Application of support vector machines regression in prediction Shanghai stock composite index

0　IntroductionNeuralnetworks,inrecentyears,havebeensuccessfullyusedformodelingfinancialtimeseries.Researchesrevealneuralnetworkshavebetterresultsindescribingdynamiccharac teristicscomparingwithclassicalstatisticalmethods[1 3] .Back propagation (BP)neuralnetworkisamostpopularlyusedneuralnetworkmodelintheareaoffinancialforecasting .AlthoughBP’sstructureissimple ,ithaspowerfulabilityinsolvingvariousproblems.TherearealsoshortcomingswithBP :needsformanycontrolparameters,difficultyingettingsta…     

基于形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法

提出一种利用形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法。用该方法计算路域范围内两时相高分辨率遥感影像的形态学属性剖面, 将得到的形态学属性剖面与光谱特征叠加, 采用改进的单类随机森林分类方法直接提取新增建筑物。以北京市稻香湖地区两时相高分辨率影像作为实验数据, 对比分析该方法与经典两时相直接分类及分类后比较方法的新增建筑物提取精度。结果表明, 综合利用形态学属性剖面和光谱特征提取得到的新增建筑物提取精度比仅使用光谱特征的提取精度显著提高, 其中Kappa系数提高15.11%。此外, 该方法提取结果的Kappa系数比两时相直接分类方法提高1.78%, 比分类后比较方法提高25.15%, 验证了所提方法的有效性。所采用的单类随机森林方法能够有效地处理高维数据, 并可以度量不同特征对分类结果的重要性。     

用球结构的支持向量机解决多分类问题

支持向量机是从统计学习理论中导出的，从研究二分类开始，发展至今，虽然提出了很多多类别分类的相关算法，但都各有不足之处。提出基于球结构的支持向量算法，适用于规模比较庞大的多类别问题，并对其性质进行了讨论。     

多核学习方法在分类中的应用研究

传统的核方法如支持向量机在迭代时间、推广能力和鲁棒性等方面不够理想。针对上述问题,给出了基于半无限线性规划(SILP)的多核学习算法,并将其应用在UCI机器学习数据库的二分类和多分类数据集中。该算法用列生成和块算法的方法,固定次优参数并确定工作集后求解优化问题,提高了算法的速度。实验表明,该算法的分类效果比传统支持向量机算法结果更优,具有更好的鲁棒性和普遍适用性。     

支持向量机平凡解判别与修正的新方法

针对二类分类问题,提出一种新的线性支持向量机(SVM)产生平凡解的判别与修正方法,证明如下SVM平凡解判别定理:SVM最优解是平凡解的充要条件是在样本空间的任意方向上,正负类训练样本的分布满足某种不等式关系,该不等式与正负类训练样本各自的惩罚因子C+、C-有关,与公共的惩罚因子C无关。在以上判别定理的基础上,通过筛选训练样本点及各自的惩罚因子来修正SVM优化求解过程,为有效避免SVM平凡解的产生提供理论依据和技术手段。仿真计算实例表明该方法有效。     

异常检测中单类分类算法和免疫框架设计

基于主机系统执行迹的异常检测系统可以检测类似U2R和R2L这两类攻击。由于攻击数据难以获取,往往只能得到正常的系统调用执行迹数据。该文设计了基于自组织特征映射的单类分类器的异常检测模型,只利用正常数据建立分类器,所有偏离正常模式的活动都被认为是入侵。通过对主机系统执行迹数据集的测试,试验获得了对异常样本接近100％的检测率,而误报警率为4．9％。该文将单类分类器作为抗体检测器,运用人工免疫学原理建立了分布式的异常检测框架,使入侵检测系统具有分布式、自组织和高效的特性,为建立分布式的入侵检测提出一种新的思路。     

基于一类SVM的贝叶斯分类算法

提出一种基于一类支持向量机(one-class SVM)的贝叶斯分类算法,该算法用一类SVM对类条件概率密度进行估计以构造贝叶斯分类器. 证明采用高斯核的一类SVM,其解可以归一化为密度函数,并把该密度函数看作类条件概率密度的平滑估计,构造贝叶斯分类器. 实际数据集上的实验结果表明,提出的分类算法测试准确率高于简单贝叶斯分类器与贝叶斯网络分类器,不低于传统二类SVM;比传统二类SVM需要计算的核矩阵规模更小,训练时间更短.     

一种改进的支持向量数据描述算法

数据描述只使用目标集训练样本获得关于目标集的描述,支持向量数据描述（SVDD）是一种有效的单值分类数据描述算法,根据分类边界线上的支持向量之间距离的大小。利用距离的相似度来对训练集进行约减,实验结果表明,该算法与传统SVDD相比减少了训练时所需的支持向量数目,因而减少了测试时间,同时分类性能也稍有提高．     

基于半监督支持向量机的数据分类

为解决支持向量机在分类识别前需要利用已知训练集进行训练的问题，本文提出了一种基于k均值的对无标识数据进行分类的支持向量机分类算法。首先利用k均值算法将未知数据划分成某个数量的子集，然后对新数据进行支持向量机训练得到决策边界与支持矢量，最后对无标识数据进行分类。模拟结果表明：训练时消耗的CHU时间为1．8280秒，支持向量个数为60时，分类错误率小于2％。     

基于动态独立成分的单类支持向量机方法及其在故障诊断中的应用

针对工业过程故障诊断中数据的动态性、非高斯性和非线性特点,提出一种基于动态独立成分的单类支持向量机(OCSVM)方法。为了分析数据的动态特性和非高斯性,应用动态独立成分分析(DICA)方法提取数据变量中的动态独立成分作为特征信息,基于特征信息建立OCSVM模型并构造非线性监控统计量。检测到故障后,计算故障数据与故障模式数据决策超平面的相似度,通过相似度分析识别故障模式。在Tennessee Eastman基准过程上的仿真结果表明,提出的方法能够比单类支持向量机更有效地检测过程故障,并且能够正确识别故障模式。     

基于一类分类法的不良信息过滤模型

针对网络不良信息过滤中训练样本分布不均衡,负面样本对于训练效果无充分贡献,提出了一种利用正面训练样本建立分类模型,并基于该模型实现网络不良信息过滤的方法．模型通过选择合适的核函数,提高过滤的准确性,实现了基于正面样本的不良信息过滤．     

基于非下采样Contourlet变换的 SVM多聚焦图像融合

提出基于非下采样Contourlet变换的支持向量机(SVM)多聚焦图像融合算法. 采用非下采样Contourlet变换分解图像得到不同频域子带系数. 针对直接取系数绝对值最大融合规则不能反映图像区域的缺点,提出SVM分类系数融合规则. 根据各子带系数物理意义将区域方差、区域能量作为SVM核函数参考量来选择清晰像素点系数,根据融合系数重构得到融合图像. 结果证明该算法能有效并准确地融合图像中的信息.     

基于支持向量机的通信信号调制识别方法研究

支持向量机(Support Vector Machines简称SVMs)是基于统计学习理论的一种新的模式识别技术,它不仅结构简单,而且技术性能尤其是泛化能力明显提高。介绍了支持向量机为理论基础的通信信号调制识别方法。计算机仿真结果证实此方法的可行性。     

一种新的混合智能预测模型及其在故障诊断中的应用

针对机电设备运行状态受多因素影响且变化趋势复杂、难以用单一预测方法进行有效预测的问题，提出了一种新的基于经验模式分解、支持向量机和自适应线性神经网络的混合智能预测模型．首先，利用经验模式分解方法将非平稳时间序列按其内在的时间特征尺度自适应地分解为多个本征模式分量，然后根据这些分量各自趋势变化的剧烈程度选择合适的核函数，用支持向量机对其进行预测，最后通过自适应线性神经网络对这些预测分量进行自适应加权组合，得到原始序列的预测值．研究结果表明，对于标准算例和某机组振动趋势的预测，不论是单步预测还是多步预测，该模型的预测性能均好于单一的支持向量机预测方法。     

支持向量机在机械设备振动信号趋势预测中的应用

将支持向量机（SVMs）用于机械设备振动信号趋势预测中，研究了SVMs参数及核函数类型对SVMs预测能力的影响．试验显示，在短期预测中4种核函数有着基本相同的预测能力，而在长期预测中，径向基函数核和多项式核表现出了相对较高的预测能力，同线性核和神经网络核相比，它们的归一化均方误差约降低了20％．SVMs与向后传播神经网络、径向基函数网络和广义回归神经网络预测能力的对比表明，实现了结构风险最小化原理的SVMs具有更好的预测能力，在长期预测中，其归一化均方误差约降低了15％。     

支持向量机方法中加权后验概率建模方法

为解决传统支持向量机方法不提供概率输出的问题,在支持向量机多类分类问题输出概率建模中,提出了加权后验概率建模方法。该方法在对多个两类支持向量机分类器的输出概率进行组合时,充分考虑了各个两类支持向量机分类器的差异。依据Bayesian理论,采用后验概率作为各个两类支持向量机分类器的权系数。实验结果表明,与投票法及Pairwise Coupling方法相比,加权后验概率方法具有较低的分类错误率,不仅具有较好的分类性能,而且得到的后验概率具有较好的概率分布形态。该方法有效地解决了实际多类分类问题中支持向量机的概率建模问题。     

基于二次规划的无监督支持向量机

支持向量机在分类中的推广能力是非常显著的.通过构造目标函数和约束条件,借助二次规划模型提出了一种无监督支持向量机,它能在聚类的同时求出最优分类超平面并保证了支持向量机的推广能力.     

一类支持向量机的设备状态自适应报警方法

为了提高对异常状态识别的适应性和有效性,提出了一种基于一类支持向量机的设备状态自适应报警方法.该方法使用一类支持向量机的在线算法,动态估计监测参数在高维特征空间中的最优分布区域,将新数据与上一时刻分布区域的相对距离作为异常指标,描述监测参数的统计特征变化,辨识出设备的异常状态.通过对仿真数据的报警效果分析,以及将该方法应用于对加热炉风机的振动监测中,得到的异常报警结果能够满足实际监测的需要,证明该方法具有异常的识别敏感性、缓慢劣化包容性和状态迁移适应性的特点.     

基于一类SVM贝叶斯算法的DS-UWB系统多用户检测研究

在多径多址条件下,用户自身的前后符号之间会产生码间干扰,同时各用户之间会产生多址干扰,从而给用户信号的正确检测带来极大困难。提出了一种基于一类支持向量机贝叶斯分类器的DS-UWB系统多用户检测算法,证明了基于径向基核函数的一类SVM的分类函数归一化为密度函数,并将所得的概率密度函数用于构造贝叶斯分类器。仿真实验表明,在UWB信道环境下本算法的误码率性能明显优于最小均方误差（MMSE）检测和解相关检测等线性检测算法。相比传统SVM算法,本算法所需的核运算量和存储空间要小得多,有效地降低了运算负载,抑制了多址干扰。     

基于相异性表示的民机液压系统健康评估

 为了实现对民航飞机液压系统的健康评估,基于相异性表示的方法,利用单类线性规划分类器模型进行健康评估,确定了影响模型评估准确率的参数,定义了健康指数,得到总体测试样本以及非正常样本的评估结果,且与支持向量机超球模型的评估结果进行比较。结果表明,在已选择相应参数的情况下,采用基于相异性表示的单类线性规划分类器模型可以对民机液压系统进行健康评估。