基于RS-LSSVM制造业上市公司财务危机预警模型

针对制造业上市公司财务危机影响因素多、 各影响因素之间相互关联、 样本信息采集困难等问题， 本文结合财务危机理论构建了上市公司财务危机影响因素指标体系， 基于粗糙集理论融合最小二乘支持向量机方法， 提出了制造业上市公司财务危机预警模型， 预警了未来 ３ 年的财务危机情形， 对比了该模型与传统的最小二乘支持向量机的预测效果。 结果表明， 粗糙集融合最小二乘支持向量机能够有效提高预警效率， 反映各控制因素对上市公司财务危机的影响， 计算结果与样本值拟合精度较高， 满足实际应用要求。     

基于最小二乘支持向量机的我国能源消费计算方法

本文提出利用最小二乘支持向量机方法定量计算能源消费量， 选取了人口数量、 经济增长、 技术水平、 产业结构、 固定投资、 路网密度、 对外开放、 政策影响等作为能源消费的影响因素， 将样本的影响因素数据作为输入量， 将样本的能源消费量数据作为输出量， 利用训练好的最小二乘支持向量机模型作为能源消费量定量计算的有效工具。 研究结果表明： 基于最小二乘支持向量机模型的计算结果与样本值拟合精度较高， 能较好且客观地反映各控制因素对能源消费量的影响， 对制定科学有效的能源规划和决策具有重要意义。     

基于最小二乘支持向量机的标高金预测方法研究

标高金确定的合适与否,直接影响着投标方能否中标和盈利。针对传统神经网络方法存在的缺点,提出了一种基于最小二乘支持向量机的标高金预测方法,并对该方法进行了实证研究。实例研究表明,基于最小二乘支持向量机的标高金预测方法是有效可行的,其在解决小样本数据的非线性问题上有着传统方法无可比拟的优越性。该方法为科学合理地确定标高金提供了一种新的思路,可为投标方的报价决策提供参考。     

基于水文-水力学耦合的辽河中游河道洪水预报及不确定性分析

文章对辽河中游干流内主要支流和干流的洪水演算采用MIKE11水动力学模型进行预报,而流域上游及区间的入流预报采用新安江模型,并以此构建辽河中游河道用水预报分析方案。结合2000—2015年期间的典型洪水场次实测资料,分别对模型参数和系数采用SCE-UA法进行验证和率定,采用HUP法对耦合模型预测结果的不确定性进行定量分析。研究表明:所构建的洪水预报模型的不确定程度较低并具有较高的精确性和可靠性;相关成果可为相似流域的洪水预报及防洪减灾措施的制定提供决策依据和理论支持。     

基于SOA-LSSVM的故障模式识别模型研究

将搜索者优化算法(SOA)应用于最小二乘支持向量机(ISSVM)惩罚因子和核函数参数的选择中,从而改善参数选择的随机性和盲目性,建立基于SOA-LSSVM的故障模式识别模型。应用该模型对变压器油中溶解气体故障模式进行分析,结果表明该算法在参数优选中的有效性,依此而建立SOA-LSSVM故障模式预测模型具有较高的准确率。     

基于Isomap-MPA-LSSVM软测量模型的PVC聚合过程转化率预测

针对聚氯乙烯（PVC）聚合过程转化率难以实时获取,提出了一种基于Isomap-MPA-LSSVM软测量模型预测氯乙烯单体（VCM）转化率的方法。首先,为消除数据间共线性,采用等度量映射（Isomap）算法对原始数据特征进行提取,得到模型的输入变量。其次,用海洋捕食者算法（MPA）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的参数,并建立模型。最后,进行仿真实验。结果表明,软测量模型相较于MPA-LSSVM与LSSVM模型,预测的平均绝对误差分别降低了43.03%和59.92%,均方根误差分别降低了30.27%和52.24%,显著提升了VCM转化率的预测精度。所提模型能精确预测VCM转化率,对提高PVC的产品质量具有重要参考意义。     

基于小波变换和贝叶斯证据推断框架下的LS—SVM短期风速预测

基于小波的多分辨率分析,针对风速序列拟周期性、非平稳性及非线性等特点,将风速序列按不同频率进行分解,对分解后的原始风速信号分别建立不同的预测模型;各个模型的最佳参数由贝叶斯证据3层推断得出,用以建立基于小波和贝叶斯证据推断框架下的最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归短期风速预测模型。应用该模型对东北某风电场的风速进行了提前1h的预测,预测的平均绝对百分比误差为7．63％,提高了预测精度。预测结果表明：基于贝叶斯证据推断框架下的LS—SVM和小波分析相结合的短期风速预测模型是一种有效、可行的风速预测模型,可为风力发电功率的预测提供一定的理论支持。     

基于SVM模型的上市公司财务困境预警研究

本文运用支持向量机技术,以我国上市公司为研究样本,建立了一种新型的财务困境预警模型.通过对该模型的反复调整,得到了较高的预测精度和较好的推广能力.与其它财务困境预警模型相比,我们所建立的支持向量机模型在对上市公司财务困境预警方面具有便于使用、预测精度高等特点.具有广阔的实际应用前景.     

淡水河一维-二维耦合水动力学模型构建及应用

对淡水河干流、主要支流、淡澳分洪河采用一维水动力模型建模，对惠阳主城区进行二维水动力模型建模，利用河道两岸进行一维、二维水动力耦合，模拟淡水河溃漫堤洪水演进过程。结果表明：除桥南排涝站到淡水站河段，水面线误差在20cm以上外，其余河段水面线偏差均在20cm以内，一维-二维水动力学模型计算的淡水河的洪水演进过程总体较为合理。研究成果对于流域防洪风险图的绘制具有重要参考价值。     

电网技术改造项目工程造价预测模型研究

正随着人们对电能质量的要求越来越高,早期投入的电网企业设备远不能满足现代化电力系统管理模式,电网企业的技术改造已成为趋势。由于设备和资金投入大,资产分布分散,建立科学合理的电网企业技术改造项目工程造价预测模型成为亟需解决的关键问题。为此,特提出飞蛾火焰算法(MFO)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,以便更好地研究我国电网企业技术改造项目工程造价的未来趋势。     

基于灰色模型和最小二乘机原理的区域水资源供需组合预测研究

文章将灰色模型和最小二乘机模型进行组合,并将组合模型用于辽宁西部区域水资源供需预测中。研究结果表明:组合模型可综合考虑不同模型的优点,进行加权组合预测,相比于单一预测模型,组合预测模型在区域水资源供需预测中具有较高的预测精度,预测误差得到明显改善。研究成果对于区域水资源供需预测方法提供参考。     

基于支持向量机的石油期货价格预测

建立了基于支持向量机技术的石油期货价格预测方法.该方法使用价格序列一阶差分及其滞后值建模,采用径向基(RBF)核函数和序贯最小优化(SMO)算法,通过综合验证方式确定包括嵌入维数在内的各参数.实证研究表明,支持向量机方法比RBF神经网络和ARIMA模型预测精度更高,具有很好的应用前景.     

混沌果蝇-最小二乘支持向量机变压器DGA诊断

针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点,融合混沌算法对果蝇优化算法的进化机制进行改进,提出混沌果蝇优化算法(CFOA)。将CFOA算法应用于最小二乘支持向量机(LSSVM)惩罚因子和核函数参数的选择中,可以改善参数选择的随机性和盲目性,从而建立基于CFOA-ISSVM的故障模式预测模型。应用该模型对变压器油中溶解气体故障模式进行预测,结果表明,CFOA方法在在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上均比基本FOA有较大的提高,依此而建立的CFOA-LSSVM故障模式预测模型具有较高的准确率。     

最小二乘法在商品销售预测中的应用

作为商品预测中的一种方法，本文介绍了最小二乘法的基本原理，并在一般和特殊两种情况下利用最小二乘法建立了回归线性预测模型。最后给出了利用最小二乘法进行商品预测的实例。     

基于健康状态预测的家具制造设备维修方法

针对板式家具制造企业中如何以较少的投入来减少故障停机时间的问题，提出了一种基于健康状态预测的设备维修方法。该方法将设备的温度和电信号数据作为输入信息，通过模糊最小二乘支持向量机构建的故障预测模型获得预测输出，并以该预测输出数据来建立设备健康状态等级、指导设备维修计划的科学制定，从而减少故障停机时间。利用直线封边机的运行和维修数据对该方法进行案例验证，表明该方法有一定有效性。     

北方旱区中小河流洪水预报中改进的非线性时变增益模型应用研究

文章采用非线性时变增益模型对北方旱区中小河流洪水进行预报分析,然后选取该区域2个典型中小河流对模型预报的精度和准确性进行验证,并对比分析了北方旱区洪水预报在改进前后的科学性与可靠性。研究表明:在改进的模型中考虑前期土壤湿度以及雨强因素可显著提高降雨产流的非线性准确度,相对于改进前的北方旱区中小河流洪水预报其模拟精度在改进后可显著提高并最终达到乙级水平;本文可为提高中小河流洪水预报提供一定的参考借鉴和决策依据。     

基于定量降水和集合预报的北方旱区中小流域洪水预测研究

降水预见期对洪水预报精度产生直接影响,降水预见期越长,对小流域洪水预报影响程度越高。为此应用具有中尺度模式的定量降水和集合预报降水产品,结合分布式水文模型TOPMODEL对辽西某区域进行预报试验,并对各种降水预报产品进行统计试验。预报试验结果表明:各降雨产品对于小、无雨的预报准确率在70%~85%之间,而在大雨和中雨级别的准确率在55%~60%之间;定量降水和集合预报方式可延长降水预见期,但在北方旱区小流域预报精度不高,仅可为防汛决策提供洪峰和峰现时间的区间范围,具有一定的参考价值。     

大凌河下游洪水演进分析

基于高精度DEM数据和大凌河下游河段断面实测资料,利用一维、二维水动力学模型构建MIKE FLOOD洪水演进实施动态耦合模型,对50 a一遇的洪水淹没风险与满溢演进过程进行模拟分析,然后从流场分布与水量平衡的角度计算不同时段的洪水淹没水深、分布范围。研究表明:所构建的MIKE FLOOD耦合模型具有较高的合理性与可靠性,模型能够比较客观、准确地反映大凌河下游洪水风险分布特征与演进过程,可为流域防洪预案的制定、洪水风险管理及防汛指挥提供一定决策依据。     

中小河流洪水预报难点及对策分析

洪水预报是重要的非工程防洪措施,有效的预报系统能够及时预报洪涝灾害,并为防洪指挥提供决策依据。鉴于中小河流水文监测站点网络不完善,监测资料有限的实际情况,选择了模型结构较为简单的HEC-HMS半分布式洪水预报模型,根据河流流域的水文、地形、地貌情况选择适用的模型计算参数,并利用实测洪水资料进行模型参数率定,计算模拟结果与实测洪水资料具有较好的一致性,计算模型适用于该流域洪水的预警预报。     

奇异谱分析-支持向量回归机耦合模型在月降水量预测中的应用研究

以辽宁省某气象站为研究对象,其月降水量的数据的处理利用奇异谱分析,并以此提取多个子序列,然后针对不同子序列采用支持向量回归机构建耦合预测模型SSA-SVR,对模型输出结果求和即为预测结果;最后采用耦合模型SSA-SVR、小波分析预测模型WA-SVR、支持回归机模型SVR对不同步长的月降雨量进行预测。研究表明:所构建的SSA-SVR耦合模型其预测结果具有较高的精度和准确性,能较好地揭示出研究区域的月降水量变化特征,预测结果与实测值具有保持高度的一致性。