基于灰色系统的支持向量回归预测方法

根据部分时间序列数据贫信息、高噪声和非线性等特点,采用含边值修正的灰色模型进行预测,获取残差序列后运用支持向量回归（SVR）方法对模型进行残差修正得到复合的灰色支持向量回归模型．在支持向量回归中构造具有自适用性的动态惩罚参数G替代传统SVR中的不变参数来提高模型的准确性,同时构造算法决定￡以平滑过度调节．广东省工业生产指数的预测试验结果表明,复合模型具有比其他简单模型更理想的预测效果．     

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.     

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.     

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.     

基于支持向量机的区间模糊数时间序列预测

研究了区间模糊数时间序列的预测方法.首先将区间模糊数序列转换为等量信息的精确数序列,然后对精确数序列建立支持向量机回归模型,通过还原公式,得到区间模糊数序列的拟合值和预测值.最后给出了数值实验,实验结果表明方法有效可行,且比ARMA回归模型以及灰色模型的预测精度更高.     

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.     

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.     

混合区间多尺度分解的区间时间序列组合预测

鉴于传统预测方法一直基于“点”来衡量时间序列数据,然而现实生活中在给定的时间段内许多变量是有区间限制的,点值预测会损失波动性信息。因此,本文提出了一种基于混合区间多尺度分解的组合预测方法。首先,建立区间离散小波分解方法(IDWT)、区间经验模态分解方法(IEMD)和区间奇异普分析方法(ISSA)。其次,用本文构建的IDWT、IEMD和ISSA对区间时间序列进行多尺度分解,从而得到区间趋势序列和残差序列。然后,用霍尔特指数平滑方法(Holt's)、支持向量回归(SVR)和BP神经网络对区间趋势序列和残差序列进行组合预测得到三种分解方法下的区间时间序列预测值。最后,用BP神经网络对各预测结果进行集成得到区间时间序列最终预测值。同时,为证明模型的有效性进行了AQI空气质量的实证预测分析,结果表明,本文所提出基于混合区间多尺度分解的组合预测方法具有较高的预测精度和良好的适用性。     

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.     

Multi-variable grey model based on dynamic background algorithm for forecasting the interval sequence

The multi-variable grey model based on dynamic background algorithm improves the forecasting performance of the multi-variable grey model on the precise number sequence. In order to make this model suitable for the interval sequence, the matrix form of the multi-variable grey model based on dynamic background algorithm is proposed in the paper. In the modeling process, the interval is treated as a two-dimensional column vector, the parameters of the multi-variable grey model are replaced by matrices, and the dynamic background algorithm for interval sequences is proposed. The analysis results of the matrix algorithm for the dynamic background value and the prediction formula show that the new model is essentially a way to predict one of the two bounds of an interval by combining them, reflecting the integrity and interaction between the lower and upper bounds. The interval predictions of industrial electricity consumption of Zhejiang Province, China national electricity consumption and consumer price index show that the new model can well predict the minimum and maximum values of the interval sequence and has better prediction performance compared with the method of predicting each boundary sequence separately.     

Composite support vector quantile regression estimation

In this paper we propose a new nonparametric regression method called composite support vector quantile regression (CSVQR) that combines the formulations of support vector regression and composite quantile regression. First the CSVQR using the quadratic programming (QP) is proposed and then the CSVQR utilizing the iteratively reweighted least squares (IRWLS) procedure is proposed to overcome weakness of the QP based method in terms of computation time. The IRWLS procedure based method enables us to derive a generalized cross validation (GCV) function that is easier and faster than the conventional cross validation function. The GCV function facilitates choosing the hyperparameters that affect the performance of the CSVQR and saving computation time. Numerical experiment results are presented to illustrate the performance of the proposed method     

A novel hybrid multivariate nonlinear grey model for forecasting the traffic-related emissions

In this paper, we proposed a novel forecasting method using grey system theory for the traffic-related emissions at a national level. In our tests, grey relational analysis was used to identify time lags between input and output variables. We introduced a multivariate nonlinear grey model based on the kernel method to improve the accuracy of traffic-related emissions prediction. By solving a convex optimization problem instead of using an ordinary least squares estimation, the proposed model overcame the limitations of the classic grey forecasting models. A model confidence set test on the realistic results of forecasting traffic-related emissions in European Union member countries showed that the proposed model demonstrated a marked superiority over robust linear regression and support vector regression. Based on the non-methane volatile organic compounds from road transport and the relevant factors of the emission from 2004 to 2016, a more stringent European Union emission reduction commitment to the road transport for each year from 2020 to 2029 was suggested. We also investigated the advantages of the proposed model via the analysis on convergence, robustness, and sensitivity.     

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.     

基于等维递补的多变量灰色组合预测模型

利用等维递补建立单个多变量灰色预测模型,进而建立多变量灰色组合预测模型.通过实例说明多变量灰色组合模型的应用和效果.     

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In this paper, a vector parameter method for ridge regression is proposed. We choose the negative gradient of mean square error as vector direction and decide vector norm with the expectation constrains both of mean square error and of residual error. We come to conclusions that the mean square error is a decreasing function of vector norm while the residual error a increasing one. It is the monotonicity of the errors that leads to our expectation constrains. Since two conflict constrains are under consideration, our vector parameter ridge regression is expected to bear both satisfactory mean square error and acceptable residual error. Finally, a multi-collinearity model is given as an example.