区域经济中长期预测的支持向量回归方法

分析了区域经济发展特性以及中长期经济预测的特点,对当前经济预测方法存在的不足进行了阐述,指出:由于区域经济系统中存在高度的非线性、耦合性和时变性,使得现有的经济预测方法难以胜任.介绍了支持向量回归算法,并在此基础上,提出了基于支持向量回归的方法对区域经济进行中长期预测的思路,并建立了相应的数学模型.以广东省江门市作为应用对象,说明了该模型的有效性.     

基于多Agent粒子群优化的多步SVR模型预测控制

提出一种基于多Agent粒子群优化支持向量回归机（support vector regression, SVR）参数的优化算法,并利用该算法建立多步预测控制模型,对非线性系统进行预测控制。通过预测控制的机理推导出满足滚动优化目标函数的多步预测输出的控制律。将该模型与基于遗传算法优化的RBF神经网络预测控制器、基于粒子群优化的多步SVR模型预测控制器和基于遗传算法优化的多步SVR模型预测控制器进行比较分析,仿真结果表明该预测控制模型优于其他控制器,具有良好的预测性能,可有效的对非线性系统进行预测控制。     

基于混沌神经网络模型的预测控制器的设计及应用

根据具有混沌特性非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间，计算相空间饱和嵌入维数、并以此为指导，建立混沌神经网络，即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，该模型仍能对系统作高精度的短期预测；在此基础上，又设计了模糊神经网络预测控制器，实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制器应用到单元机组负荷控制系统中，仿真表明了该控制有效性、快速性和鲁棒性。     

基于遗传算法优化支持向量回归机的区域物流需求预测

本文采用支持向量回归机对物流需求进行预测,研究SVR在物流需求预测中的可行性。为了建立有效的SVR模型,SVR参数需要精心设置,针对物流需求非线性的特点,本文首次提出用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)机进行预测,采用最优参数构造SVR模型。以1990-2015年广西货运量为时间序列数据,实验结果表明,以平均绝对误差(MAPE)和均方差比值(MSE)为精度检验标准,GA-SVR比ARIMA和灰色预测具有更优的预测效果。     

基于Matlab支持向量回归机的能源需求预测模型

分析了支持向量回归机在能源需求预测中的优势, 确定了输入向量集合和输出向量集合, 建立了基于Matlab技术的SVR能源需求预测模型. 对我国1985-2008年能源需求相关数据进行模拟与仿真, 并对中国2010年和2020年能源需求量进行预测. 研究结果表明: 一是中国未来对能源的需求量逐渐增加, 从2010年的330400万吨标准煤上升到2020年418320万吨标准煤, 年均增长率为2.39%; 二是在解决我国能源系统小样本. 非线性及高维模式识别问题中SVR比BP神经网络等方法有更高的预测精度.     

基于 SVR 的期权价格预测模型

提出了运用非参数方法SVR与改进的期权定价方法结合的期权价格预测模型.首先利用股票价格收益率的偏度和峰度对传统的期权定价方法计算出期权的价格进行修正.然后,通过引入非参数方法SVR对其结果进行拟合来减小传统参数模型的误差,并建立SVR滑动窗口预测模型.由于传统的方法不能有效的把握实际期权价格的运动趋势和非线性的特点,所以在第一阶段的预测后, 在第二阶段引入SVR来解决其非线性,进而减小误差. 最后,利用我国长虹CWB1权证以及随机10只认购权证日价格数据进行实证检验.结果表明: 在预测精度方面, 非参数方法要优于传统的参数方法,而改进后的期权定价方法比传统的方法更符合实际情况.     

临近空间高超声速飞行器机动模型及弹道预测

讨论了临近空间轴对称高超声速机动飞行器的跟踪及弹道预测问题。通过引入3个与气动力参数相关的状态变量,建立起一种非线性机动模型,并证明了基于该模型的非线性跟踪系统的可观性。针对此非线性跟踪系统,设计了扩展卡尔曼滤波器以及状态预报器,实现弹道跟踪和预测。仿真结果表明,对于临近空间飞行器在巡航末段的运动状态,采用所提出的机动模型,可以取得优良的跟踪和预测效果。     

数字经济、区域高校知识转移与高技术企业创新绩效

讨论了数字经济对区域高技术企业创新绩效的影响，及区域高校知识转移对其路径的作用机制。基于2011~2018年中国省级面板数据测度区域数字经济发展指数，并在此基础上进行多维度计量分析检验。结果显示：数字经济显著促进了高技术企业创新绩效，这一结论在选取邮电历史数据作为工具变量等进行稳健性检验后依然成立。高校知识转移与数字经济形成正向的交互驱动效应。在高校知识转移的作用下，数字经济对高技术企业创新绩效呈现“U”型影响。由空间模型发现，数字经济对于高技术企业创新绩效呈现出负向的空间溢出特点。区域与企业异质性分析结果显示，自然区位与企业规模、所有权结构以及注册类型下的数字经济对于高技术企业创新绩效的影响存在差异。研究结果为高技术企业优化校企合作技术转移策略，探索有效的高技术企业创新驱动路径提供了有益参考，也为政府部门积极谋划数字经济发展战略布局提供了有益的借鉴。     

模糊-GPC串级控制在网络时延控制中的应用

为了解决网络闭环非线性控制系统中的时延问题,本文提出了一种在模糊神经网络控制的基础上结合广义预测控制(GPC)处理非线性系统网络时延的方法,建立了网络控制系统的结构模型,并分析了此模型对处理非线性网络控制系统中时延问题的有效性。在MATLAB环境下对网络控制倒立摆系统进行了仿真,通过对比模糊神经网络控制与模糊-GPC串级控制的控制效果,进一步证实了此方法对非线性网络控制系统能够实现稳定控制。     

基于神经网络动态非线性非平稳经济系统预测

考虑实际经济系统中广泛存在着非线性和时变性因素，以及大部分变量的序列具有增增长特性，提出了用网络方法，建立实际经济系统的时变非线性模型，采用增广卡尔曼滤波算法训练神经网络，并根据先验信息（序列的时间增长特性）构造参数转移矩阵，对实际经济的预测分析结果证明，与传统定常非线性预测模型相比，该方法不仅可以在线递推预测，而且由于参数转移矩阵的引入，预测精度得到很大的提高。     

基于MLP 神经网络的区域物流需求预测方法及其应用

区域物流需求预测是区域物流系统规划、物流资源合理配置过程中的重要环节,而区域经济是产生区域物流需求的内在决定性因素,因此寻求利用区域经济指标来预测区域物流需求具有较强的可行性,同时能够促使区域物流产业与区域经济之间的协调发展.为此提出了基于MLP神经网络的区域物流需求预测模型,不仅揭示了区域经济与区域物流需求之间的非线性映射关系,同时也为区域物流需求预测提供了一种新的思路和方法.     

基于LSTM-SVR模型的航空旅客出行指数预测

航空旅客出行的情况对民用航空机场建设与运营具有重大意义，定义了一种航空旅客出行指数，运用机器学习方法对航空旅客出行指数进行预测，克服了单一预测模型精度的不足，提出一种将长短期记忆网络(LSTM)与支持向量回归(SVR)相结合的航空旅客出行指数组合预测模型，并对预测结果集进行聚类分析。以上海机场航空旅客数据为实证，验证了LSTM-SVR组合预测模型可行性与有效性，实验结果显示：LSTM-SVR组合预测模型较传统单一预测模型具有更高的精度；同时，LSTM-SVR组合预测模型与其他组合预测模型相比也有较明显优势。此外，基于K-均值算法对航空旅客出行指数进行聚类分析并给出评级，此举为机场运营管理及旅客出行提供一定的决策支持。     

核Fisher判别分析方法评估消费者信用风险

利用基于核函数和线性Fisher判别构建的核Fisher方法评估消费者信用风险。该方法首先通过核函数建立一个非线性映射,把原空间中的样本点投影到一个高维特征空间,然后在高维特征空间中应用线性Fisher函数,把具有不同属性值的样本点判别到相应的类别。通过对个人信贷数据的研究表明,核Fisher方法可以有效地评估消费者信用风险。     

基于奇异谱分析的我国航空客运量集成预测模型

针对时间序列包含噪声以及单一模型可能存在预测表现不稳定的问题,本文提出了一个基于奇异谱分析(SSA)的集成预测模型,并将其运用于我国年度航空客运量的预测中.首先,采用SSA方法对原始时间序列进行分解和重构,得到一个剔除噪声的时间序列,然后将其作为单整自回归移动平均模型(ARIMA)、支持向量回归模型(SVR)、Holt-Winters方法(HW)等单一模型的输入并进行预测,接着再采用加权平均集成预测方法(WA)将三种单一模型的预测结果进行综合集成.通过与各单一模型、基于经验模态分解方法(EMD)的模型以及简单平均集成预测方法(SA)的预测结果进行对比发现,本文所建模型具有较高的预测精度和较稳定的预测表现.最后,采用本文的模型对我国2014-2016年年度航空客运量进行了预测.     

基于人工蜂群优化的支持向量回归预测方法

针对支持向量回归（support vector regression, SVR）预测方法的参数选择影响其预测效果的问题,提出了一种基于人工蜂群算法的SVR预测模型的参数优化方法,实验结果表明,与传统的粒子群优化算法相比,人工蜂群优化的SVR预测方法能够更有效地克服局部最优解,具有更高的预测精度。将该方法应用于故障状态下飞行器动力装置的滑油金属元素含量时间序列分析,成功地预测出磨损故障的发生。     

技术效率、资本规模对产业空间布局优化的影响

本文以区域产业项目迁移为背景,融合产业资本规模异质性,建立区域产业空间布局调整优化模型,利用离散随机变量仿真方法预测迁移项目的空间分布;以产业经济效益,能耗特征对产业进行分类,设定不同类型的产业技术效率发展方式,借助生产函数法和产业污染投影系统,仿真分析不同技术效率发展方式下的迁移产业产出和污染排放的空间分布规律,并利用环境基尼系数对迁移项目空间布局的经济、生态均衡性进行评价.结果表明,产业资本规模异质性会有效缓解区域经济发展和环境污染间的矛盾;相对于注重低能耗产业发展的技术进步,单纯注重经济效益的产业技术发展方式会加剧区域经济、生态的非均衡性;在短期内,相比于低能耗产业技术水平的提升,产业的规模化建设对区域整体的经济、生态均衡性影响更加显著.     

短时交通流预测FSMSVR模型

针对城市道路短时交通流的复杂非线性特点和以往的预测仅考虑典型交通条件（无交通事故等突发事件）的现状,结合交通流的特征,提出了一种有限状态机支持向量回归模型（finite state machine of support vector regression model,FSMSVR）的短时交通流预测机制. 通过线性回归算法和指数平滑算法划分交通流状态,根据各状态特点结合支持向量回归算法建立有限状态机工作机制,实现涵盖典型和非典型交通条件的短时交通流预测. 通过实验例证,对比了FSMSVR模型和传统SVR模型对城市道路6min交通流的预测,研究结果表明,该预测机制能够提高预测精确度,在非典型条件下有着较好的预测表现.     

基于任务的装备器材非稳态需求预测

基于任务的装备器材具有非稳态、小样本等特征,针对其需求难以准确预测的问题,提出非稳态区间划分和支持向量回归(support vector regression, SVR)的预测方法。首先根据非稳态度量函数将需求序列划分为稳态子区间,然后对各子区间采用SVR进行预测,同时针对基于径向基函数(radial basis function, RBF)核函数的SVR对参数的敏感性问题,采用布谷鸟搜索算法(cuckoo search, CS)对SVR参数进行寻优,最后将各区间的预测结果进行加权求和得到最终预测结果。算例对比分析表明,该方法能够一定程度上降低数据非稳态影响,提高任务器材需求预测准确率。