针对不平衡数据集的客户流失预测算法

针对客户关系管理中的客户流失预测问题进行探讨,通过对客户流失数据特点的分析,以及现有预测算法的比较,将数据挖掘方法中的随机森林算法引入客户流失预测,建立预测模型,并在实际的银行业贷款客户数据集上进行实验,得到了较好的效果.     

基于SMC-RS-LSSVM的电子商务客户流失预测模型

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.     

融入个体活跃度的电子商务客户流失预测模型

为提高个体层次上客户流失预测的精确度, 建立了融入个体活跃度的电子商务客户流失预测模型H-ULSSVM. 该模型首先利用融入地域因素的启发式算法计算出最优阈值, 并求出个体的活跃度, 识别出正判客户和错判客户; 在此基础上, 考虑电子商务客户流失预测影响因素众多, 提出了一种粗糙等价类属性约简方法提取出重要的客户流失预测指标, 然后将降维后的正判客户样本送到非平衡最小二乘支持向量机进行学习和训练, 进而利用得到的分类器对错判客户样本的客户流失状态进行判别. 在某B2C电子商务平台客户样本的实证研究表明, 该模型与其他方法相比, 具有更好的效率和精确度.     

基于支持向量机的客户流失预测模型

应用基于结构风险最小化准则的支持向量机(SVM)进行客户流失预测,以提高机器学习方法的预测能力,并以国内、国外电信公司客户流失预测为实例,与人工神经网络、决策树、贝叶斯分类器等方法进行了对比,发现该方法能获得最好的正确率、命中率、覆盖率和提升系数,是研究客户流失预测问题的有效方法.     

峰值识别的SVM模型及在时用水量预测中的应用

提出了一种峰值识别理论及相应改进的SVM模型.该模型在结构风险最小化准则的目标函数中加大峰值误差的权重,并结合杭州市时用水量预测实践结果,其能很大提高对峰值用水量的预测精度.模型还把时用水量序列分为参数优化集和训练预测集,以对参数C、γ优化选取.     

一种基于粗糙集理论的SVM短期负荷预测方法

在分析粗糙集理论方法与支持向量机方法的优势和互补性后,探讨了粗糙集与支持向量机的结合方法,提出了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。该系统利用粗糙集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,减少支持向量机的训练数据,克服支持向量机方法因为数据量太大,处理速度慢等缺点。将该系统应用于短期负荷预测中,与BP神经网络法和标准的支持向量机方法相比,得到了较高的预测精度,从而说明了基于粗糙集理论方法作为信息预处理的支持向量机学习系统的优越性。     

基于SVM和灰色预测的飞灰含碳量集成预测

针对电厂飞灰含碳量难以进行有效预测的问题,提出一种嵌套智能集成预测方法.首先,利用变学习率BP神经网络和主成分分析方法对输入变量进行降维处理;其次,为提高模型自适应能力,利用上述分析结果采用在线支持向量机建立飞灰含碳量预测模型;然后,为反映飞灰含碳量数据的时间相关性,采用灰色预测方法建立当前时刻飞灰含碳量预测模型;最后,在上述预测模型的基础上,利用信息熵的权值组合方法获得最终的飞灰含碳量预估值.仿真结果表明,该智能集成预测模型的预测精度要高于单一模型,能对电厂飞灰含碳量进行有效预测.     

代价敏感的客户流失预测半监督集成模型研究

客户流失预测是企业客户关系管理的重要内容.在现实的很多客户流失预测建模过程中,由于数据类别的高度不平衡现象的存在,使得模型的分类性能低下,不能很好地进行分类预测.同时由于现实情况中只有少量有类别标签的样本,更多的是无类别标签数据的存在,造成了大量有用信息的浪费.为了解决以上两个问题,本研究将元代价敏感学习,半监督学习和Bagging集成等技术结合,提出了代价敏感的客户流失预测半监督集成模型(semi-supervised ensemble based on metacost,SSEM).该模型主要包括三个阶段:1)用Metacost方法修改初始有标签训练集L的类别标签,得到新的训练集Lm,并将其随机的分为模型训练集Ltr和模型验证集Va;2)使用Va挑选分类精度最高的三个基分类器,并用其选择性标记无类别标签U中的样本,并将它们添加到Ltr中;3)用新的模型训练集Ltr训练N个基本分类模型,并对测试集样本进行分类,进一步将分类结果进行集成.在两个客户流失预测数据集上进行实证分析,将SSEM模型与常用的监督式集成模型以及半监督式集成模型相比,结果表明,SSEM具有更好的客户流失预测性能.     

SVR在混沌时间序列预测中的应用

支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法，该方法已广泛用于解决分类和回归问题。将支持向量回归算法应用于混沌时间序列预测中，并同BP网络及RBF网络的预测结果进行了比较分析。仿真实验表明，支持向量回归方法具有很好的泛化能力和一定的噪声容忍能力。     

商业银行客户流失预测模型研究

以某商业银行的客户流失为研究样本，使用数据挖掘及统计技术分析和识别影响商业银行客户流失的因素，并建立客户流失预测模型。实证研究结果表明所使用的扰动预测技术获得了满意的预测效果．     

基于支持向量机的交通安全预测模型及仿真研究

分析了交通安全预测中指标和影响因子的选择,确定了指标体系和影响因子集合,利用支持向量机(svm)建立交通安全预测模型并进行实例仿真验证.将1953年-2006年全国交通安全相关样本数据分为训练集和测试集,通过训练SVM得到交通安全预测模型参数值,对测试集指标进行预测,计算预测误差,并与BP神经网络预测模型进行对比.仿真结果表明支持向量机建立的交通安全预测模型学习速度快,泛化能力强,有着比神经网络预测模型更高的运算速度与预测精度.     

基于最小二乘支持向量机的交通安全预测模型

分析了最小二乘支持向量机(LS-SVM)在交通安全预测中的优势,确定输入向量集合和输出向量集合,利用LS-SVM建立交通安全预测模型.将1953～2006年全国交通安全相关数据分为训练集和测试集,利用Matlab 7.0进行仿真测试.通过训练LS-SVM得到模型具体参数值,然后对测试集数据进行预测,计算预测误差,并与神经网络模型、SVM模型预测结果进行对比.仿真结果表明,基于LS-SVM建立的交通安全预测模型比神经网络预测模型、SVM模型具有更高的运算速度和预测精确度.     

基于支持向量机的金融时间序列预测

基于数据的机器学习就是由观测样本数据得出目前尚不能通过原理分析得到的规律,利用其对未来数据进行预测。神经网络以其优越的函数逼近性能广泛用于建立时间序列过去与未来数据之间某种确定的映射关系,实现预测。首先分析了以经验风险最小化为准则的神经网络的局限性,以及针对此提出的结构风险最小化准则的优点;其次引出支持向量机;最后利用支持向量机对上海证券综合指数序列趋势做较准确的多步预测。     

基于支持向量机的逆动力学模型辨识及应用

建立系统逆动力学过程模型已经成为许多非线性系统控制问题研究与实现中的关键问题。该文应用支持向量机(SVM)回归方法实现了对热工对象的逆动力学过程在线辨识,并通过三个典型的仿真算例对基于SVM的非线性系统逆动力学过程模型的有效性进行了考察。仿真结果表明,基于SVM的逆动力学过程模型不仅具有较高的辨识精度,同时还具有较为理想的泛化性能和在线跟踪能力;利用所建立的系统逆动力学过程模型能够获得恰当的控制作用,保证系统的输出按照给定的轨迹达到设定值。     

模糊偏最小二乘支持向量机的应用研究

基于偏最小二乘回归法和模糊隶属度函数,提出了一种模糊偏最小二乘支持向量机.传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,可以根据训练样本点的情况调整折衷系数,有效地提高了最小二乘支持向量机的抗噪性能.同时利用偏最小二乘回归法,克服了求解线性回归方程中自变量向量间的多重相关性问题.利用 sinc 函数对该建模方法进行了测试,并进一步对铜转炉吹炼时间的预测问题进行了仿真研究.仿真结果表明,该建模方法具有预测准确、跟踪性能好的优点.     

一种新隶属度函数的模糊支持向量机

传统的模糊支持向量机隶属度函数都是基于样本与类中心距离进行设计,这对非球形分布数据很不合理.使用类内超平面代替类中心,提出基于样本到超平面距离的新隶属度函数设计方法.该方法克服传统方法的不足,降低隶属度函数对样本集几何形状的依赖,提高模糊支持向量机的泛化能力.数值实验表明,与支持向量机和三种不同隶属度函数的模糊支持向量机相比,新隶属度函数的模糊支持向量机达到最好的分类效果,而且新隶属度方法的简单易行,计算时间少.     

支持向量机在武器系统效能评估中的应用

传统的基于仿真的武器系统效能评估方法一般都需要大量仿真实验结果的统计量。针对仿真实验样本有限的情况,首先分析了统计学习理论和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法;接着在此基础上研究了基于支持向量机的武器系统效能评估方法,并对该评估方法进行算子化,得到基于支持向量机的效能评估预报模型;最后,针对导弹武器系统效能评估问题,给出基于支持向量机的效能评估算子的应用例子,并对评估结果进行了分析。     

基于支持向量机的银行客户信用评估系统研究

客户信用评估对于银行的经营管理有着重要的意义。基于支持向量机(Support vector machine)的智能化新技术建立银行客户信用评估系统,由于支持向量机具有全局收敛性和良好的推广能力,因此使得基于这种技术的评估系统具有较强的实用性。我们的实证分析表明了这一点。     

最小二乘支持向量机在强化学习系统中的应用

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。     

一种基于支持向量机的模糊分类器

提出了一种基于支持向量机学习的模糊分类器(FCBSVM).介绍了FCBSVM的基本思想及其结构,分析了隶属函数参数和惩罚参数C对分类规则的产生以及分类性能的影响,并提出了参数确定方法.构建这种分类器时,先选用适当的隶属函数,构造核函数.然后,以训练模式作为中心,进行模糊划分,对每个模糊划分建立一条模糊IF-THEN分类规则.最后,利用支持向量机学习方法,求出支持向量和规则的参数.这种分类器将支持向量机和模糊集合理论的优点结合起来,实现了模糊划分和模糊分类规则的自动产生.用双螺旋线数据和典型的数据集对分类器的性能进行了实验评测,验证了分类器的有效性.