基于支持向量机的空气降尘预测

支持向量机(Support VectorMachine,SVM)是近年来受到广泛关注的一种学习机器.将支持向量机引入环境时序预测中,有效地求解了空气中降尘的预测问题.实验结果表明,支持向量机不仅具有较强的理论背景,而且具有更强的预测预报能力.     

基于支持向量机的短期负荷预测

讨论了现有的支持向量机回归参数选取方法．针对负荷预测建模，采用交叉验证的方法对参数进行选取，得到的最优参数对未来的峰荷进行预测，仿真结果表明了该方法的有效性．     

一种基于支持向量机的蛋白质结构域边界预测方法

提出一种基于支持向量机学习蛋白质结构域的边界预测方法. 在分析多序列比对结果的基础上, 定义了几种能够直接或间接反映蛋白质结构属性及结构域信息的新方法. 结果表明, 蛋白质序列信息预测边界信号的正确识别率达85%以上, 具有较好的泛化能力.     

基于支持向量机的软件可靠性早期预测

文章将支持向量机理论引入到软件可靠性早期预测领域中来,提出了基于支持向量机的软件可靠性早期预测模型;通过对比仿真实验,证实了该模型同传统模型相比,具有预测精度高、泛化能力强及对样本数量的依赖程度低的特点。     

基于支持向量机的大学生考研预测

目前国内对大学生考研的定性研究居多,很少运用定量的方法建立分析预测模型.本文在参考其它预测体系的基础上,提出了大学生考研预测指标体系.并用三种支持向量机技术对该问题进行了预测,通过具体实例分析获得了较高的预测准确率,得到了不同核下针对该问题的最优预测模型.     

支持向量机在地下工程位移预测中的应用

介绍了支持向量机回归算法,运用MATLAB编写了相应程序,并对两个地下工程实例进行了预测.通过与灰色预测和人工神经网络预测结果的对比,可以看出支持向量机方法不论是在学习过程还是预测过程,都具有更高的优越性,可以应用于实际工程.     

基于支持向量机的矿区开采沉降的预测

针对矿区开采沉降预测方法问题,在分析了矿区开采沉降因素的基础上,利用统计学习的新方法--支持向量机,结合最小二乘算法,提出了矿区沉降的预测模型,预测结果与神经元网络,多项式拟合结果进行比较,结果表明支持向量机在沉降预测方面准确性高,泛化能力强.     

基于支持向量机的短期风速预测研究

目的 为了减少风电场风速预测的误差,研究基于支持向量机(SVM)模型的短期风速预测.方法 采用SVM回归估计算法建立预测模型.结果 将该方法应用于实测数据进行预测,结果表明预测误差确实得到了降低.结论 和传统回归方法(如ARMA)比较说明所建模型是可行和有效的.     

支持向量机在股市预测中的应用

介绍了回归问题与支持向量机及其股市预测的研究现状,提出了采用支持向量机的股票预测方法,通过实验证明了该方法的有效性.     

支持向量机在农业经济预测中的研究

提出了一种基于支持向量机预测农业经济产值的方法.利用14年的棉花数据建立支持向量机预测模型,运用该模型预测了5年的棉花产量,并对预测结果和实际值进行了比较分析,表明该方法用于经济预测是有效的.     

岩爆预测的支持向量机

针对岩爆预测问题,提出了基于支持向量机的预测方法,通过对影响岩爆因素的分析,然后运用支持向量机理论建立岩爆预测的支持向量机模型·结果表明,基于支持向量机的岩爆预测方法具有较高的准确率,该方法是科学可行的,具有广泛的应用前景·     

利用支持向量机预测生物膜蛋白类型

利用统计学习理论中的支持向量机(SVM)，基于氨基酸组分含量预测生物膜蛋白类型。使用文献中2059个训练集和2625个检验集膜蛋白序列数据，运用统计预测中的校准检验，留一法交叉检验和独立数据集检验方法进行分类预测。结果表明，SVM对膜蛋白类型预测具有明显的优越性，该算法对当前已有方法起到重要的补充作用。     

基于支持向量机构象性B细胞表位预测研究

为节约实验成本, 提高工作效率, 提出利用计算的方法预测B细胞表位, 通过预测得到较为精确的结果。提取氨基酸的10个表位相关属性特征, 并使用支持向量机的分类方法对抗原表面氨基酸进行分类, 预测得到候选表位残基。最后通过15个测试例, 验证了笔者算法的有效性。     

基于SVM的函数模拟

支持向量机在高维空间中表示复杂函数是一种有效的通用方法, 提出了采用基于支持向量机的非线性回归法求解函数模拟问题.     

支持向量机在装备保障链需求预测中的应用研究

准确的需求预测是装备保障链敏捷运行的重要条件.针对装备保障链需求预测过程中,需求不确定、样本数量较少的实际情况,采用了一种新的预测方法--支持向量机.该方法基于统计学习理论的原理,较好地解决了小样本、非线性的学习问题.建立了装备保障链需求预测的支持向量机模型.并以某物资的需求预测为例进行实例验证,计算结果表明,这种方法比传统的方法有更好的预测精度.     

基于支持向量机的机械设备状态趋势预测研究

提出了用支持向量机对机械设备状态趋势进行预测的新方法,构造了相应的支持向量回归机,并分别用仿真数据和实际数据对其性能进行了验证．将该支持向量回归机应用于某机组振动信号的预测,采用径向基核函数和合适的参数,使该向量回归机对振动量峰峰值的单步预测误差小于2％,24步预测误差小于5％,表明该算法对机械设备的运行状态趋势具有较好的预测能力．     

基于支持向量机的飞机备件消耗预测研究

针对影响飞机备件消耗的诸多因子难于在模型中体现的问题,采用支持向量机回归模型,应用于备件的消耗预测。该方法将影响备件消耗的主要因子作为支持向量机预测模型的输入因子,对应的备件消耗量作为输出因子,训练模型,然后输入测试样本进行预测。预测结果表明,相比于GM(1,1)模型和神经网络(ANN)模型,该模型具有较高的预测精度和动态适应性,可为相应的备件保障部门提供科学的决策依据。     

基于支持向量机的短期GDP预测模型与应用研究

支持向量机是最近几年国际上模式识别研究的热点,具有全局最优和良好的泛化能力.本文在理论分析江门市GDP预测指标体系的前提下,研究了基于SVM的预测方法,并运用实际数据进行建模和预测,获得了比较准确的预测结果.     

混沌时间序列的LSSVM预测方法

结合相空间重构理论,提出运用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌时间序列的预测模型,并用粒子群优化(PSO)解决LSSVM参数寻优的问题.通过与RBF神经网络构建的预测模型相比较,计算预测模型的均方根误差来评价模型的性能.结果表明:采用PSO优化的LSSVM预测模型的预测精度更高.