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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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基于支持向量机的组合预测法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机(Support Vector Machine)是Vapnik等人根据统计学习理论提出的一种新的通用学习方法,它是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,能提高学习机的泛化能力,已成为机器学习界的研究热点之一,并成功地应用于分类、函数逼近和时间序列预测等方面.而组合预测作为一种博采众长的预测方法愈来愈受到人们的重视和广泛应用.本文利用支持向量机的方法,构造一种新的组合预测方法,该组合预测方法具有预测精度高,泛化能力强等特点.应用此方法对河北省卫生技术人员总数进行预测,取得了很好的预测效果. 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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多变量混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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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。 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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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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企业信用风险的度量方法 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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1支持向量机(SVM)支持向量机(Support Vector M achine,SVM)是建立在结构风险最小化的基础上的,它是统计学习理论的新生力量,这种方法建立在统计学习理论的V C维(Vapnik-ChervonenksD im ension)理论和结构风险最小原理(SR M)(Structural RiskM inim ization Inductive Princip 相似文献