基于支持向量机自回归分析的股市动态预测模型及其应用研究

针对股市的非线性和不确定性的特点,本文提出了一种基于支持向量机自回归分析的股市动态预测模型。该模型利用滚动时间窗动态截取股票时间序列,然后对其进行相空间重构,最后利用支持向量机回归算法,在高维映射空间中求解线性回归问题。利用上证综指的长期和短期数据对该模型的预测效果进行了验证,并将预测结果与RBF神经网络预测模型进行了的对比。预测和对比结果表明,支持向量机自回归预测模型具有较强的泛化能力,适合于股市预测。     

改进的时间相关序列股票价格混合预测模型研究

金融股票市场是一个极其复杂的演化系统,因此对股价波动进行准确预测是投资者理性规避投资风险的重要渠道。本文首先通过构建科学性较强的自回归移动平均与支持向量机(ARIMASVM)模型分析一维金融时序数据的线性成分,对我国股价波动进行样本内预测并与真实数据作比较,再利用改进的支持向量机(TGDSVM)模型基于金融面板时序数据处理线性预测后剩余的非线性成分信息。采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对比例误差(MAPE)、回归指数(WIA)、百分标准误差(SEP)与Nash系数六个预测精度指标检验五只股票日收盘价的预测精度。仿真结果表明:改进的时间相关序列(ARIMA—TGD—SVM)股票价格混合预测模型可以很好的弥补传统支持向量机(SVM)模型对解决多分类问题存在困难和对大规模训练样本难以实施的不足,并有效解决其利用欧式距离表征时序数据内部真实相互关系不足的缺陷,能够为股市预测提供理论依据和实际应用奠定基础。     

最小二乘支持向量机在害虫预测中的应用

针对害虫发生量数据的小样本、非线性特点,提出一种最小二乘支持向量机的害虫预测方法.首先采用多元线性回归分析法选择害虫发生量的影响因子,然后通过遗传算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立害虫发生量与影响因子之间复杂的非线性关系模型.采用二代玉米螟百株幼虫虫量对模型性能进行检验,结果表明,相对于多元线性回归、BP神经网络模型,最小二乘支持向量机提高了二代玉米螟发虫量的预测精度,是一种有效的害虫变化预测方法.     

基于粒子群优化支持向量回归机的黄金价格预测模型

为了克服神经网络存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,提出基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的黄金价格预测方法,以影响黄金价格的美元走势、世界黄金储备、石油价格等因素为输入,黄金价格为输出.用粒子群优化算法选择合适的支持向量机参数,对支持向量回归机进行训练.应用训练完成的支持向量回归机预测下一年的黄金价格.结果证明,PSO-SVM的预测精度高于BP神经网络,PSO-SVM适用于黄金价格预测.     

改进的时间相关序列股票价格混合预测模型研究

金融股票市场是一个极其复杂的演化系统,因此对股价波动进行准确预测是投资者理性规避投资风险的重要渠道。本文首先通过构建科学性较强的自回归移动平均与支持向量机（ARIMASVM）模型分析一维金融时序数据的线性成分,对我国股价波动进行样本内预测并与真实数据作比较,再利用改进的支持向量机（TGDSVM）模型基于金融面板时序数据处理线性预测后剩余的非线性成分信息。采用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对比例误差（MAPE）、回归指数（WIA）、百分标准误差（SEP）与Nash系数六个预测精度指标检验五只股票日收盘价的预测精度。仿真结果表明：改进的时间相关序列（ARIMA-TGD-SVM）股票价格混合预测模型可以很好的弥补传统支持向量机（SVM）模型对解决多分类问题存在困难和对大规模训练样本难以实施的不足,并有效解决其利用欧式距离表征时序数据内部真实相互关系不足的缺陷,能够为股市预测提供理论依据和实际应用奠定基础。     

最小二乘支持向量机鲁棒回归算法研究

最小二乘支持向量机因模型学习过程中以二次损失函数为经验风险,造成学习结果对噪声特别敏感。鉴于实际问题中噪声不可避免、不可预测,且分布规律难寻,该文主要研究最小二乘支持向量机的鲁棒性增强算法,以提高其抵抗噪声与异常值的能力。通过分析得知,样本的局部异常因子与噪声大小间具有很大的相关性,因此提出了用于非线性回归问题的局部异常因子概念;并将其应用于最小二乘支持向量机模型学习时最优损失函数的确定中,提出了基于样本局部异常因子的直接加权最小二乘支持向量机鲁棒回归算法。为验证所提出算法的性能,该文最后以2个典型非线性对象为例,将其与原最小二乘支持向量机、文献中已有的基于预估噪声分布的加权最小二乘支持向量机进行了对比。对比结果表明,所提出的直接加权最小二乘支持向量机算法具有更好的鲁棒性。     

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析

数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题, 结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点, 提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时, 构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象, 分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论, 基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果, 且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.     

基于线性LTSA算法维数约减的软件缺陷预测研究

软件缺陷预测是软件开发过程中的一项重要技术,针对软件缺陷数据集的高维、小采样造成预测精度下降的问题,采用线性局部切空间排列算法对数据集降维处理,选用支持向量机作为基础分类器进行二值分类,建立软件缺陷预测模型,采用二维混淆矩阵评价模型的预测精度.实验结果表明,与其他模型相比,该模型可用较少的邻域点约简至更低的维度,不需要重新学习样本空间的流行几何结构,直接映射新的样本点,且预测时间耗费成本由13. 726 9 s降低至6. 217 s,给定参数区间寻优时间耗费由267. 442 1 s降低至165. 98 s,有效提高了软件缺陷预测的效率.     

支持向量机的数据依赖型核函数改进算法

基于信息几何理论, 提出一种新的支持向量机核函数改进算法. 利用与数据有关的保角映射, 使核函数具有数据依赖性. 对股票价格数据进行预测的数值模拟结果表明, 改进算法比常规模型具有更好的预测精度.     

PSO-SVR在果酒生物活性物质预测中的应用

针对BP神经网络和遗传算法对果酒生物活性物质预测存在速度慢和精度低的缺点,建立了基于支持向量回归机(SVR)的果酒生物活性物质预测模型。鉴于支持向量机模型的精度和泛化能力很大程度取决于不敏感损失系数ε、惩罚系数C和RBF核函数的宽度系数γ三个参数,模型采用粒子群算法对三个参数同时进行优化,实现了果酒生物活性物质的非线性预测。仿真结果表明:基于PSOSVR算法的果酒生物活性物质预测模型性能优于所比较的BP神经网络模型和支持向量回归机模型,能有效提高果酒生物活性物质的预测精度和稳定性。     

基于蚁群优化支持向量机模型的公路客运量预测

针对公路客运量预测难以建立精确预测模型的问题,文章引入基于蚁群优化的支持向量机算法对公路客运量进行预测。由于支持向量机的预测精度很大程度上取决于参数的选取,因此利用蚁群算法来优化其训练参数的选择,以得到优化的支持向量机预测模型,利用其对小样本及非线性数据优越的预测性能进行公路客运量的预测。以北京市的数据作为应用算例,并与BP神经网络及传统SVM的预测结果进行对比分析。实验结果表明,基于蚁群的支持向量机模型的预测精度更高,误差更小,可以更有效地对公路客运量进行预测;也说明利用蚁群算法进行支持向量机参数优选的方法是可行有效的。     

基于民航团队旅客销售的预测方法分析

利用Matlab分别用后退的回归分析算法、BP神经网络算法、支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,为民航销售人员提供更加精准的预测信息,从而获得更高的航线收益.分析结果显示:后退的回归分析算法比常用的多元线性回归精准性提高,但是数据结果并不具有可靠性.神经网络算法、支持向量机算法和组合算法比常用的回归分析算法预测的精准度有了明显的提高.支持向量机算法预测精度相对神经网络算法稍低,但是却拥有更强的泛化能力.组合预测算法能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

基于ramp损失函数的原空间支持向量机

针对传统支持向量机对噪声敏感的问题,给出一种基于不对称形式的二次不敏感控制型ramp损失函数的支持向量回归机,采用凹凸过程优化和光滑技术算法,将非凸优化问题转化为连续且二次可微的凸优化问题,利用有限步终止的Amijo-Newton优化算法,求解所建立的优化模型,并分析了算法的收敛性.该算法不仅可以保持支持向量的稀疏性,而且还可以控制训练样本中的异常值.实验结果表明,该模型保持了很好的泛化能力,无论对模拟数据还是标准数据都具有一定的拟合精度,与标准支持向量机模型相比,不仅能够降低噪声和孤立点的影响,而且也具有较强的鲁棒性.     

基于LTSA-Greedy-SVDD的过程监控

为解决实际工业过程中的非线性和非高斯问题,实现有效的过程监控,提出了一种基于局部切空间排列算法的过程监控方法。首先运用局部切空间排列算法对标准化后的正常样本数据提取出低维子流形以实现维数约减。之后利用Greedy方法提取特征样本以支持向量数据描述方法建立监控模型,最后采用相应统计量进行过程监控。以田纳西伊斯曼(TE)模型为仿真平台,仿真结果说明了该方法的有效性。     

基于CPSO和SVM的混沌时间序列预测

提出了一种改进的支持向量机(SVM)混沌时间序列预测精度的方法.对于模型参数估计,引入混沌粒子群优化算法(CPSO)实现全局寻优,利用支持向量回归实现非线性系统的建模和预测.对Mackey-Glass混沌时间序列进行了预测实验的结果表明,本文方法能对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确预测.     

基于优化支持向量机的带钢延伸量软测量研究

带钢退火过程中存在多变量非线性主导因素和数据噪声,难以用数学模型精确描述退火炉内带钢的延伸量.针对这一问题,提出基于核主元分析(KPCA)与免疫粒子群(ICPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的炉内带钢延伸量软测量方法.采用ICPSO算法避免了粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,利用ICPSO对LSSVM进行参数寻优,通过KPCA去除样本噪声,提取输入数据样本中的非线性主元信息,建立ICPSO-LSSVM软测量模型.此方法用于退火炉内带钢延伸量预测,通过现场生产数据仿真实验进行非线性函数估计;对比其他几种现有算法,实验结果表明本文方法具有较高的预测精度.     

基于和声搜索算法的支持向量机参数优化

支持向量机是建立在统计学理论基础上,以结构风险最小为原则的一种机器学习算法,能够很好地解决小样本、高维数、非线性等问题,被广泛地应用于模式识别、函数估计及回归预测等领域.但是支持向量机性能的高低往往取决于其相关参数的正确选择.为提高优化参数的精度及效率,利用和声搜索算法的全局寻优能力,对支持向量机的惩罚参数及核参数进行优化选择.通过4个标准UCI数据集的仿真实验,结果表明本算法不仅减少了搜索时间,而且所获得的参数能大幅提高支持向量机的性能和预测精度,提高了泛化能力.     

基于组合模型的高铁隧道围岩收敛变形预测

为提高围岩收敛变形预测精度,依托阳山高速铁路隧道,基于贝叶斯参数优化的经验模型预测收敛变形的趋势项,然后采用支持向量回归算法修正经验模型的预测结果,据此构建基于组合模型的高铁隧道围岩收敛变形预测模型.将均方误差和平均绝对百分误差作为评价指标,与同类型支持向量机回归模型的预测结果进行对比.结果 表明,经验模型的预测值与目标值随时间变化的趋势一致,但对于数据中的波动部分,预测值与目标值存在较大偏差.误差修正模型较好地预测数据中的波动部分,对提高预测精度效果明显.在2组实测数据中,组合模型预测值的均方误差相较于经验模型降幅分别达到97.0％和93.4％,且较同类型支持向量机回归模型具有更高的预测精度.     

基于PSO—SVR的电力负荷预测

电力系统负荷预测精度直接决定了预测模型的质量.为了降低预测模型输出结果的预测误差,提出了粒子群算法优化支持向量机回归这一智能预测方法.通过对环境温度、节假日、工作日、日期的采集与分析作为模型的输入,以日平均负荷作为模型的输出.最后,通过仿真,对引入粒子群算法的支持向量机回归模型的预测结果进行对比分析.结果表明:优化后的智能模型取得了更为理想的预测结果.     

基于减法聚类的带钢厚度数据驱动建模

针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力.