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。     

基于支持向量机的中国猪肉产量预测研究

生猪养殖业作为我国大力扶持的产业,一直以来都占据中国畜牧业的“半壁江山”。尽管如此,我国居民对猪肉的消费量仍大于猪肉产量,为了稳定市场对猪肉的需求,还要依靠一定数量的进口。为了促进我国猪业的发展和更好地满足消费者对猪肉价格的预期,提高猪肉产量是一项重要手段。本文搜集了1990—2019年中国猪肉产量的数据,选择支持向量机模型预测了2020年猪肉产量,分析了猪肉产量变动情况及走势,并对相关影响因素进行系统分析,提出对策与建议,以期为中国猪业相关部门提供参考。     

基于支持向量机在重工业经济领域预测研究

提出了一种基于支持向量机预测重工业经济月度同比增长率的方法。利用2002年以来,我国6年的重工业月度同比增长率数据,建立支持向量机预测模型,并对预测结果和实际值进行了比较分析,表明该方法用于经济预测和经济分析是有效的。     

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.     

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。     

基于相空间重构与支持向量机的电力负荷预测

近年来让人们对电力负荷预测的研究越来越显示出它对电力系统具有非常重要的意义,本文结合了电力负荷的混沌特性,对电力数据进行了相空间重构,提出了基于相空间重构和支持向量机回归的电力负荷预测方法,并结合实际应用取得了很好的效果。     

基于加权最小二乘支持向量机的金融时间序列预测

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。     

基于数据挖掘的支持向量机库存预测模型研究

针对传统库存预测方法的不足及库存自身特点,引入支持向量机这一数据挖掘的新方法,建立了库存预测模型,把服务水平作为模型的输入特征,实现了库存动态预测。     

11月义乌小商品价格指数微跌11月柯桥纺织价格指数回落明显

11月24日，义乌小商品价格指数101．91，比上月小幅回落0．2点。拉链、眼镜价格回落明显。同日，柯桥纺织价格指数为93．45点．比前一月下跌2．98点，呈下跌走势。原料类、坯布类、服装面料类、服饰辅料类价格指数不等量下跌，拉动总类价格指数明显下滑。下滑主要原因是由于受全球金融危机影响，中国轻纺城市场入市客商依然不足，市场营销滞畅互现。     

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。     

支持向量机在春运客流预测中的应用

由于春运客流预测是不确定的,非线性的动态开放性复杂系统,传统方法往往难以正确地描述这种复杂的非线性特征,因而无法正确进行客流预测。本文采用指数平滑的客流预测方法,提出了一种基于时间序列的支持向量机的历史客流预测方法,实验数据表明,预测结果是可信的。     

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。     

基于支持向量机的上市公司财务危机预警实证研究

本文以在上海证券交易所和深圳证券交易所挂牌交易的87家ST上市公司及102家非ST上市公司为样本,采用公开发布的2003年至2006年的上市公司财务报表中的相关数据,运用支持向量机模型进行了实证研究。研究表明,在小样本数据条件下,与其他预警模型相比,支持向量机模型在预测上市公司是否会发生财务危机方面预测精确度远远高于其他方法,具有其他方法所不具有的优越性。     

中国·义乌小商品指数

<正>~~     

基于粗支持向量机的区域创新能力评价研究

本文首先分析了国内外区域创新能力研究的现状,在综合现有指标体系的基础上提出了一个包括5个因素层、30个指标层的指标体系,并运用粗支持向量机(RS-SVM)模型对区域创新能力进行评价,试图为区域创新能力评价领域开辟一种新的方法.     

基于支持向量机的保健品消费者行为研究

近年来,保健品行业和消费者行为均为学术研究的热点。如何利用现有的技术和理论,实现数据仿真、构建行为模型并挖掘潜在消费群体将成为保健品行业的重要发展方向。支持向量机利用核函数,将低维的线性不可分转化为高维的线性可分(李国正,2003),而且决策函数计算的复杂性仅取决于支持向量的数目,所以有效避免了"维数灾难",大大减少了计算量,具有广泛的应用前景。本文基于影响消费者行为的各种重要因素即性别、年龄、收入等,利用SVM模型,在小样本条件下对消费者行为进行分析预测,对保健品企业市场营销策略的制定具有现实的指导意义。     

支持向量机在股票价格短鞋预测中的应用

SVM采用结构风险最小化原则，使风险只与输入样本数目有关，而与输入的维数无关，从而避免“维灾数”，并且结构参数从样本学习中自动确定，克服了传统神经网络收敛速度慢、结构参数确定无理论依据、存在局部极小值等缺点，具有较好的泛化能力。将此方法应用于股票价格的短期预测，取得晟好的实验结果，而基于支持向量机的股票价格短期预测模型对股市研究也有着重要的参考价值。     

义乌小商品市场景气指数评析

<正>据"中国·义乌小商品指数"(简称"义乌指数")信息系统监测,1月份景气指数为1165.34点,小幅下探24.15点;月价格指数为101.93点,较上期小幅上涨0.23点。