正交混合核函数对上市企业财务危机预测集.结果证实,修正SVM的双正交构建的混合核函数能较好地反映上市企业财务危机预警指标的现实适用性. 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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本文以沪深300指数(CSI300)长达11年时间的5分钟高频交易数据为研究样本,首先提出一种基于多分形特征的金融市场正常与关注状态的界定方法,并引入新型的支持向量机(SVM)人工智能模型,即孪生SVM(Twin-SVM)模型对多分形特征下的金融市场风险展开预警研究。实证结果表明:(1)中国新兴金融市场的价格波动具有显著的多分形特征;(2)基于多分形特征参数界定的正常与关注状态不仅准确,而且也具有明显的统计检验意义和明确的现实意义;(3)与传统SVM和BP神经网络(NN)相比,Twin-SVM在预测精度上不仅显著更高,而且在预测稳定性上也明显更优,即Twin-SVM能够有效地解决其它预警模型存在的非对称样本问题。 相似文献