共查询到20条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
针对常用的入库径流混沌预测模型只能做短期预测,且需要大量样本数据的问题,将支持向量机理论与混沌预测理论相耦合,建立基于支持向量机的入库径流混沌时间序列预测模型,该模型利用混沌理论中的相空间重构技术将原始入库径流序列映射到一个高维相空间,以相空间中的相,占为基础构造训练样本和测试样本,然后利用支持向量机理论进行预测。经实例计算,模型比基于最大Lyapunov指数的混沌预测模型、人工神经网络模型和自回归模型拟合效果好,预测精度高,丰富和发展了入库径流预测理论和方法。 相似文献
2.
基于支持向量机的混沌时间序列非线性预测 总被引:25,自引:1,他引:25
提出一种新的应用支持向量机回归原理的混沌时间序列非线性预测方法,同时利用自适应的方法对支持向量机的参数进行优化.仿真结果显示支持向量机具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度,同时还讨论了支持向量机中参数以及嵌入维数的变化对泛化误差的影响,得出的结论与统计学习理论中的VC维理论相一致. 相似文献
3.
4.
5.
6.
基于SMC-RS-LSSVM的电子商务客户流失预测模型 总被引:4,自引:3,他引:1
朱帮助 《系统工程理论与实践》2010,30(11):1960-1967
为提高个体层次上客户流失预测的精度,建立了基于SMC-粗糙集-最小二乘支持向量机的电子商务客户流失预测模型.该模型首先利用SMC模型计算出客户活跃度,以0.5为阈值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次应用粗糙集理论约简出重要的客户流失预测指标体系,然后将训练样本送入最小二乘支持向量机进行学习和训练,进而对测试样本的客户流失状态进行判别.利用某网上商场的2525名客户样本进行电子商务客户流失预测实证研究,结果表明:与SMC模型、BP神经网络模型、最小二乘支持向量机模型相比,该模型对测试样本预测精度更高,是一种更为有效和实用的客户流失预测方法. 相似文献
7.
将连续状态空间下的Q学习构建为最小二乘支持向量机的回归估计问题,利用最小二乘支持向量机良好的泛化以及非线性逼近性能实现由系统状态-动作对到Q值函数的映射。为了保证计算速度以及适应Q学习系统在线学习的需要,最小二乘支持向量机的训练样本是窗式移动的,即在Q学习系统学习的同时获取样本数据并进行最小二乘支持向量机的训练。小车爬山控制问题的仿真结果表明该方法学习效率高,能够有效解决强化学习系统连续状态空间的泛化问题。 相似文献
8.
在混沌算法神经网络的预测模型中 ,适当选择非线性反馈项 ,能使网络的动力学在权空间具有混沌行为 ,网络系统在学习和训练过程中能够跳出能量的局域极小达到全局极小或其近似 .本文基于EP进化算法建立一种自适应机制 ,使得网络能够根据学习和训练的结果优化非线性反馈项 .应用这种算法的神经网络对基于 Mackey-Glass方程和 Lorenz系统的时间序列进行在线预测 ,结果表明 ,网络具有很好的自适应预测性能. 相似文献
9.
基于新的决策规则的球形支持向量机分类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
球形支持向量机是一种学习算法,它通过在高维特征空间中,对每一个模式类别构造一个覆盖其所有训练样本的具有最小体积的超球体,来实现对训练样本空间的划分.在此基础上,提出了一种基于新的决策规则的球形支持向量机算法,并在七个UCI数据集上进行了实验,实验结果表明提出的算法可以取得比标准的支持向量机算法更好的分类效果. 相似文献
10.
支持向量机用于性能退化的可靠性评估 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决性能退化轨迹建模中的小样本训练问题,研究了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,提出了基于支持向量机回归模型的产品性能退化轨迹建模、寿命预测及可靠性评估方法.给出两种性能退化轨迹的支持向量机回归模型——单一模型和加权模型.实例分析表明,所提方法有较好的预测精度.加权支持向量机回归模型可在早期实现较高精度的寿命预测,提高性能退化的可靠性评估精度,从而可缩短试验时间,节约经费开支. 相似文献
11.
12.
针对支持向量机(souport vector machine,SVM)训练学习过程中样本分布不均衡、难以获得大量带有类标注样本的问题,提出一种基于委员会投票选择(query by committee,QBC)的SVM主动学习算法QBC-ASVM,将改进的QBC主动学习方法与加权SVM方法有机地结合应用于SVM训练学习中,通过改进的QBC主动学习,主动选择那些对当前SVM分类器最有价值的样本进行标注,在SVM主动学习中应用改进的加权SVM,减少了样本分布不均衡对SVM主动学习性能的影响,实验结果表明在保证不影响分类精度的情况下,所提出的算法需要标记的样本数量大大少于随机采样法需要标记的样本数量,降低了学习的样本标记代价,提高了SVM泛化性能而且训练速度同样有所提高。 相似文献
13.
14.
基于SVM的故障预报中的并行优化仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于支持向量机的故障预报过程中,故障样本数据的不相关变量会影响支持向量机的性能;加权支持向量机中直接选择加权系数存在很多不足;支持向量机参数主要凭人的经验或通过多次实验获得,还没有一个确定而有效的方法.针对这三种问题,提出了采用改进的人工鱼群算法将特征选择、加权系数、支持向量机参数进行并行优化的方法,并将此方法应用于船舶动力装置冷凝器的故障预报中.仿真结果表明:相对于单独优化,并行优化能够在更短的时间内进行最有效的故障特征提取,并且提高支持向量机的性能;相对于遗传算法,改进人工鱼群算法能够以更快的速度达到最终的优化结果. 相似文献
15.
The method to compress the training dataset of Support Vector Machine (SVM) based on the character of the Support Vector Machine is proposed. First, the distance between the unit in two training datasets, and then the samples that keep away from hyper-plane are discarded in order to compress the training dataset. The time spent in training SVM with the training dataset compressed by the method is shortened obviously. The result of the experiment shows that the algorithm is effective. 相似文献
16.
针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模数据集常出现的训练速度慢、计算代价大以及实时性差等缺点,将基于密度的样本块划分法和基于欧式距离的边界样本筛选方法相结合,提出了一种新型的支持向量机约简方法。该方法首先进行空间块的划分,根据空间块的密度提取候选样本区域,并通过基于欧式距离改良的相对距离提取出大概率分布支持向量的边界样本。该方法既保证了训练样本的精度,又降低了计算代价,提高了泛化能力。工业应用结果表明了该方法不仅精度不低于SVM,并且计算速度远快于SVM。 相似文献
17.
18.
支持向量机的多分类算法 总被引:14,自引:0,他引:14
系统介绍了统计学习理论(statistical learning theory,SLT)与支持向量机(support vector machine,SVM)的基本思想和算法,总结和比较了二分类和多分类两种情况下支持向量机的主要训练算法。与人工神经网络相比,分析了支持向量机算法的优点。归纳了支持向量机在诸如模式识别、函数逼近、时间序列预测、故障预测和识别、信息安全、电力系统以及电力电子领域中的应用。最后对SVM前景作了展望。 相似文献
19.
基于自调节分类面SVM的平衡不平衡数据分类 总被引:1,自引:0,他引:1
标准支持向量机(SVM)对不平衡数据集进行分类时,会出现不平衡现象;传统不平衡数据集分类方法只能对不平衡数据集分类,且在分类过程中存在人工因素的参与.提出一种平衡不平衡数据集统一分类方法--自调节分类面支持向量机(self-adjusting classification-plane SVM,SCSVM),设计自适应的分类面调节方法,根据训练错分情况对分类面进行调整,控制正负类样本的错分率使其达到均衡,平衡或不平衡数据集都可采用相同的方法进行分类而不需预知数据集种类.实验表明该方法可对平衡或不平衡数据集进行有效的分类. 相似文献
20.
在财务困境预测中,如何从大量备选指标中筛选出预警指标是一个重要环节。为了更有效地设计财务困境预测模型,本文将平均影响值方法应用于SVM回归来进行变量筛选,首先对训练集数据用SVM进行训练,然后分别增减每一自变量的10%来进行仿真,对两个仿真结果的差值按样本数平均,得出平均影响值;最后对各个自变量的平均影响值按绝对值大小排序,从而进行变量筛选。实证结果表明,该方法能够以较少的特征变量实现较高的分类精度,是切实有效的。 相似文献