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基于支持向量回归机的物流需求预测模型研究 总被引:2,自引:1,他引:2
通过介绍物流需求和支持向量机的基础理论,利用经济与物流需求之间的关系,提出了基于支持向量回归机的物流需求预测模型,给出了构建模型的具体分析步骤,并通过实例详细阐述了模型的应用过程,预测结果验证了模型的可行性和有效性。 相似文献
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文章采用支持向量机(SVM)来处理上市公司财务数据,与传统的方法相比较,有较好的范化能力,避免了传统方法的不足,能较客观的对上市公司财务困境进行预测。事实证明本模型是有效的,能为投资人和债权人的决策提供有力的支持。 相似文献
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文章利用支持向量机的非线性能力对历史物流需求量进行学习,获得模型最优参数,对将来物流需求进行预测。文章调研了焦作市历年的城市物流需求数据对模型性能进行测试,测试结果表明,支持向量机针对城市物流需求预测精度较高,为城市物流需求预测提供了有效的方法。 相似文献
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用贝叶斯证据框架理论改进小波变换最小二乘支持向量机混合预测法。应用贝叶斯证据框架实现各尺度预测模型的超参数、核参数以及输入变量的自适应选择。该方法在提高预测精度的同时,大大增强了其混合模型的适应性。 相似文献
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准确合理地预测现金流量是决策者面临的重要课题之一。文章通过采用支持向量机进行建模和仿真,利用滑动窗技术,对一汽轿车的现金流量预测进行了实证研究。研究结果表明,支持向量机模型在小样本条件下具有较好的预测效果。模型的拟合和预测效果与滑动窗发送器的尺寸和具体的权重函数选择有关。 相似文献
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本文研究了基于支持向量机的故障诊断方法。以传感器检测数据为输入,利用v-支持向量分类机进行故障分类识别。通过对柴油机燃油压力波动信息和柴油机振动监测数据的处理分析,结果显示基于支持向量机的故障分类器能够在样本有限的情况下出色的完成多种故障的诊断分类。 相似文献
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结合粗糙集理论的属性约简和支持向量机(SVM)的分类机理,提出一种数据分类的混合算法;建立了基于此算法的商业银行信用风险评估模型。模型以粗糙集属性约简作为预处理器,删除冗余属性和冲突对象,但不损失有效信息;然后基于SVM进行分类建模和预测。实证表明,创建的模型分类性能良好,降低SVM分类过程的复杂度,一定程度上避免了训练模型的过拟合现象。通过与SVM和神经网络模型的比较,证实该方法用于信用风险评估的有效性。 相似文献
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采用1981~2002年的福建省GDP数据作为支持向量机(SVM)的训练目标,以各期前三年的GDP作为输入向量构成训练样本。首先利用格子搜索法获得支持向量机模型中的参数(C,γ,ε)对样本进行训练。然后用训练所得模型对2003、2004、2005三年的福建省GDP进行测试,平均测试精度达98.12%。可以认为支持向量机具有较强的泛化能力,在宏观经济预测中具有较高的精度,从而可用于未来实际GDP的预测。 相似文献
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利用支持向量机回归算法建立备件需求模型,对未来备件需求进行了预测,并结合实例将支持向量回归算法与传统的最小二乘拟合方法作比较。结果表明,支持向量回归算法在预测精度上具有明显的优势,该方法能够较好地适应样本数量较少、需求呈非线性特征的备件预测问题。 相似文献
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基于时间序列的支持向量机在物流预测中的应用 总被引:3,自引:1,他引:3
由于物流预测是不确定的、非线性的、动态开放性的复杂大系统,传统方法往往难以准确地描述这种复杂的非线性特征,因而无法准确进行物流预测,本文提出了基于一种基于时间序列的支持向量机(SVM)的物流预测方法。将该方法用于实际物流系统的公路运输量预测中,和真实值比较说明所提出的物流预测方法是可行和有效的。 相似文献
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支持向量机是一种基于统计学理论的新颖的机器学习方法,该方法被广泛用于解决分类和回归问题。文章将最小二乘支持向量机(LS—SVM)算法应用于电力系统短期负荷预测中,并将其预测结果和BP神经网络的预测结果进行比较分析。仿真实验表明,该方法在短期负荷预测中具有很好的预测速度和精度。 相似文献
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针对区域货物周转量的特点:时间上的大波动性和区域之间的密切相关性,指出:反映区域货物周转量预测的指标数据存在高度的非线性、耦合性和时变性。通过对区域公路货物周转量历史数据的分析,确定了相关预测变量。在上述基础上,建立了基于SVR的区域公路货运周转量预测模型。由于该模型建立在统计学习理论的基础上,因而具有良好的非线性数据处理能力,并保证了预测模型的泛化性能。以金华市为应用对象,说明了该模型的有效性。 相似文献