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海南省以其独特的热带旅游资源吸引着大批游客前来观光度假,旅游业已成为海南建省后的支柱产业。文章通过对海南省1987年至2005年入境旅客客流量数据的特征分析,在统计学习理论和结构风险最小化准则的基础上,建立了基于支持向量机的海南省入境旅游客流量预测模型。实例分析表明,该方法具有收敛速度快、泛化能力强等优点,比较适合旅游客流量的预测。 相似文献
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电价预测对于发电商、供电企业以及市场监管者都具有重要的意义。提出一种小波自适应支持向量机预测模型,先将电价时间序列作小波分解得到低频和高频分量,再采用自适应调整法,自动地为支持向量机选择较好的参数对电价小波分量逐一预测,最后通过小波重构得到电价最终预测结果。实例证明前述方法得到的预测精度高于BP、RBF、SVM等传统预测模型。 相似文献
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遗传模拟支持向量机在居民消费价格指数预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了能够准确地对我国居民消费指数进行预测,本文深入研究了支持向量机在居民消费价格指数中的预测,首先阐述了最小二乘支持向量机的基本理论,接着提出了遗传模拟退火算法,最后进行实例研究,结果表明该方法具有较高的预测精度. 相似文献
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首先利用线性回归模型提取股市系统的线性特征,其次神经网络提取股市系统的非线性特征,共同生成预测个体;最后利用支持向量机回归组合,时变权重分别赋权生成最终结论。建立基于支持向量机的股市组合预测模型,并对上证指数的日开盘价,收盘价实例分析,结果表明该方法取得较好的效果。 相似文献
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冲天炉铁液质量预测是一项复杂而有难度的技术,受到很多因素的影响。文章提出了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的冲天炉铁液质量预测方法,即将粒子群优化算法(PSO)用于SVM参数优化。它不仅具有很强的全局搜索能力,而且容易实现。经实验结果证明,PSO-SVM的预测输出与实测数据基本一致,其预测精度高于普通的SVM,所有的预测误差都远小于5%的工程许可误差。 相似文献
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与回归分析不同,时间序列分析不是根据与其它变量的因素关系来预测一个变量的未来变化,而是根据该变量自身过去的规律来预测其未来的变化。这与实际中价格信息的复杂性特征具有较好的符合关系。作在Intnet网上查取了伦敦金属交易所(LME)镍金属从1998年1月到2001年5月共41个月的月平均现金参与价值数据41个,用其中的前37个数据进行时间序列分析,得到了AR(3)模型,用最小二乘法和Yule-Walker法预测后五个数据,得到了较好的效果。因此在价格信息分析与预测中使用时间序列分析理论和方法具有广阔的应用前景。 相似文献
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基于主成分分析和支持向量机的个人信用评估 总被引:2,自引:1,他引:1
本文针对信用评估指标维数较高的问题,运用主成分分析与支持向量机理论建立了一个新的个人信用评估预测模型。为反映该模型在信用评估分类方面的优越性,又分别建立了基于神经网络、K近邻判别分析等多种理论的信用评估模型,并用同一组数据对不同的模型分别进行训练,然后比较其预测分类正确率。实验结果表明,基于主成分分析与支持向量机理论的个人信用评估模型具有较优的预测分类正确率。 相似文献
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与现有研究文献不同,文章采用基于统计学习理论的新型机器学习方法——支持向量机(SVM),通过2004年沪市的机械、设备、仪表行业上市公司的股权属性、董事会特征对公司绩效进行识别。研究结果显示,各组检验样本的正确识别率基本都在80%以上,证明支持向量机对公司绩效具有良好的识别能力,特别是表现出对小样本的适应性。 相似文献
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中小企业在我国国民经济和社会发展中处于重要的战略地位,但中小企业长期以来一直面临着融资困境,若能建立一套适用中小企业特点的信用评级方法,将在很大程度上解决银企之间的信息不对称问题,从而缓解其融资困境。因此我们致力于中小企业信用评级指标体系的选取和技术路线的优化,通过选用一种小样本学习理论支持向量机(SVM)方法对中小企业信用状况进行评估,形成较为先进的中小企业信用评级方法,并通过实证分析并与BP神经网络进行比较,证明了该方法的有效性。 相似文献
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作为数据挖掘中的一项新技术,支持向量回归机(SVR)正被运用到各种各样的实际问题当中,发挥了其它方法所不具有的优越性。本文通过运用支持向量机的方法,对房地产行业上市公司的竞争力进行了实证研究,采用十折交叉验证法对样本进行训练、验证,得到上市公司的竞争力状况及其变化趋势。 相似文献
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内幕交易的识别问题一直是证券市场的难题,学术界进行了大量有益的探索,却难以得到满意的结果。本文选取了从2000—2015年被我国证监会或司法机关查处的内幕交易案例作为研究样本,利用支持向量机模型对内幕交易进行识别。研究结果表明:累积超额收益率、股价波动持久性、超额换手率、股价信息含量以及股权制衡度是有效识别内幕交易的重要指标,总体识别准确率达到了86.18%,该模型的识别效果比较理想。 相似文献
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基于支持向量机的虚假财务报告识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
如何识别虚假财务报告是一件十分困难的事情。针对虚假财务报告的特点,设计一个基于支持向量机的虚假财务报告识别模型将有助于该问题的解决。根据1999-2002年的年度审计报告意见类型,从上市公司中选取44家虚假财务报告样本,并按照一定的标准选择了44家对比样本,这88个样本构成训练数据集。类似地,从2003-2006年的上市公司中,选择了73家虚假财务报告样本和99家对比样本,这172个样本构成测试数据集。我们使用训练数据集对支持向量机模型进行训练,并将训练后的模型对测试数据集进行测试,取得了较好的实验结果。 相似文献
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支持向量机是在经验风险最小化原理基础上发展出的一种新的机器学习技术,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。在对支持向量机理论进行深入研究的基础上,探讨了其在战略联盟合作伙伴选择中的应用并总结出相应的决策规则,为企业选择战略联盟合作伙伴提供参考。 相似文献