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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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为了解决支持向量机算法在大样本处理的“过学习”现象,文章设计出在并行系统中使用的多分类器支持向量机算法,应用多支持向量机分类器系统代替单一分类器,解决了大样本数据集上学习内存开销大、训练速度慢的缺点;同时,提出了一种自组织选择性融合算法,根据终止法则找到最优复杂度的融合模型,自主更新各分类器并调整其分类性能,把各分类器的分类结果融合为最终的分类,有效解决了大样本多分类器融合受子样本分布状态影响、各分类器学习能力相差过大的缺点,从而提高了训练效率和分类效率。 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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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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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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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
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混沌时间序列的支持向量机预测 总被引:2,自引:1,他引:1
文章以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取;利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用小数据量法计算最大Lyapunov指数,对时间序列进行混沌特性识别。实例表明,该模型能较好地处理混沌时间序列,具有较高的泛化能力和很好的预测精度。 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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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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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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水质预测是水资源管理和污染控制的主要手段之一,是进行水质治理和水资源开发利用的基础性工作.近年来,人工神经网络方法己成功地应用于水质预测中,其中应用最广泛的是BP神经网络. 相似文献
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基于支持向量机的非线性汇率预测分析 总被引:1,自引:0,他引:1
汇率的重要性和汇率的预测难度广为人知,随机游走模型依然占据着汇率预测领域.文章根据不同的汇率决定理论,分别利用支持向量机方法进行日元、英镑和加元汇率历史数据的回归和预测,实验结果表明货币经济学指标在汇率预测中非常重要,特别是利率指标:支持向量机方法虽然在RMSE上并不能显著优于随机游走模型,至少统计的显著性不足,但具有较好的方向预测性,可以作为投资决策的依据. 相似文献
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支持向量机自90年代中期出现以来得到广泛的应用,搜索到理想的并购目标是企业实施并购策略的关键因素。本文介绍了基于支持向量机的基本理论,建立了基于支持向量机的并购目标搜索模型,搜索到潜在的并购目标。研究表明用支持向量机方法来搜索并购目标是可行的。 相似文献