基于光滑支持向量机的经济预测模型

由于支持向量机方法具有推广能力强、拟合精度高、全局最优等特点,将支持向量机应用于对经济发展水平的预测中,建立基于支持向量机的经济预测模型,近年来受到了广泛的关注,并得以迅速发展.但在处理大数据时,求解支持向量机对应的二次规划问题是非常棘手的,如何有效求解支持向量机是一个不可回避的研究课题.光滑支持向量机是标准支持向量机的一种改进形式,其在经济走势预测中的应用已显示出了优越性.本文主要介绍了光滑技术在支持向量机中的应用及具体算法.     

支持向量机在数据挖掘中的应用研究

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是数据挖掘和机器学习中的一个很有效的工具。结合支持向量机在数据挖掘和机器学习中的应用,介绍了支持向量机的基本原理,发展方向及其研究热点。     

基于支持向量机回归算法的气象预测的应用研究

支持向量机（SVM）是统计学习理论基础上一种新的学习方法,是关于非线性问题一种有效的解决方法。本文首先简要概述了支持向量机算法的原理,结合具体实例,并运用支持向量机在气象应用进行预测验证分析,试验结果显示,本算法的预测结果比较理想,证明了算法的有效性。     

关于粗糙模糊支持向量机的探索

基于粗糙集理论和模糊支持向量机思想,提出了一种新的支持向量机模型-粗糙模糊支持向量机(RFSVM).采用UCI机器学习数据库中的数据,对比实验,RFSVM比传统支持向量机(SVM)和模糊支持向量机(FSVM)都有明显高的测试精度.     

基于改进SVC的金融时间序列预测简

针对金融时间序列高噪声,强非线性和不确定性等特点,对传统加权支持向量机（WSVM）进行了改进.提出了基于改进加权支持向量机和再加权支持向量机（RWSVM）的金融时间序列预测方法.研究表明,与传统加权支持向量机相比,改进的加权支持向量机有效地提高了金融时间序列预测的精度。     

关于粗糙模糊支持向量机的探索

基于粗糙集理论和模糊支持向量机思想,提出了一种新的支持向量机模型--粗糙模糊支持向量机(RFSVM).采用UCI机器学习数据库中的数据,对比实验,RFSVM比传统支持向量机(SVM)和模糊支持向量机(FSVM)都有明显高的测试精度.     

基于支持向量机的区域物流需求预测研究

基于支持向量机的区域物流需求预测是在追求更高的预测精度下提出的,首先选取非线性回归方法筛选影响区域物流需求的主要因子,然后用支持向量机模型对原始数据进行处理,并通过"影响区域物流需求因素"求解最优化的支持向量机核函数,最后构建影响区域物流需求的影响因子的非线性数据模型。结论表明,支持向量机模型相对多元线性回归、BP神经网络等,提高了区域物流需求的精确度,在之后的区域需求预测中将会有更加广泛的应用。     

支持向量机在模式识别中的应用

针对传统神经网络存在网络结构难于确定、过学习以及局部极小等问题，研究了基于支持向量机（SVM）的模式识别问题。通过对棋盘这种典型非线性二值问题的分类研究，分析了支持向量机的分类与泛化能力。支持向量机在分类和泛化能力方面远远优于传统神经网络。最后将支持向量机用于对两类飞机目标的分类识别，通过多组蒙特卡罗试验，获得了较好的识别结果。支持向量机在目标识别中有巨大潜力和广阔前景。     

智能财务数据分类方法探究

从财务数据分析财务风险的成因,划分财务风险种类,确定财务风险的度量方法,支持向量机(SVM)是解决问题的最好算法之一。传统的支持向量机是两类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题仍是一项有待研究的课题。本文介绍了支持向量机的基本原理,对现有主要的多类支持向量机对财务数据分类进行比较。     

基于支持向量机技术的粮虫图像分类技术研究

介绍了支持向量机的基本思想，提出了一个基于支持向量机的粮虫模式识别系统。该系统先对粮虫图像进行小波边缘提取，根据灰度共生矩阵和局部统计方法提取小波分割后的图像纹理特征。最后利用支持向量机对粮虫图像进行分类。     

基于加权支持向量机的商务采购决策管理

本文在基于一般支持向量机的商务管理决策方法的基础上,对商务采购决策管理问题进行了定性分析,然后对一般支持向量机模型进行了改进,给出了三种加权支持向量机模型,从而使决策方案更具有科学性和针对性。     

基于GA-SVM的物流园区物流需求预测及分析

文章基于支持向量机模型对物流园区物流需求进行预测,相较于传统的网格式搜索对支持向量机参数寻优,使用遗传算法对支持向量机参数寻优,能在实数集内连续地寻找最优参数组合,构建出GA-SVM物流需求预测模型。并通过成都市实例验证了GA-SVM预测模型的有效性。     

滤波-支持向量回归机

本文是在支持向量机、支持向量回归机的理论基础上,提出了一个新的回归算法,即滤波-支持向量回归机的算法.该算法主要思想是:对于有噪声的样本数据,导致分类错误率比较高.为此,我们先进行滤波处理,然后用单参数约束下的支持向量回归机的算法进行训练得到分类器.该算法可提高样本的稳定性,增强了分类器的分辨能力.地基土物理数据分类的实验结果也显示了该算法是有效的,在一定程度上优于硬ε-带支持向量回归机的算法,使得分类准确率从57.7%提高到96.15%.     

基于支持向量机的低压电控系统故障模式识别

介绍了支持向量机的基本理论,并提出了一种新的基于支持向量机的低压电控系统故障诊断方法。此方法利用支持向量机,里过训警和测试,建立故障诊断模型,从而将系统中的短路、堵转、过载、断相、三相不平衡等故障快速、详细并准确的识别出来。     

基于PCA-SVM的港口集装箱吞吐量预测模型研究

从影响港口集装箱吞吐量的若干因素出发,本文依据主成分分析法和支持向量机回归法的基本原理,提出了一种基于主成分分析和支持向量机回归算法的建模预测方法。以连云港1999—2016年的统计数据为例,将该方法与指数平滑法、多元线性回归法及支持向量机回归法相结合,预测精度较高,最后利用主成分分析和支持向量机回归算法预测了2019—2020年的港口集装箱吞吐量,为港口决策提供重要依据。     

基于核Fisher鉴别分析的网络入侵检测算法

提出了一种将核Fisher鉴别分析特征抽取与多分类支持向量机算法结合的网络入侵检测技术,扩展了二分类支持向量机．利用经过核Fisher鉴别分析特征抽取后的训练数据构造优化的决策树,从而实现支持向量机的多分类。实验结果表明该算法能够提高检测正确率,同时降低训练时间,取得了良好的效果。     

基于主成分的RBF核SVM在财务预测领域的应用

支持向量机(SVM)是实现结构风险最小化归纳原理的一种机器学习理论,在有限的学习模式下具有良好的泛化能力。为了评估支持向量机的预测性能,本文通过对684家企业进行财务分析,进而预测企业在未来两年是否会被ST。建立基于主成分的RBF(核函数)核SVM模型,将支持向量机与传统学习算法进行比较,结果表明支持向量机有效地提高了预测的精度,具有良好的泛化和预测能力。     

基于支持向量机的商务采购决策管理

本文通过对采购决策计划的分析,提出了利用支持向量机进行采购决策的可行性。在介绍数据挖掘的新方法——支持向量机的基础上,运用此方法给出了商场采购决策的数学模型及决策方案。     

基于支持向量机的上证指数预测研究

基于支持向量机的预测模型对上证指数进行预测,并将其预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比,其结果表明,支持向量机的预测模型具有较高的拟合和预测精度并优于BP神经网络模型,且支持向量机预测方法计算速度快,准确率高,具有很好的推广应用价值。     

基于加权支持向量机的金融时间序列预测

金融时间序列数据的预测是商业领域的热点问题,对金融时间序列进行准确的预测,对金融投资决策与风险管理具有特别重要的意义。针对金融时间序列的特点,对传统支持向量机进行了改进,提出了基于加权支持向量机的金融时间序列预测方法。研究表明,与传统金融时间序列预测方法比较,基于加权支持向量机有效地提高了金融时间序列预测的精度。