基于一类学习的支持向量机核参数选择方法

合适的核函数参数对支持向量机的性能起着重要作用,然而如何选择参数是目前尚未得到很好的解决的一个难点问题.文章从实用的角度出发,提出了一种基于一类学习的支持向量机核参数选择方法,利用一类学习算法--支持向量数据描述的特性,通过简单的二分搜索法获取单类数据中一定支持向量个数比例下的核参数值;然后再确定支持向量机核函数参数.实验结果表明,对于不同问题,该方法可快速找到合适的核参数.     

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。     

应用不等权重支持向量机预测人民币汇率的变动

基于金融时间序列的近期数据对未来的影响会大于早期数据,对应用于金融时间序列预测的支持向量机方法进行改进,给出了不等权重支持向量机方法（USVM）及其多项式光滑化处理。将不等权重支持向量机方法应用于训练样本集的子集确定预测模型,实证分析表明USVM算法预测是有效的。     

供应链危机预警决策支持系统的设计

供应链合作中的危机预警分析是保证协调供应链的有效工具.文章分析了基于支持向量机的供应链危机预警决策支持系统框架结构、组成构件和工作原理,建立了样本库存储训练样本,分别研究了推理样本收集、推理样本表示、执行支持向量机推理、样本训练和模型预警分析等关键技术.最后以供应链关联企业经营状况预警分析为例,说明了基于支持向量机进行预警分析的内部计算原理.     

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.     

基于粗糙集支持向量机的个人信用评估模型

文章改变了过去个人信用评估模型多使用统计方法或者主观分析方法精简数据集属性个数的做法,将粗糙集与支持向量机结合的粗糙集支持向量机方法引入个人信用评估实践。以包括1000个统计样本的德国信用数据作为个人信用评估模型的数据来源,应用粗糙集分析系统RSES进行数据预处理,运用遗传算法计算约简,得出以不同的缩减率得到的约简集;然后使用支持向量机分析工具LIBSVM逐步处理已经进行过属性约简的数据集,并在处理过程中应用了交叉验证和网格搜索技术。     

基于支持向量机的雷达信号分类

文章首先论述了支持向量机的基本理论,然后给出了基于支持向量机的多分类算法并将其应用于现代复杂体制雷达信号的分类。文章在Matlab环境下对雷达信号进行了模拟,在不同的分类参数组合下,用模拟数据检验了不同核函数的支持向量机多分类算法的效果。     

基于支持向量机的降水量混沌时间序列预测

本文针对降水量时间序列的混沌性,根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机优越的非线性拟合性能,建立了基于支持向量机的降水量混沌时间序列预测模型。由于降水量时间序列的特殊性,本文采用均方根误差为标准来选取最优嵌入维数和模型参数,并结合实例验证该模型能精确地预测降水量。同时,这一结论也预示着支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法。     

基于双正交小波核支持向量机的长记忆汇率预测

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。     

遗传支持向量机及其在人民币汇率变动方向预测中的应用

文文章基于金融时间序列的近期数据对未来的影响会大于早期数据,对应用于金融时间序列预测的支持向量机方法进行了改进,给出了不等权重支持向量机方法（USVM）及其多项式光滑化处理;将不等权重支持向量机方法应用于训练样本集的子集确定预测模型,给出了遗传不等权重支持向量机方法（GAUSVM）;对GAUSVM应用于汇率变动预测的实证分析发现,通过利用遗传算法对预测模型选优能够有效地提高USVM预测效果,加强其数据挖掘的功能。     

基于支持向量机的关键因素拟合指数化投资方法

文章针对现有指数化投资组合方法多使用经验最小化原则来分析跟踪误差,致使跟踪效果较差的现状,利用基于结构风险最小化原则的支持向量机进行指数化投资组合的构建,提高投资组合的样本外跟踪效果。同时,又利用关键因素拟合方法进行投资组合前期的成分股票选择,以有效捕捉目标指数波动中的高频因素,增强投资组合把握目标指数动态特性的能力。实证分析表明,这种基于支持向量机的关键因素拟合指数化投资方法在模型鲁棒性和指数跟踪误差方面都具有良好的表现。     

基于支持向量机的行业预警系统研究及实证

文章设计了一种能够反映行业风险变化的预警系统,并在系统中采用了支持向量机和人工神经网络等多种模型同时对样本行业进行批量处理和交叉检验。实证结果显示,支持向量机较其它模型具有明显的预测效果,成本低且效率高,特别适合于对目标行业进行初步预警。     

企业信用风险的度量方法

文章结合我国实际提出基于支持向量机的企业信用风险度量方法,并和神经网络等多种方法进行了实证对比分析,结果显示支持向量机具有较好的预测效果.     

基于文化算法的支持向量机组合预测模型

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.     

基于支持向量机(SVM)的股市预测方法

本文对先有预测工具比较分析的基础上,提出了基于支持向量机的股市预测方法,并建立了数学模型对新疆众和进行了实证研究.结果表明,支持向量机比神经网络有更好的学习和泛化能力,在股市预测中取得了较好的效果.     

支持向量机模型在统计学上的应用研究

支持向量机的问题本质上是一个经典的二次规划问题.避免了局部最优解.有效地克服了维数局限性,而且可以结合利用最优化理论中许多算法.文章通过对线性支持向量机和非线性支持向量机的分析研究,又进一步研究了其在统计学这个大的领域里的一些具体应用.而且把支持向量机和Boosting算法相结合以提升该学习算法的强度.     

目标企业产业政策支持对并购商誉计量的影响

文章基于企业成长压力理论，手工收集受产业政策支持的目标企业数据，实证检验了目标企业产业政策支持与并购商誉的关系。结果表明，当并购目标企业受产业政策支持时，主并企业确认的商誉更高，发生商誉减值的可能性更大、计提减值规模更大；进一步分析表明，并购受产业政策支持的企业产生的商誉在主并企业成长压力越大时会越高，但后续并未明显改善未来业绩；异质性分析发现，相比未受产业政策支持的主并企业，受支持的企业并购受支持的目标企业会产生更高的商誉，但是两者在商誉减值方面并不存在明显的差异。     

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.     

基于支持向量机的混沌时间序列预测模型

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.     

基于支持向量机的上市公司信用风险评估研究

文章运用一种基于小样本学习的支持向量机(SVM)方法构建信用风险模型进而应用于我国上市公司信用风险评估。实证分析的结果表明:支持向量机在信用风险评估中比多元判别分析(MDA)方法更为准确和有效;研究结果为银行、投资者有效判别信用风险提供了理论依据。