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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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文章提出了一种基于聚类组合和支持向量机的短期负荷预测方法.该方法首先使用SOM网络训练规格化的特征数据并获得初始聚类中心;然后将初始聚类中心作为C-均值算法的输入,使用DB指数评价聚类结果以获得最佳聚类数,通过训练可得到相似日样本;最后选择合适的参数和核函数构造支持向量机模型来进行逐点负荷预测. 相似文献
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混合核函数方法并没有解决核函数的选择问题,只是将问题等价转换为权重参数的选择。同时该方法还需要分别为两个核函数确定参数,大大增加了算法的复杂程度,限制了支持向量机的泛化能力。事实上,调节核函数的参数对分类结果的影响要远大于选择什么类型的核函数,因此混合核函数方法实属“避轻就重”。实证分析表明,不同核函数对应的共同支持向量比例很高,存在很大程度的一致性,线性组合的意义并不大,这也是混合核函数方法无法有效提升分类性能的一个重要原因。 相似文献
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文章采用支持向量机研究了消费信贷中个人信用评估问题,建立了基于改进支持向量机的消费信贷个人信用评估模型,并利用部分数据时消费信贷中个人信用评估问题做了实证分析.实验结果表明:线性核的分类效果很不理想,采用高斯核的分类效果不如多项式好,采用多项式核进行分类效果比较理想. 相似文献
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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。 相似文献
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基于支持向量机的混沌时间序列预测模型 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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针对现阶段新经济增长点选择模型无法区分“已有的”增长点与“新的”增长点的问题,使用支持向量机挖掘新经济增长点的潜在性.研究显示:陕西省2010年38个工业行业可划分为“新经济增长点”与“非新经济增长点”两类,新经济增长点一类中前十位行业与陕西省“十二五”规划中的文化产业、高新技术产业、新能源产业发展相一致,可见支持向量机在新经济增长点选择中的可行性和可靠性. 相似文献
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稳健参数设计是一种质量改进的重要技术,能够从产品生产的源头上减少和控制波动的产生。双响应曲面法是其常用的方法,主要是利用低阶多项式模型来拟合均值和方差响应,但当样本较复杂(如为非线性或者高维样本)时,低阶多项式模型的拟合性能往往较差,求解优化问题效果不佳。支持向量回归机对非线性数据有良好的拟合潜力,但其性能依赖于参数的合理设置,文章将贝叶斯优化应用于支持向量回归机的参数选择,并将优化后的模型应用于稳健参数设计中响应曲面模型的构建,提出一种基于贝叶斯支持向量回归机的稳健参数设计方法。试验结果表明,所提方法和其他常见优化方法相比,可以获得更精确的响应曲面,可以在实际应用中近似得到可靠的最优因子搭配水平。 相似文献
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文章针对交通货运发展呈现出的高度的非线性、耦合性和时变性,提出了基于支持向量机的货运量智能预测方法.介绍了核方法在处理非线性、不确定性和不精确性数据上存在的优势,并在此基础上,建立了基于支持向量回归货运量智能预测模型.以我国近年来的交通货运量作为应用对象,验证了基于该模型的有效性. 相似文献
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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. 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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文章采取灰色系统和支持向量机相结合的方法,从预测精度和计算代价两方面讨论了经济时间序列数据的在线预测模式,提出了灰色自适应在线支持向量回归预测模型。两个经济时间序列的试验结果表明:该模型以稍高的计算代价能获得预测精度的明显提高,在选取合适灰色建模数据长度下,预测时间能迅速减少。 相似文献
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基于支持向量机(SVM)的股市预测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 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