基于支持向量回归的非线性时间序列预测

针对实际系统的高度非线性及复杂动态性,把非线性时间序列建模与预测问题转换为函数回归估计问题.把具有全局最优性、较好泛化能力及训练效率高的最小二乘支持向量回归算法应用到非线性时间序列预测与建模中.最后给出了某市年电力负荷预测的应用实例,与传统支持向量回归算法相比,文章描述的方法具有较好的预测精度.     

灰色系统非线性回归电力负荷预测

传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果会变差。针对这一缺陷,提出了一种改进的基于灰色系统的非线性回归预测模型。将非线性回归与GM(1,1)模型二者的优点相结合,利用GM(1,1)模型计算参数初始值,进而对其进行非线性回归分析预测电力负荷值。电力负荷预测实例表明该模型具有较高的预测精度和较广的应用范围。     

FDI影响广东三大产业的动态回归模型

利用广东省1979-2008年外商直接投资总额和相关三大产业生产总值等数据资料,以外商直接投资总额为解释变量,能够建立起广东省三大产业生产总值的动态回归模型.这一动态回归模型的拟合效果很好,能反映广东省外商直接投资影响三大产业生产总值方面的动态关系,很好地预测未来的生产总值,进而明确三大产业发展的方向.     

山西省合成洗涤剂生产量预测

1979年世界肥皂、合成洗涤剂及清洁剂的总产量为2650万吨,比1978年增长2.4%,这是1960年以来平均增长率最低的一年。1980年至1982年世界洗涤用品的结构变化如下:     

山东省公路机动车货运量预测模型

本文利用山东省公路机动车货运量及工农业总产值时间序列信息,根据灰色系统及回归理论,建立山东省公路机动车货运量灰色预测模型和回归模型,为控制山东省运力发展提供依据。     

基于SVR的区域物流需求短期智能预测模型研究

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,而区域经济发展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发展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.为此提出了基于支持向量回归(SVR)的区域物流需求预测模型,不仅揭示了区域物流需求与区域经济发展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,通过实验证明了该方法的有效性.     

灰多元线性回归分析及其在房地产中的应用

经典多元线性回归分析不能实时跟踪响应变量的动态变化,而且在样本中会因少量病态数据的出现而影响拟合效果,基于以上原因文章提出将灰色系统理论中的GM（1,1）模型与经典多元线性回归分析相结合产生灰多元线性回归分析模型,并将其应用到陕西省的房地产业中,以预测房地产的价格,从而为房地产商提供决策信息。     

区域物流需求预测的COMR方法

针对区域物流需求规模短期预测建模的特点,结合核方法和支持向量回归的研究进展,提出了一类带约束的最优多元回归模型。该模型综合考虑了多元回归函数的拟合误差、泛化能力以及非线性预测建模的特点,为区域物流需求增长预测提供了一种新方案。对上海市最近5年物流需求规模的预测也验证了该模型的有效性。     

一种基于CPFR的订单预测方法研究

协同规划、预测与补货(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment,CPFR)强调零售商与供货商共同合作建立一个供应链的预测方式,其中协同预测阶段又分为订单预测与销售预测.以订单预测阶段为研究对象,归纳出协同合作下订单需求的影响因素作为模型的解释变量,然后结合传统时间序列与多元回归分析,建立了基于CPFR的订单预测模型.最后将该预测模型应用于国内某公司的订单资料.验证结果表明所提出的订单预测方法比传统使用单一时间序列方法的预测结果精度更高.     

基于组合模型的建筑物沉降预测

以上海某建筑物沉降观测数据[1]为依据,构建一种新的组合预测模型,并对沉降数据进行预测,将预测结果与前人单项模型预测结果进行对比,结果表明组合预测模型预测结果要明显优于单项模型。