支持向量机在胎膜早破预测中的应用

为快速、准确地对胎膜早破进行预测,首次应用了一种新型的数据挖掘技术-支持向量机预测模型.该模型针对所获取的胎膜早破及正常破膜数据集100个病例进行建模,并与神经网络、Logistic回归建模的性能进行了比较.结果表明,支持向量机具有可调参数少、学习速度快等优点,计算所得到的结果无论从准确率,还是所获取知识的可理解性等方面,都优于常用的神经网络等方法.用支持向量机方法建立的胎膜早破预测模型合理可行.     

加权支持向量机在证券指数预测中的研究

支持向量机是基于统计学习理论的新一代学习机器.它使用结构风险最小化原则,运用核技巧,较好地解决了学习问题.本文提出了一种基于支持向量机的加权算法,并将其应用于证券,指数预测.与径向基神经网络相比较,加权支持向量机表现出了良好的性能.     

支持向量机在临床疾病诊断中的应用

基于支持向量机的最优二分类方法,以癌症诊断为例,构建了疾病诊断的支持向量机模型.对50例非癌症患者和100例癌症患者的腺苷三磷酸酶(ATP酶)和琥珀酸脱氢酶(SDH酶)活性两项指标分组进行训练和仿真诊断,检测样本的诊断正确率为98.03%,故可以用支持向量机建立临床疾病诊断系统.     

一种加权的支持向量机及其在储层识别中的应用

标准支持向量机(SVM)抗噪声能力不强,当训练样本中存在有噪声或者野点时,会影响最优分类面的产生,最终导致分类结果出现偏差。针对这一问题,提出了一种考虑最小包围球的加权支持向量机(WSVM),给每个样本点赋予不同的权值,以此来降低噪声或野点对分类结果的影响。对江汉油田某区块的oilsk81,oilsk83和oilsk85三口油井的测井数据进行交叉验证,其中核函数采用了线性、指数和RBF这3种不同的核函数。测试结果显示,无论是在SVM还是在WSVM中,核函数选择RBF识别率都是最高的,同时提出的WSVM不受核函数的影响,识别稳定性好,且在交叉验证中识别率都能够达到100%。     

基于Lasso和支持向量机的组合预测及其应用

针对Lasso方法与支持向量机两者的联系与各自的优势,给出了基于Lasso与支持向量机的串联型、并联型和嵌入型三种组合预测,并将它们运用到我国粮食价格预测中.实证结果表明,与单一预测方法的预测结果相比,基于Lasso方法与支持向量机的串联型组合预测和嵌入型组合预测具有更高的预测精度.     

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.     

一种改进二叉树支持向量机在故障诊断中的应用

考虑到构建二叉树支持向量机时样本的分布情况对分类器推广能力具有较大影响,提出一种改进的二叉树支持向量机层次结构构建方法.以类间样本距离和带权值的类内样本距离与其标准差的比值作为类的分类度.将类间距离大且类内样本平均分布广的类最先分离.利用标准数据集,通过与不同多类分类算法比较,验证了改进的二叉树支持向量机的优越性.对双转子涡喷发动机气路部件进行应用改进的算法进行故障诊断,得到了较好的故障识别率.     

优化支持向量机在降水预报中的应用

利用粒子群优化算法对支持向量机参数进行优化,主成分分析法对众多的降水因子进行特征提取,将取得的主成分作为优化支持向量机的特征向量建立优化支持向量机降水预测模型,并对广西降水进行预测.仿真结果表明,粒子群优化支持向量机的预测结果与降水实际值有很好的一致性,通过与其他模型进行比较,表明了模型拟合和泛化能力方面的优越性.     

应用模糊支持向量机进行英文情感分类

针对英文情感分类问题,对不同样本采用不同权重,通过引入模糊隶属度函数,通过计算样本模糊隶属度确定样本隶属某一类程度的模糊支持向量机分类算法,通过对比选取不同核函数和不同惩罚系数的结果.仿真实验结果表明应用模糊支持向量机进行英文情感分类具有较好的分类能力和较高的识别能力.     

基于支持向量机的大豆产量预测研究

应用支持向量机(SVM)的算法进行中国大豆产量的预测研究,用1991-2008年中国大豆数据组成样本集,建立影响因素与大豆产量之间的SVM模型.利用SVM对输入和输出数据进行训练学习,逼近历史数据所隐含的函数关系,完成对新数据序列的映射关系,从而完成对未来年份大豆的预测,并与其它几种方法的预测效果进行比较.结果表明,SVM预测模型预测大豆产量的精度优于其它预测方法.     

基于支持向量机模型的建筑物沉降预测

针对建筑沉降发生的过程,采用支持向量机(SVM)模型对建筑物沉降进行预测.使用前期施工过程中的沉降观测数据作为训练样本集,建立现场动态沉降量预报模型.仿真试验和实践结果表明,模型与BP神经网络预测模型相比能够更准确地反映实际沉降过程,且满足精确性和适用性的要求.     

我国专利申请量的支持向量机预测模型研究

运用支持向量机(support vector machine,SVM)和浮点遗传算法相结合的方法对我国专利申请量进行预测。数据仿真显示支持向量机预测方法比人工神经网络和逻辑回归方法有更高的预测精度,结果显示运用浮点遗传算法参数选取的支持向量机方法对我国专利申请量进行预测是可行和有效的。     

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.     

基于支持向量机的辽宁省粮食产量预测

随着中国经济的不断发展,城市化进程不断推进,总人口逐年增加;农村人口逐年减少,粮食的需求量逐年增加,某些贫困地区已经出现粮食短缺的状况.本文选取了1986年-2016年辽宁省年粮食总产量、有效灌溉面积、农业化肥施用量、农业机械总动力、播种面积以及受灾面积等相关数据.利用支持向量机回归、线性回归,随机森林三种方法,对辽宁省粮食产量进行了预测,并比较了三种方法预测的精准度.     

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.     

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.