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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。 相似文献
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《现代营销(创富信息版)》2015,(11)
改革开放以来,中国居民收入稳步上涨,但收入差距却越来越大。对于个人收入的分析也成了研究的重点。本文利用matlab R2012a建立了BP神经网络和支持向量机算法模型,得到了两个模型在研究个人收入预测应用中总体预测准确率、均方误差MSE和决定系数R2的值。结果表明,相比于BP神经网络,支持向量机预测准确率更高,模型拟合度更好,具有更好的预测效能。 相似文献
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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。 相似文献
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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 总被引:1,自引:0,他引:1
《价格理论与实践》2014,(2)
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。 相似文献
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介绍了最小二乘支持向量机(LS-SVM)的回归算法,给出了基于matlab的工具箱LS-SVMlab对城市用水量预测的算法步骤。选择高斯径向基核函数作为核函数,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)映射出城市用水量和人均综合用水量及用水人口间的非线性关系,从而建立出基于LS-SVM的,模型参数分别为的关于城市用水量的预测模型。与神经网络的预测结果相比较,该模型具有较高的预测精度和动态适应性。 相似文献
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文章概述层次分析法和模糊数学的基本理论,建立模糊层次分析法估价模型进行实证研究,测算上海市闵行区某套住宅物业市场价值。 将计算结果与该房屋实际成交价格进行对比,分析模糊层次分析法在房地产估价领域的适用性,验证估价结果的准确性,展望该方法在房地产估价领域应用的前景。 旨在为房地产估价方法多元化发展作出贡献,为房地产行业信息化提供理论支持。 相似文献
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本文以2001年至2008年间74家A股机械、设备、仪表业上市公司数据为研究对象,分别用多元判别、逻辑回归、BP神经网络和支持向量机四种方法构建了财务危机预警模型,并用2009年至2012年间24家同行业上市公司作为检验样本对模型进行了检验.研究结果表明:第一,人工智能方法所构建模型的预测准确率比传统方法构建模型的准确率高;第二,资产净利率和营业收入增长率是区分机械、设备、仪表行业上市公司财务状况优劣的重要指标. 相似文献
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本文采用Eviews及MATLAB软件建立多元线性回归模型及BP神经网络模型,探究传统多元线性回归方法与BP神经网络方法预测经济增长过程中的误差大小,为政府引导经济增长提供模型支持。 相似文献
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本文采用Eviews及MATLAB软件建立多元线性回归模型及BP神经网络模型,探究传统多元线性回归方法与BP神经网络方法预测经济增长过程中的误差大小,为政府引导经济增长提供模型支持. 相似文献
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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。 相似文献
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针对股票市场的高噪声,强非线性和不确定性等特点和以往传统的神经网络预测方法存在的不足,对标准最小二乘支持向量机方法优化,运用给各个样本的惩罚系数和误差要求赋予不同权重的加权最小二乘支持向量机方法结合滚动时间窗来学习建模。对上证地产业类指数的建模和预测表明,该算法具有良好的预测精度和抗燥性能,是对股市进行分析和预测的一种可行而有效的方法。 相似文献
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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。 相似文献
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本文采用神经网络的方法,利用消费者物价指数、工业增加值和货币供给等数据,分别以BP神经网络、RBF神经网络和Elman神经网络建立通货膨胀预测模型.三个模型预测结果表明,采用神经网络方法建立的模型能够较好地预测通货膨胀的变动.通过比较BP神经网络和Elman神经网络预测结果可以看出,带有反馈机制的神经网络模型预测性能优于一般神经网络模型. 相似文献
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详细介绍利用支持向量回归方法进行金融时间序列预测的建模原理。将其应用到深圳股票市场的数据,进行预测。最后运用6种误差统计量对预测结果与基于BP算法、基于ARCH(1,1)模型、基于GARCH(1,1)模型的4种预测结果进行比较,并得出结论:基于支持向量回归的预测方法最优。 相似文献