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.     

支持向量顺序回归机的统计学习基础

对处理顺序回归问题的支持向量顺序回归机的统计学习理论基础进行研究.
首先, 利用结构风险最小化原则推导出一种顺序回归机,
称之为结构风险最小化顺序回归机, 其次,
证明了结构风险最小化顺序回归机与支持向量顺序回归机解之间的关系.
进一步从统计学习的角度证明了支持向量顺序回归机是结构风险最小化原则的一种直接实现,
并给出了惩罚参数C的含义.     

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.     

基于支持向量回归机的交通状态短时预测和北京某区域实例分析

根据基于支持向量回归机的交通状态短时预测方法建立了数学模型,考虑以交通检测器收集到所要预测时刻前几个时段及被测路段上下游前几时段的交通流量、车道占有率、平均线速度等交通参数为输入,以对应时段的平均线速度为输出.选取核函数,对支持向量回归机进行训练.应用训练完成的支持向量回归机,利用输入参数预测下时段的交通线速度.最后,以北京市北四环某路段的实时监测数据来对模型进行检测,预测结果表明了模型的有效性.     

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.     

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.     

大气中臭氧含量分析预测的支向量机模型

以俄亥俄州(O h io)的气象、臭氧监测数据为基础,对一个监测点数据进行了分析处理,运用支持向量机回归方法,对气象指标的多参数样本进行学习,获得精确的支持向量机映射关系,并对臭氧含量进行预测.预测结果的误差较小,符合实际情况,能够较好的解决实际问题,说明支持向量机回归在预测上具有小的结构风险与强的泛化能力.     

线性支持向量顺序回归机的原始问题的解集分析

本文主要对线性支持向量顺序回归机进行理论研究.对其相应原始问题解的存在性唯一性问题进行细致的分析,指明其解集的确切结构,并给出由对偶问题的解求出原始问题的解集的具体步骤.从而为建立理论上完备的线性支持向量顺序回归机提供了依据.     

支持向量机回归方法在地表水水质评价中的应用

将支持向量机方法应用于地表水质评价问题中,建立了多指标水质综合评价的支持向量机回归模型.在地表水质评价标准的基础上采用内插法获得学习样本,经过训练,得到水质评价的分类区间;然后以实测资料对所建模型进行检验,研究结果表明,支持向量机回归模型性能良好、预测精度高、简便易行,是水质评价的一种有效方法,具有广阔的应用前景.     

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.     

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.     

一种预测接地网腐蚀速率的新方法

针对目前接地网腐蚀预测中的涉及因素较多,提出了基于向量相似度与支持向量回归机(S-SVR)的综合的预测方法应用于变电站接地网腐蚀速率预测模型中.首先将影响接地网腐蚀速率的指标视为1个特征向量并进行无量纲化处理,其次计算各个训练站点的特征向量与实测站点指标向量的相似度;再次,在预测腐蚀速率时,针对传统线性贡献度平均法(LAM)描述非线性存在较大误差的缺陷,提出了先筛选相似度较高训练集再结合支持向量回归机训练模型.经验证,基于向量相似度与支持向量回归机(S-SVR)的综合预测方法预测能力较好.     

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.     

支持向量回归机和多小波变换在数字图像水印算法中的应用

给出一种多小波域上基于支持向量回归机的数字图像水印新算法,算法充分利用了多小波变换和支持向量回归机的优点.通过对新算法实验结果的分析和与其他算法的对比得到:算法对JPEG压缩、模糊处理、锐化等攻击具有很强的鲁棒性.     

线性ε-支持向量回归机的数据扰动分析

支持向量回归机是解决回归问题的一个重要方法.在实际问题中由于测量及计算误差的存在,我们得到的数据往往只是真值的某种近似,带有一定的舍入误差,因此有必要研究支持向量回归机的数据扰动问题.考虑到线性回归问题在实际生活中有广泛的应用价值,把线性ε-支持向量回归机作为研究对象.由于最终关心的是它的原始问题的解,所以我们研究给定的训练集中输入数据发生微小地扰动后,原始问题的解的变化情况.在一定的条件下给出了解对扰动数据偏导数的表达式,建立了线性ε-支持向量回归机的原始问题的灵敏度分析定理.文中还进一步分析了建立该灵敏度分析定理所需要的条件,给出了条件减弱后的结果.文章最后还通过一些简单的数值试验验证了定理的准确性.     

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。     

基于支持向量机的商业银行对中小信贷企业选择方法的研究

引进了一种新的支持向量机的机器学习算法,解决了传统的机器学习算法在商业银行信贷企业选择方法上存在的局限性.以中小信贷企业为研究对象,运用支持向量机算法来解决分类问题和回归问题.通过某商业银行在中小信贷企业选择中的实际应用,并同神经网络训练得出的结果进行对比,证明这种支持向量机的机器学习算法,不仅具有较高的训练效率,而且有更高的精确度.