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。     

秦皇岛煤炭价格预测研究——基于因素分析法和支持向量机模型

煤炭是我国重要的战略资源,其价格波动对国民经济影响重大。本文选取了煤炭产量、煤炭销量、进口量、国际原油价格和秦皇岛煤炭交易月度价格为样本数据,建立基于因素分析的支持向量机模型(FS-SVM)对秦皇岛的煤炭价格进行了预测分析,并与神经网络模型(BPNN)和无因素分析的支持向量机模型(SVM)的预测结果进行了对比。结果表明,以因素分析的结果作为输入的支持向量机模型可以有效地预测市场煤价,其预测结果可为大型煤炭消耗型企业购煤决策提供指导性意见。     

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。     

基于核主成分分析的PSO－SVR的煤炭物流需求量预测

利用核主成分分析法对煤炭物流需求影响因子进行特征提取,以获得的主成分作为支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,利用粒子群算法对模型参数进行选择优化,从而构建出核主成分分析和粒子群优化支持向量机协同模型,并通过实例对模型的合理性和有效性进行验证。     

遗传算法的支持向量机模型在房地产估价中的应用

利用遗传算法对传统的支持向量机进行改进,提出GA—SVM房地产估价模型,并运用到房地产估价的预测中,通过与支持向量机模型、BP神经网络模型和市场比较法的对比研究发现,该方法估价预测精度要明显高于BP神经网络模型和市场分析法,略高于支持向量机模型,所以GA-SVM房地产估价模型更具有推广性,更适合于有限样本的房地产价格估价。     

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。     

基于混合两阶段模型的上市公司信用风险评价

利用支持向量机(SVM)-Logistic回归的混合两阶段模型来对上市公司信用风险进行评价。通过Logistic回归分析来对SVM的输出结果进行修正,降低了传统SVM方法的经验风险,提高了分类准确率。对SVM-Logistic回归模型、SVM和神经网络-Logistic回归模型进行实证比较,结果表明,支持向量机-Logistic回归模型的总判别准确率高于其他判别模型。     

基于支持向量机的煤灰结渣特性判别

在研究燃煤煤灰成分与其结渣特性之间相关关系的基础上，提出了基于支持向量机算法的煤灰结渣特性判别模型。该模型将煤灰成分作为输入量，煤灰结渣特性作为输出量。并用离子群优化算法对支持向量机参数进行优化。最后用实测数据时模型进行校验，结果表明，尽于支持向量机的煤灰结渣特性判别模型的判别准确率高于采用相同训练集和测试集的其他算法。     

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。     

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。     

基于多元回归分析——支持向量机的财务危机预警模型

研究结果表明:基于财务信息指标信息的多元回归支持向量方法,是预测企业财务是否会发生财务危机的有效方法。应用Matlab编程语言,使用计算机可以方便的完成支持向量机模型的算法设计和数据运算。建立上市公司财务危机的预警模型,可为投资者及相关者预测公司财务状况提供科学的决策手段和可靠的依据。     

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。     

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。     

支持向量机在企业冰箱订单需求中的应用

为了提高企业冰箱订单预测精度,提出基于支持向量的订单需求预测模型,本文在对冰箱订单需求影响因素分析的基础上,选出对冰箱影响订单需求最为重要的五个因素,运用支持向量机(SVM)对冰箱订单需求进行训练、预测分析,得到支持向量机在冰箱订单需求预测中的准确率,通过与BP神经网络、时间序列模型(ARMA)对比证明该模型预测精度较高,是一种有效的方法,值得推广使用。     

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.     

基于SVM的B2C商务网站服务质量评价模型

本文针对B2C商务网站的服务质量评价模型进行了研究,并提出一个先进的解决方案。结合经典的服务质量评价体系与B2C商务网站的功能项目要素来分析B2C商务网站的服务质量评价体系,并分析了具体的指标取值方法。在此基础上,利用目前先进的模式识别技术支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对B2C商务网站服务质量评价进行建模,并分析了详细的建模步骤。     

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SVM的中小企业财务预警模型探讨

本文结合我国中小企业当前的实际情况,针对常用的财务危机预警模型的不足,为有效解决传统模型存在的小样本、高维数、非线性和局部极小点等问题,提出了利用SVM(支持向量机)的分类能力建立财务预警模型。最后利用上市公司的财务数据进行训练和评估,证明了基于支持向量机的财务预警模型在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力。