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.     

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.     

基于网络舆情支持向量机的股票价格预测研究

提出一种基于网络舆情和股票技术指标数据的支持向量机回归模型(NPOSVM),提高了股票价格的预测精度.模型首先将抓取的微博、股吧等股评观点分为正面和负面两类,计算正面观点所占的比例作为网络舆情,然后对网络舆情和股票技术指标数据作主成分分析,最后对保留的主成分运用支持向量机回归建模预测.实证分析国药股份(SH600511),仿真结果表明网络舆情与股票价格之间的相关系数为0.76;基于股票技术指标数据的支持向量机回归模型(TI-SVM)预测平均相对误差为1.29%、趋势准确率为57.14%,而NPO-SVM预测平均相对误差为0.66%、趋势准确率为71.43%.于是证明,NPO-SVM模型显著地提高了预测精度,是一种有效的预测股票价格的模型.     

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.     

基于SVR的RAR区域经济预测模型

由于区域经济系统中许多经济变量呈现出强非线性与大波动性的特征,使得传统的时间序列线性建模和预测技术难以适应区域经济预测的要求.为此,提出基于支持向量机改进的残差自回归区域经济预测模型.首先采用时间序列分析中的残差自回归模型对时间序列趋势进行线性拟合,然后对残差自回归模型估计后的残差序列采用支持向量回归方法再次提取其非线性特征,从而提高区域经济时间序列模型的预测精度.最后以广东省GDP的预测实例说明模型的有效性.     

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.     

基于灰色关联分析的支持向量机的铁路货运量预测研究

采用基于灰色关联分析的支持向量机对铁路货运量进行预测.首先利用灰色关联分析法对影响铁路货运量的因素进行分析处理,然后利用基于高斯核函数的支持向量回归机建立了铁路货运量预测模型.通过分析预测结果可以发现,经过灰色关联分析后的支持向量机模型对复杂的铁路货运量数据有较好地处理能力,且预测相对误差较小.特别地,由于支持向量机的适应性,该模型具有较高的泛化能力,对影响因素较为复杂,样本数量小的预测问题可以提供一定参考.     

大数据背景下分布式支持向量回归模型研究

为解决传统的支持向量回归模型在处理大规模数据时计算效率较低的局限,文章将交互有效方法与支持向量回归模型相结合,提出了基于交互有效方法的分布式支持向量回归模型(CE-SVR).该模型首先采用分布式存储方式将大规模数据随机分配给多台机器,其次采用交互有效方法构建支持向量回归的近似损失函数替代全局损失函数获得近似预测结果,能够有效地分析大规模数据.数值模拟和应用研究的结果表明:在线性模型中,文章所提出模型的预测性能与全局支持向量回归模型基本一致,且显著优于基于单轮型方法的分布式支持向量回归模型(OS-SVR);在非线性模型中,文章所提出模型的预测性能会随着机器数的增加而降低,但其预测性能显著优于OS-SVR模型.     

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.     

非平衡数据集的支持向量域分类预测模型研究

基于非平衡数据集的支持向量域分类模型,提出了一种银行客户个人信用预测方法.首先分析了信用预测的主要方法及其不足,然后研究了支持向量域分类模型及其参数的非负二次规划乘性更新算法,进而提出基于支持向量域分类模型的银行客户个人信用预测方法,最后使用人工数据和实际数据对提出方法与支持向量机预测方法进行对比实验.实验结果表明对于银行客户个人信用预测的非平衡数据分析问题,基于支持向量域模型的分类预测方法更有效.     

基于高斯核支持向量机和遗传算法的优化组合研究

选用2008~2015共8年数据,首先基于高斯核的支持向量机在沪市A股上构建周期性的投资组合,并通过误差图和评价指标与BP神经网络、广义回归神经网络进行比较,结果表明了支持向量机在股票预测上更具有优势.再将改进遗传算法运用于上证股票市场构建最优投资组合,以上证指数作为基准进行比较,得出混合遗传算法优化组合的模型相比单一模型更为有效.     

L1正则化Logistic回归在财务预警中的应用

线性模型和广义线性模型已广泛地用于社会经济、生产实践和科学研究中的数据分析和数据挖掘等领域,如公司财务预警,引入L1范数惩罚技术的模型在估计模型系数的同时能实现变量选择的功能,本文将L1范数正则化Logistic回归模型用于上市公司财务危机预报,结合沪深股市制造业ST公司和正常公司的T-2年财务数据开展实证研究,舛比Logistic回归和L2正则化Logistic回归模型进行对比分析.实验结果表明L1正则化Logistic回归模型的有效性,其在保证模型预测精度的同时提高模型的解释性.     

卖空限制下知情交易的测度及识别研究

经典的测量知情交易概率的模型默认交易者可以无限制的按照私有信息进行卖空交易,而目前我国股票市场存在卖空限制,直接将经典模型应用到我国股票市场时会使测量结果出现偏差。考虑到我国股票市场现状,本文在经典的知情交易概率模型中引入两个卖空限制参数,构建了本文的SC-TPIN模型。通过对融券标的中发生利空消息的股票样本进行实证分析,证实了本文构建的SC-TPIN模型估计出的结果与实际情况相符合。本文还以SC-TPIN模型估计出的SCTPIN值为参照,基于样本股票的低频数据构建了知情交易识别指标组,并使用数据挖掘中的支持向量机算法、KNN算法及Logit模型对黑白样本的知情交易高低情况进行识别比较,构建知情交易识别体系,发现使用支持向量机算法识别全样本的正确率达到了89%,识别效果较理想。     

基于支持向量机的混沌时间序列模型在房产价格指数预测中的应用

针对房产价格指数的预测问题,建立了混沌时间序列的支持向量机的非线性预测模型.首先运用Cao氏法进行相空间重构,并利用改进型小数据量法计算最大的Lyapunov指数,分析上海房产价格指数时间序列的混沌特性.然后以最小嵌入维数作为支持向量机的输入节点,建立房地价格指数的预测模型.实例表明,该方法能较好地处理复杂的房地产数据,具有较高的泛化能力和很好的预测精度.     

A nonlinear multi-classification knowledge-based kernel machine

This paper presents a knowledge-based nonlinear kernel classification model for multi-category discrimination of sets or objects with prior knowledge. A kernel function is employed to find a nonlinear classifier capable of discriminating future points into an appropriate class. The prior knowledge is in the form of multiple polyhedral sets belonging to one or more categories or classes, and it is introduced as additional constraints into the formulation of the regularized nonlinear kernel least squares multi-class support vector machine model. The resulting formulation leads to a linear system of equations that can be solved using matrix methods or iterative methods. This work extends previous work (Oladunni et al. in ICCS 2006, Lecture notes in Computer Science, Part I, LNCS, vol 3991. Springer, Berlin, pp 188–195, 2006) that incorporated similar prior knowledge into a regularized linear least squares multi-class model. To evaluate the model, data and prior knowledge from the two-phase flow regimes in pipes were used to train and test the proposed formulation.     

基于支持向量回归机的黄金价格短期预测

针对黄金价格时间序列的特点,首先结合马尔可夫决策思想对数据集进行相空间重构处理,然后利用支持向量机技术建立黄金价格走势的短期预测模型,最后对上海黄金交易所AU9999的预测结果表明所建模型可以有效地进行黄金价格的短期预测.     

基于遗传算法和熵的缩减记忆式LS-SVM财务困境预测模型研究

为了提高财务困境预测的正确率,减少模型的训练样本数和训练时间,在传统支持向量机(SVM)预测模型的基础上,将遗传算法、信息熵和缩减记忆算法应用于最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出了一种基于遗传算法和信息熵的缩减记忆式最小二乘支持向量机预测模型。并独立推导出了适合财务困境预测这一离散序列的熵以及支持向量机核函数的表达式,同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实验结果表明,该模型无论是预测正确率,还是训练样本的数量和训练时间,都显著优于最小二乘支持向量机以及传统支持向量机模型。     

A regularized pairwise multi-classification knowledge-based machine and applications

This paper presents a novel knowledge-based linear classification model for multi-category discrimination of sets or objects with prior knowledge. The prior knowledge is in the form of multiple polyhedral sets belonging to one or more categories or classes and it is introduced as additional constraints into the formulation of the Tikhonov linear least squares multi-class support vector machine model. The resulting formulation leads to a least squares problem that can be solved using matrix methods or iterative methods. Investigations include the development of a linear knowledge-based classification model extended to the case of multi-categorical discrimination and expressed as a single unconstrained optimization problem. Advantages of this formulation include explicit expressions for the classification weights of the classifier(s) and its ability to incorporate and handle prior knowledge directly to the classifiers. In addition it can provide fast solutions to the optimal classification weights for multi-categorical separation without the use of specialized solver-software. To evaluate the model, data and prior knowledge from the Wisconsin breast cancer prognosis and two-phase flow regimes in pipes were used to train and test the proposed formulation.