汇率预报的非线性组合建模与预测方法研究

近年来的经济统计研究表明,组合预测比单项预测具有更高的预测精度,但线性组合预测方法在汇率的组合建模与预测方面存着较大的局限性。本文提出了一种基于支持向量机回归(SVM)的汇率非线性组合建模与预测新方法,并讨论了建模中SVM核函数、损失函数的选取和容量控制等问题。对于英镑、法郎、瑞士法郎、日元对美元等汇率时间序列的组合建模与预测结果表明,该方法具有很强的学习与泛化能力,在处理外汇市场这种具有一定程度不确定性的非线性系统的组合建模与预测方面有很好的应用价值。     

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...     

基于SVM的水下机器人预测S面控制

针对舵桨联合操控水下机器人系统的非线性特点,将预测控制的思想引入经典S面控制中,构造了一种基于支持向量机（SVM）的预测S面控制器,改善了S面控制器的控制效果,增强其自适应性.用支持向量机辨识水下机器人的非线性系统模型,充分发挥了SVM的泛化能力,能准确预测其运动状态.构造二次型性能优化函数以获取S面控制器的最优控制参数,进而获得水下机器人最优控制律.仿真结果表明：基于支持向量机的预测S面控制器具有结构简单、响应速度快、鲁棒性好等优点可行且有效.     

滑坡堆积体滑带土强度参数反算研究

根据滑坡堆积体的特点,提出一种新的反算滑坡堆积体滑带土强度参数的方法—差分进化支持向量机方法.该方法在滑面位置已经查明的情况下,建立堆积体稳定性计算模型,根据堆积体变形情况确定计算剖面的稳定性评价指标.利用均匀设计方法,构造2因素25水平的计算方案,采用极限平衡分析计算出各剖面在不同c、φ值下的安全系数,将其作为学习样本.通过支持向量机学习,建立参数与安全系数之间的非线性映射关系,基于这种关系,利用差分进化算法搜索滑带土强度参数.以溪洛渡水电站左岸谷肩堆积体为例,采用基于极限平衡法的差分进化支持向量机方法反算滑带土强度参数,利用反算出的强度参数,对堆积体的稳定性进行分析.研究表明,计算出的安全系数与稳定性评价指标误差较小,说明该方法效果良好,适用于反算滑坡堆积体滑带土强度参数,对工程具有指导意义.     

基于支持向量机的三峡工程丰都县水库库岸稳定性评价

为了评价三峡库区丰都县库岸稳定性问题,采用支持向量机方法,对库岸稳定性进行非线性研究。结果表明:支持向量机经过对整个输入模型进行训练学习检验,然后进行知识发现数据挖掘,找到一个能够把握全局的非线性评价模型。支持向量机评价结果与传统的公式法计算结果基本一致,和地质调查的情况基本相符,而且支持向量机评价结果精度更高。支持向量机较为理想的反映输入因素和输出结果之间复杂的映射关系。其评价结果,具有较好的科学性和实用性。     

基于直线扫描的FDM支撑自动生成算法

简述了FDM快速成型工艺的原理,提出了一种基于直线扫描的支撑自动生成算法,实现了扫描线段的并、差运算,在此基础上实现了加工路径分区、优化,定义了特定的ZIF文件格式,解决了大量加工数据的动态存储问题。实验表明,该算法求支撑的速度快,且无遗漏的地方。     

一种新的模糊支持向量回归方法

为克服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所带来的局限性问题,提出了基于样本到超平面距离的新隶属度函数设计方法。该方法从支持向量机的回归本质出发,通过更加合理地设计隶属度函数,提高支持向量机的回归的泛化鲁棒能力。仿真结果证明,该方法具有更好的鲁棒性,提高了模糊支持向量机的泛化能力。     

正交频分复用系统非线性信道估计算法

为了提高正交频分复用(OFDM)系统的传输质量和有效性，提出了一种基于最小二乘支持向量机的OFDM非线性信道估计算法．通过在OFDM符号中插入导频而获得训练数据，利用最小二乘支持向量机将训练数据映射到高维空间，并在此空间采用结构风险最小化准则对时变信道频率响应函数进行回归估计，把低维空间的非线性估计转化为高维空间的线性估计，提高了估计的精度．仿真结果表明，该算法能够有效地减小由多径引起的频率选择性衰落的影响，与传统算法相比，在同一误码率条件下的信噪比提高了3～7dB。     

基于主成份分析的Bagging集成学习方法

机器学习中数据集的冗余特征会影响学习器的泛化能力，一些流行方法如支持向量机和集成学习也难免于此．研究了利用主成份分析进行特征变换对Bagging集成学习算法的影响，提出一种称为PCA—Bagging的算法，并与其它算法比如单个支持向量机、支持向量机Bagging集成、带有特征变换的单个支持向量机等进行了性能比较．在多个UCI标准数据集上的实验表明PCA—Bagging算法具有更好的性能，这说明即使是泛化能力很强的集成学习方法其学习的数据也需要进行适当的特征变换。     

公路隧道Ⅲ级围岩初期支护的可靠性分析

采用有限元法建立模型,分析复杂地质条件的马鞍子梁公路特长隧道。依据岩性和初期支护参数,计算锚杆抗拉力系数、围岩抗压力系数、喷层混凝土受力系数及结构安全系数,结果表明,初期支护的结构可靠度系数为1.19,达到稳定性要求,可获得稳定的整体结构。