基于支持向量回归机的水文混沌时间序列预测

支持向量机在系统辨识和分类研究方面比较成熟,目前尚没有提出有效的支持向量回归理论来解决非线性、时变、干扰的复杂问题.支持向量回归机主要用于因果关系点对的回归预测,把支持向量回归机应用于水文混沌时间序列的预测研究是一个有意义的工作.在支持向量机一般理论基础上,提出了水文混沌时间序列支持向量回归机模型,并就模型进行仿真计算,讨论了模型参数对支持向量回归机预测精度的影响,为模型参数寻优提供一般指导原则.直门达水文站径流量混沌时间序列支持向量回归机预测实验表明,水文混沌时间序列支持向量回归机模型是有效的.     

基于PCA与NSSVR的人口老龄化研究

基于非线性光滑支持向量回归机研究了人口老龄化问题.首先介绍了非线性光滑支持向量回归机(NSSVR);其次,提出了人口老龄化影响体系,利用主成分分析(PCA),在体系基础上提取出对老龄化影响明显的9个指标;再次,通过非线性光滑支持向量回归机模型建立了老龄化率与9个影响指标间的相互关系;最后,用非线性光滑支持向量回归机模型对未来人口老龄率进行预测.实证表明,方法具有很好的预测效果.     

基于MGM(1,n)模型的多元核支持向量回归预测

根据灰色系统和支持向量机相结合的方法,采用多变量灰色模型MGM(1,n)对相互影响、相互制约的多变量时间序列进行模拟,获取残差序列后运用多元核支持向量回归机(MSVR)对残差进行回归以修正原模型,得到多变量灰色支持向量回归复合模型(MGM-MSVR).实证结论表明:复合模型具有比原模型更高的精度.     

基于过程支持向量回归机的油田开发指标预测模型

针对传统支持向量回归机在机制上难以直接对时变信号进行处理,提出了一种用.于时间序列预测的过程支持向量回归模型,面向油田开发指标综合分析预测等问题,提出了一种过程支持向量回归机模型,建立了基于涡流搜索的优化学习算法,方法可综合历史数据和开发条件,实现对油田开发指标的预测.     

带优化参数的SVR模型及在软件成本估算中的应用

随着社会各行各业对软件开发投资的日益增长,产业界和学术界越来越关注可靠的软件成本估算,以有效控制软件开发过程中相关风险.为了能更准确地估算软件成本,提出一种带遗传算法优化参数的支持向量回归机模型,用遗传算法来优化支持向量回归机模型中的参数集(C,γ,ε),可以避免参数选择的盲目性,能显著提高支持向量回归机模型的预测能力.分别用IBM DP、Kemerer和Hallmark三个数据库来验证模型的有效性,并与常用的线性回归模型进行对比,结果显示采用遗传算法优化的支持向量回归机模型具有很好的学习精度和推广能力,在MMRE和Pred(0.25)两个标准上都优于线性回归模型.     

基于改进的支持向量回归机的金融时序预测

金融市场是一个复杂、演化、非线性的动态变化的系统.金融数据往往带有噪声,非平稳且时常是混沌的.本文基于时序数据的先验知识——近期数据对于预测未来走势提供了更多的信息,对于传统的支持向量机的回归模型做出了一定的改进,即对于近期的数据预测错误施以更严重的惩罚,构建了改进的支持向量回归机模型.使用该改进模型对中国股票市场指数时间序列进行了预测,结果显示,本文改进的模型较之传统的支持向量回归机模型和神经网络模型有较好的预测效果.     

基于支持向量机的武器系统参数费用模型

在武器系统分析中,建立武器参数费用模型时,首先要挑选特征参数,这里采用R ough理论中的知识约简方法选择武器的特征参数;利用支持向量机建立了参数费用模型;给出了实例和解决此问题的支持向量机源程序.通过实例与线性回归法和神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单.     

主成分分析与支持向量机相结合的区域降水预测应用

将主成分分析和支持向量机回归相结合,以广西5、6月区域平均日降水量作为预报对象,进行区域日降水量预测研究.首先,整理分析大量的T213数值预报产品信息数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;其次,根据主成分数据序列建立训练集训练支持向量机,并利用遗传算法优化参数;最后,输入支持向量机所需数据,得到主成分预测结果,建立广西日降水预报模型.实例计算结果表明,支持向量机回归模型比逐步回归模型有更好的预测能力.     

基于LS-SVM的管道腐蚀速率灰色组合预测模型

为提高管道腐蚀速率预测精度,建立了一种基于最小二乘支持向量机的灰色组合预测模型.以各种灰色模型对管道腐蚀速率的预测结果作为支持向量机的输入,以管道腐蚀速率的实测值作为支持向量机的输出,采用最小二乘支持向量机回归算法和高斯核函数对支持向量机进行训练,利用训练好的支持向量机进行组合预测.预测模型兼具灰色模型所需原始数据少、建模简单、运算方便的优势和最小二乘支持向量机具有泛化能力强、非线性拟合性好、小样本等特性,弥补了单一预测模型的不足,避免了神经网络组合预测易于陷入局部最优的弱点.模型结构简单、实用,仿真结果验证了其有效性.     

EMD-SVM在南京市月平均气温预测中的应用

南京市月平均气温具有非平稳性、噪声大、序列宽频等特征.为了提高温预测精度,本文提出一种经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)回归相组合的预测模型(EMD-SVM).首先应用EMD分解算法把南京市月平均气温分解成不同尺度的基本模态分量(IMF),再运用支持向量机回归模型对每个IMF预测,最后将预测结果重构得到南京市月平均气温预测值.结果表明:EMD-SVM模型预测与单一支持向量机回归模型预测相比,平均预测精度提高0.59度,是一种有效的预测气温的模型.     

天然气消费量的偏最小二乘支持向量机预测

结合偏最小二乘法和支持向量机的优缺点,提出基于偏最小二乘支持向量机的天然气消费量预测模型。首先,利用偏最小二乘法确定影响天然气消费量的新综合变量,建立以新综合变量为输入,天然气消费量为输出的支持向量机模型,对天然气消费量进行了预测;然后,与多元回归、偏最小二乘回归、普通支持向量机做误差检验比较,验证该方法的可行性与正确性。结果表明,此天然气消费量预测模型具有较高的精确度和应用价值。     

基于GA-SVM的水资源可持续利用评价

把水资源可持续利用评价问题看成是一个分类问题,利用支持向量机良好的鲁棒性和分类精确性进行评价,并用遗传算法优化了SVM的参数,使其分类精确度更高.对黑龙江省十三个地区进行了实例应用,与人工神经网络和GD-IIM法的结果进行了比较,结果表明,支持向量机模型简单、通用、精度高,可在水资源可持续利用实际评价中推广应用.     

Kernel Logistic Regression and the Import Vector Machine

The support vector machine (SVM) is known for its good performance in two-class classification, but its extension to multiclass classification is still an ongoing research issue. In this article, we propose a new approach for classification, called the import vector machine (IVM), which is built on kernel logistic regression (KLR). We show that the IVM not only performs as well as the SVM in two-class classification, but also can naturally be generalized to the multiclass case. Furthermore, the IVM provides an estimate of the underlying probability. Similar to the support points of the SVM, the IVM model uses only a fraction of the training data to index kernel basis functions, typically a much smaller fraction than the SVM. This gives the IVM a potential computational advantage over the SVM.     

基于支持向量机和领域知识的纳税评估预警模型

纳税评估是税务稽查的基础和前提,运用科学、合理的评估手段,降低评估风险和成本,提高纳税评估工作的整体效率和效果,成为纳税评估工作的关键问题.在总结纳税评估基本原理的基础上,针对企业的纳税评估问题构建了评估指标体系,提出了将支持向量机(SVM)和领域知识结合建立纳税评估预警模型的方法,首先利用SVM筛选出有涉税疑点的企业,然后在领域知识的指导下结合统计分析方法,进一步找出可疑对象偏离正常统计值的指标,解决了预警模型无疑点指向性的问题,实证分析表明该方法具有较高的可行性.     

基于间隔迁移的多视角支持向量机

针对同一对象从不同途径或不同层面获得的特征数据被称为多视角数据. 多视角学习是利用事物的多视角数据进行建模求解的一种新的机器学习方法. 大量研究表明, 多视角数据共同学习可以显著提高模型的学习效果, 因此许多相关模型及算法被提出. 多视角学习一般需遵循一 致性原则和互补性原则. 基于一致性原则,Farquhar 等人成功地将支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和核典型相关分析(Kernel Canonical Correlation Analysis, KCCA)整合成一个单独的优化问题, 提出SVM-2K模型. 但是, SVM-2K模型并未充分利用多视角数据间的互补信息. 因此, 在SVM-2K模型的基础之上, 提出了基于间隔迁移的多视角支持向量机模型(Margin transfer-based multi-view support vector machine, M^2SVM), 该模型同时满足多视角学习的一致性和互补 性两原则. 进一步地, 从一致性的角度对其进行理论分析, 并 与SVM-2K比较, 揭示了 M^2SVM 比SVM-2K 更为灵活. 最后, 在大量的多视角数据集上验证了M^2SVM模型的有效性.     

Support vector machines and neural networks used to evaluate paper manufactured using Eucalyptus globulus

Using advanced machine learning techniques as an alternative to conventional double-entry volume equations, a regression model of the inside-bark volume (dependent variable) for standing Eucalyptus globulus trunks (or main stems) has been built as a function of the following three independent variables: age, height and outside-bark diameter at breast height (DBH). The experimental observed data (age, height, outside-bark DBH and inside-bark volume) for 142 trees (E. globulus) were measured and a nonlinear model was built using a data-mining methodology based on support vector machines (SVM) and multilayer perceptron networks (MLP) for regression problems. Coefficients of determination and Furnival’s indices indicate the superiority of the SVM with a radial kernel over the allometric regression models and the MLP.     

从支持向量机到非平行支持向量机

非平行支持向量机是支持向量机的延伸,受到了广泛的关注.非平行支持向量机构造允许非平行的支撑超平面,可以描述不同类别之间的数据分布差异,从而适用于更广泛的问题.然而,对非平行支持向量机模型与支持向量机模型之间的关系研究较少,且尚未有等价于标准支持向量机模型的非平行支持向量机模型.从支持向量机出发,构造出新的非平行支持向量机模型,该模型不仅可以退化为标准支持向量机,保留了支持向量机的稀疏性和核函数可扩展性.同时,可以描述不同类别之间的数据分布差异,适用于更广泛的非平行结构数据等.最后,通过实验初步验证了所提模型的有效性.     

基于高斯核支持向量机的商品期货市场套利研究

基于高斯RBF核支持向量机预测棉花商品期货主力和次主力合约协整关系的价差序列,确定最优SVM参数,并选择合适的开平仓阈值,进行同品种跨期套利.再与多项式核支持向量机套利结果对比,得到在所有开平仓阈值上,基于高斯RBF核支持向量机套利的收益率都明显高于多项式核支持向量机套利的收益率.     

基于支持向量机委员会机器的个人信用评估模型

为了充分利用SVM在个人信用评估方面的优点、克服其不足,提出了基于支持向量机委员会机器的个人信用评估模型.将模型与基于属性效用函数估计构造新学习样本方法结合起来进行个人信用评估;经实证分析及与SVM方法对比发现,模型具有更好、更快、更多适应性的预测分类能力.