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董婷 《榆林高等专科学校学报》2008,18(4):94-96
支持向量机算法SVM(Support Vector Machine)做为新一代机器学习算法近年来被成功的应用到很多模式识别问题中,其在数学上表示为求解一个二次规划问题。主要论述了支持向量机分类算法在MATLAB环境下的具体实现方法,为支持向量机算法的学习者和非计算机专业的广大研究人员提供一种简单、方便、高效、可行实现方法。 相似文献
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基于SVM的综合实力评估系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
简略介绍了支持向量机的基本思想 ,研究其在综合评价中的应用。分析了对大学进行实力评估的过程 ,建立基于SVM的评价系统。比较新评价系统和采用其他方法如PCA (PrincipalComponentAnalysis主元分析 ) ,Fisher等建立的评价系统所分别取得的拟合效果。结果表明 :采用支持向量机设计的评价系统思路清晰 ,操作简单并且能取得更为理想的评估结果。 相似文献
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应用支持向量机方法对股票市场趋势性变动进行预测是金融市场行为研究领域里一个重要的研究课题。为了提高股市趋势预测的准确率,现有文献中基本将研究重点集中在改善支持向量机参数上,而没有对输入数据的特征进行深入研究。股票市场时序数据是不同时间尺度因素非线性作用的结果,因此具有本质的多尺度特性。据此构建了股票市场多尺度时序特征趋势预测方法,该方法首先基于小波多分辨分析对股市时序数据进行多尺度分解,然后提取了股票市场数据的记忆性和趋势性特征,最后应用支持向量机对股票市场趋势进行预测,预测结果表明该方法提高了股市趋势预测的准确率。 相似文献
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本文基于分解-重构-集成的思想,构建了一个多尺度组合预测模型,选取小麦作为粮食的代表,预测其价格走势。首先,运用集合经验模态分解方法(EEMD)分解价格序列,然后,用灰色关联分析方法对分量序列进行重构,重构为高频、中频、低频和趋势项四个部分,并从不规则因素、季节因素、重大事件和世界经济水平等方面对这四个部分波动特点进行解释,针对不同特点的分量选择不同的方法进行预测,最后对各预测结果用支持向量机集成,并与其他预测模型的预测结果进行比较。实证结果表明,本文构建的多尺度组合模型的预测效果优于灰色预测GM(1,1)、BP神经网络、SVM方法、ARIMA模型等单模型方法和ARIMA-SVM组合模型以及基于EMD和EEMD分解的其他多尺度组合模型。 相似文献
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针对低可测性模拟电路中存在的模糊组问题,提出了一种模拟电路故障诊断的新方法。该方法首先计算被测电路网络传递函数零极点的灵敏度,利用零极点灵敏度提供的信息来对被测电路进行模糊组的划分,组成可诊断的元件集,并引入了支持向量机完成对故障的分类识别。零极点的灵敏度分析确定了被测电路可诊断的元件组,支持向量机结构简单、泛化能力强,实验结果证明了基于灵敏度分析和支持向量模拟电路故障诊断方法的有效性,故障诊断率大于99%。 相似文献
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基于ODR-ADASYN-SVM的极端金融风险预警研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对合成少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)方法在提升支持向量机(support vector machine,SVM)的非均衡样本学习能力中出现的过拟合(over fitting),引入自适应合成抽样方法(adaptive synthetic sampling approach,ADASYN)和逐级优化递减欠采样方法(optimization of decreasing reduction,ODR)分别克服SMOTE在生成新样本中的盲目性和在处理对象上的局限性,进而与SVM相结合,构造出改进SVM,即ODR-ADASYN-SVM模型来预测中国极端金融风险;最后运用T检验对各模型预测精度的差异性进行显著性检验以及对各模型的预测稳定性进行评价.实证结果表明,ODR-ADASYN-SVM模型不仅能够显著地提升SVM的非均衡样本学习能力,同时也能够有效地克服SMOTE的过拟合,从而展示出优越的极端金融风险预测性能. 相似文献
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线网络规划是当前国内各大航空公司都在积极实施的一项长期战略.任何一条航线都是由城市连接而成.确定网络中存在哪些城市,即节点,是网络规划的重要一步.这些城市的现状和未来都极大地影响航线的收益,进而影响整个航线网络的效益.文章采用多元统计中的一些方法对国内主要城市进行分析,对其航空运输业发展的潜力做了一定研究,对航空公司进行网络节点的选择提供一些有效帮助. 相似文献