排序方式： 共有90条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1.
Travis J. Berge 《Journal of forecasting》2015,34(6):455-471
Four methods of model selection—equally weighted forecasts, Bayesian model‐averaged forecasts, and two models produced by the machine‐learning algorithm boosting—are applied to the problem of predicting business cycle turning points with a set of common macroeconomic variables. The methods address a fundamental problem faced by forecasters: the most useful model is simple but makes use of all relevant indicators. The results indicate that successful models of recession condition on different economic indicators at different forecast horizons. Predictors that describe real economic activity provide the clearest signal of recession at very short horizons. In contrast, signals from housing and financial markets produce the best forecasts at longer forecast horizons. A real‐time forecast experiment explores the predictability of the 2001 and 2007 recessions. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
2.
3.
传统作战目标属性判定主要采用指挥员现场判断的定性方法, 具有一定的主观性, 并且由于缺乏较为成熟固定的算法而难以纳入指挥平台中。针对此问题, 结合作战目标属性判定关键影响因素分析, 提出一种基于自适应提升(adaptive boosting, Adaboost)的作战目标属性判定方法。首先, 针对目标有效面积、目标配置区域面积等关键因素, 采用单层决策树算法构建弱分类器。然后, 利用Adaboost对弱分类器进行加权组合, 形成作战目标属性判定的强分类模型。最后, 进行了示例分析, 并与决策树、支持向量机和人工神经网络3种属性判定方法进行对比仿真实验, 证明了所提方法的正确性和优越性。 相似文献
4.
5.
蜂窝车联网（cellular-V2X,C-V2X）中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一。目前基于基站、卫星等诸多定位方案,在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战。针对这些问题,文章对已有栅格定位算法进行优化,提出一种基于统计信息网格（statistical information grid,STING）的稀疏栅格优化算法和基于极端梯度提升（extreme gradient boosting decision tree,XGBoost）进行指纹定位的车联网指纹定位算法。从栅格优化的角度出发,相较于传统指纹定位方法在定位精度和计算速率方面进行了优化,使其更适应于车路协同场景。该算法为目前的车联网定位提供了一种有效的定位方法。 相似文献
6.
We present a system for combining the different types of predictions given by a wide category of mechanical trading rules through statistical learning methods (boosting, and several model averaging methods like Bayesian or simple averaging methods). Statistical learning methods supply better out‐of‐sample results than most of the single moving average rules in the NYSE Composite Index from January 1993 to December 2002. Moreover, using a filter to reduce trading frequency, the filtered boosting model produces a technical strategy which, although it is not able to overcome the returns of the buy‐and‐hold (B&H) strategy during rising periods, it does overcome the B&H during falling periods and is able to absorb a considerable part of falls in the market. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
7.
随着电商销售业务的高速发展, 对用户需求进行快速准确预测已成为重要的研究方向. 产品间的替代性对需求有一定影响作用, 且此方面的应用研究在不断深入. 为了提升需求预测精度, 基于畅销预测属性值排序, 利用邻近替代率估计方法, 并结合 Adaboost 预测模型, 构建出一种更优的考虑产品特征属性的替代性需求预测方法, 并通过实验证明该方法行之有效. 相似文献
8.
唐阳昭 《达县师范高等专科学校学报》2000,10(4):8-11
达州市为抓住西部大开发机遇必须加速农业产业化建设,达州农业产业化有着丰富的内涵。进行达州农业产业化建设必须进行经营管理体制创新。达州农业产业化建设未来２０年的一般发展进程是：准备奠基阶段、初见规模阶段、普及发展阶段、走向成熟阶段。为确保达州农业产业化建设顺利进行必须认真抓好启动和服务驱动工作,必须坚持农业可持续发展战略和典型示范、耐心诱导、实事求是原则。 相似文献
9.
针对室内环境中指纹定位接收信号强度信息的高维时变特性以及动态目标定位误差的累积问题,提出了一种基于梯度提升决策树与粒子滤波相结合的融合算法。该算法首先利用梯度提升决策树算法建立的位置坐标与接收信号强度之间的非线性映射模型,对在线接收的信号强度数据进行特征分类判别,实现位置的初步估计; 随着目标的运动,进一步结合粒子滤波方法,迭代地实现动态目标位置的精确预测; 另外,将定位轨迹与实际轨迹进行对比,以验证该算法的稳定性。实验仿真结果表明:累积分布函数在80%的百分位处,提出算法的定位精度控制在1.19 m以内,明显优于基于支持向量机、随机森林等定位算法; 同时较基于梯度提升决策树算法的定位精度提升了34.9%; 所获得的定位轨迹与实际轨迹的趋势一致且趋于收敛。 相似文献
10.
针对特征选择过程中特征评价指标单一性的问题,基于集成学习中的极端梯度提升算法,提出一种新的特征选择算法.该算法首先应用极端梯度提升算法中构建集成树模型的指标作为特征选择的特征重要性度量指标,然后利用一种新的双向搜索策略,权衡了多种特征重要性对结果的影响,并优化了评价过程的效率.通过11个不同维度的标准数据集进行测试,实... 相似文献