企业管理二分类问题研究综述--基于支持向量机

通过梳理企业管理领域的二分类问题，发现二分类支持向量机广泛应用于客户流失预测、上市公司财务困境预警和信用风险评估。并且为了提高预测精度，学者不断改进该模型：为适应具体数据特征，如数据存在外点或噪声点、非平衡性、重叠性、错分代价差异性等，相应引入模糊、加权、双隶属支持向量机以及代价敏感性学习机制等。     

基于支持向量机的舰艇部队作战油料消耗量预测研究

为了提高舰艇部队战时油料消耗量预测的准确性,提出了基于支持向量机的预测方法.分析了支持向量机的回归原理及算法,构造了舰艇部队作战油料消耗量预测模型.针对支持向量机中训练参数对预测结果的影响,采用遗传算法对相关参数取值进行优化,以获得预测性能较好的支持向量机模型.以某舰艇部队参加演习的油料消耗量数据作为实验数据,采用构建的支持向量机模型对舰艇部队油料消耗量进行预测,并将其与BP神经网络进行对比分析.实验结果表明,支持向量机比BP神经网络预测精确度更高,误差更小,有效提高了舰艇部队作战油料消耗量预测的准确性和可靠性.     

银行自助设备备付金预测模型探索

本文运用数据挖掘方法，以银行自助设备实际业务中发生的流水数据作为数据来源，试图解决自助设备备付金预测问题。通过分析自助设备影响因素，比较了神经网络、支持向量机等预测算法，给出了自助设备预测模型。     

SVM分类器在继发性干燥综合征诊断中的应用

本文为解决SLE患者并发继发性干燥综合征不易诊断及确诊主观性较强等问题,提出了一种可供计算机学习的支持向量机智能算法预测诊断模型。首先对材料中141名患者的26种相关诊断指标进行数据预处理,使之成为能够适合支持向量机计算的量化数据;其次运用交叉验证法、网格搜索法、改进的粒子群优化算法分别对支持向量机模型中的惩罚系数C与核参数g进行优化选择,并利用MATLAB软件分别画出以上3种优化方式得出的支持向量机参数模型;最终对比选出对SLE患者并发继发性干燥综合征疾病诊断预测度最高的预测模型。结果表明,基于改进的粒子群算法优化的支持向量机分类模型参数的自优化,对该疾病预测诊断精度最高。     

SVM与神经网络在时间序列预测中的比较

神经网络和支持向量机都能有效地预测时间序列数据,但各自结构特点不同,导致其预测性能有差别。文章从理论和实践上比较了支持向量机与神经网络的优缺点。     

论提高装备故障预测准确度的方法途径——先进智能预测算法研究

提高故障预测准确度的方法有很多,研究先进的智能预测算法就是其中的一种。大量的先进预测算法都得到了广泛的应用,如专家系统、神经网络、支持向量机等。每种智能预测算法都有各自的优点和不足,首先介绍了常见的智能预测算法及其应用;然后重点介绍了支持向量机,主要包括其基本原理和主要问题;最后对支持向量机算法的改进方向进行了探讨。支持向量机作为智能预测算法的一种,对于提高故障预测准确度有很好的应用前景。     

基于支持向量机的公路货运量预测方法研究

首先分析了公路货运量预测的重要性，介绍了国内外主要预测方法。归纳总结了支持向量机的核心思想和基本原理，利用此较新的理论建立了公路货运量预测模型，给出了构建模型的具体分析步骤，同时探讨了参数的标定和修正过程。利用北京市基础数据，建立北京市公路货运量预测的支持向量机模型，并应用LibSVM软件进行预测，预测结果验证了模型的有效性和可行性，表明方法可以推广并可实际应用。     

基于非线性支持向量机区域物流量预测

针对现阶段物流系统样本量少的具体状况，从神经网络的非线性预测分析入手，建立物流量预测非线性支持向量机模型并在廊坊市应用，与其它预测方法进行比较，证明采用支持向量机用于区域物流量预测的正确性、可行性并具有较高精度。     

基于支持向量机的福建省GDP预测研究

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。     

基于粒子群优化的LS-SVM的福建航空物流需求预测

根据福建省过去十几年航空货物发送量的数据,针对航空物流预测的不确定性,将粒子群优化算法和最小二乘支持向量机相结合,采用粒子群优化最小二乘支持向量机的方法来建立模型。并将优化后的最小二乘支持向量机模型应用于福建省航空物流的需求预测中,而后通过仿真对结果进行验证。     

遗传支持向量机在城市节假日电力负荷预测中的应用

支持向量机（support vector machines,SVM）根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷,具有良好的预测效果？但是在基于支持向量机的负荷预测方法中,参数的选择对预测结果具有较大影响,可能导致结果误差较大。本文利用遗传算法对SVM的参数最优值进行自动搜索,改善其预测性能。然后将遗传支持向量机（GA-SVM）应用于广东省某城市的节假日电力负荷预测。结果表明,基于遗传支持向量机的预测效果比相似日法更好。     

两种减少噪声对双支持向量机影响的方法

双支持向量机是Jayadeva等人在2007年提出的一种新的支持向量机.在处理模式分类问题时,双支持向量机的训练速度远远超过传统的支持向量机,计算效率大约是传统支持向量机的四倍.但双支持向量机没有考虑到不同样本点对最优超平面所产生的影响,而是同等对待所有的训练数据样本来构造最优超平面,从而无法降低噪声对分类面的影响.为了克服这个缺点,总结提出了两种方法,一是将模糊技术应用于双支持向量机中,对不同的样本采用不同的惩罚权系数,找到适合的隶属度函数来提高双支持向量机的分类准确率;二是将超球体技术与双支持向量机相结合,清除数据样本中的噪声,减小系统结构误差.实验证明这两种方法能有效的减少噪声的影响.     

大丰港货物吞吐量的时间序列法预测研究

根据大丰港的历史数据,采用时间序列的回归分析方法对大丰港货物吞吐量进行预测研究。在回归分析法中,通过比较,选择指数模型、高次多项式模型以及支持向量机方法分别对大丰港的货物吞吐量进行模拟预测。对指数模型、多项式模型、支持向量机三种方法的预测结果进行比较,并结合大丰港的实际情况,最终选择使用支持向量机法给出大丰港2012—2016年的货物吞吐量预测值。     

基于支持向量机的城市物流需求预测研究

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。     

基于支持向量机的公路货运量预测方法研究

首先分析了公路货运量预测的重要性,介绍了国内外丰要预测方法.归纳总结了支持向量机的核心思想和基本原理,利用此较新的理论建立了公路货运量预测模型,给出了构建模型的具体分析步骤.同时探讨了参数的标定和修正过程.利用北京市基础数据,建立北京市公路货运量预测的支持向量机模型,并应用LibSVM软件进行预测,预测结果验证了模型的有效性和可行性,表明方法可以推广并可实际应用.     

橡胶充气芯模混凝土填料工程工期预测研究

根据橡胶充气芯模混凝土填料施工的特点,详细分析了影响其工期的因素,结合支持向量回归机(SVR)和粒子群算法(PSO)的优点,建立基于PSO-SVR的橡胶充气芯模混凝土填料工程工期预测模型。通过对某选煤厂混凝土填料施工的数据进行仿真,结果显示:PSO-SVR模型的预测效果优于基于交叉验证的支持向量回归机(CV-SVR)模型以及基于遗传算法的支持向量回归机(GA-SVR)模型。     

支持向量机技术及其应用研究

支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法,本文主要介绍了支持向量机的基本原理,多类分类的研究现状。最后介绍了支持向量机的典型应用。     

基于大数据的地铁供电系统运行状态预测与维护

为提升地铁供电系统运行状态的预测与维护效能,本文使用大数据分析地铁供电系统电流特征,精确识别不同站点和线路的峰谷情况。通过发现电流数据中的异常偏离点,实现对异常点数据的历史统计和实时提醒功能。同时增强了对设备管理的宏观把控。利用大数据收集每类电能质量指标参数及相关关键因素数据构建训练样本,通过支持向量机模型得到新建城轨线路的电能质量预测数据。为了评估系统可用性,采用序贯Monte Carlo法进行计算。结果显示,大数据方法预测准确性,达到92%。随着故障数量的增加,大数据方法的耗时仍能维持相对较低的水平,分别为2.2、3.5、5.1分钟,为地铁供电系统的整体性能提升提供了强有力的支持。     

基于支持向量机回归算法的值机行李流量预测

随着我国民航运输客流量逐年增长,机场行李处理系统运行能力不足的问题开始凸显,而机场短时值机行李流量预测是行李处理系统优化的关键.本文通过收集某机场值机行李数据,并结合探索性数据分析与特征工程采用支持向量机回归算法建立预测模型,成功预测了该机场短时值机行李流量,最后通过与K近邻和随机森林算法对比验证了支持向量机回归算法(...     

基于支持向量机的消费者行为分类方法

"大数据"时代的来临,企业更加重视通过数据分析来洞察消费者行为,以实现更为精准的营销模式。现有对消费者行为的分类方法主要有层次分析法,聚类,贝叶斯网络等。文章引入支持向量机的方法应用在消费行为分析中,它是在统计学理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决有限样本,非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。最后,文章利用广东省烟草公司的实际调研数据进行支持向量机的训练。文章发现,相比于传统的消费者行为分类方法,支持向量机用于消费者行为分析是一种更精确有效的分类方法。