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基于支持向量机的公路货运量预测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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论述了灰色预测模型在公路货运量预测中的应用技术、方法与程序。该方法利用了累加生成手段和微分方程描述的灰色模型,与目前常规货运量预测理论和模型相比,可有效地处理小样本、贫信息的不确定系统,并在一定预测时段内具有良好的预测精度和实用性。 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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基于支持向量回归机的物流需求预测模型研究 总被引:3,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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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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SVM在企业财务困境分析中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
企业财务困境分析对商业银行和各种投资者而言具有重要的意义,本文研究了支持向量机模型的基本原理,并对支持向量机在企业财务困境分析中的应用进行了实证分析,结果表明支持向量机模型与其他模型相比具有较好的效果,值得深入研究。 相似文献
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在航空公司运营管理过程中,航空客流量预测是其航班计划和机队规划的重要依据。本文介绍了航空客流量预测中常用的几种预测方法,并对他们的特点进行了分析比较;阐述了支持向量机的理论基础和原理,给出了支持向量机的回归模型,并重点探讨了预测模型中核函数的选择方法;在选择适当的参数和核函数的基础上,对航空客流量进行预测,并与BPANN和线性回归算法这两种预测方法进行对比,证明支持向量机回归算法能获得训练最小的相对误差,是相对有效的一种航空客流量预测方法。 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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《价值工程》2016,(26):231-234
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。 相似文献
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文章以全国统计局货运量的历史数据为基本数据,考虑影响货运量的8个因素,采用GRNN模型对货运量(货运总量、铁路货运量和公路货运量)进行预测,并将结果与真实值拟合比较。结果表明:该方法在预测货运量方面能够达到较好的效果,尤其在径向基函数的扩展速度为0.4时,预测结果最好。 相似文献