基于支持向量回归机的股票价格预测

研究股票价格预测问题,股票价格变化具有非线性、时变性,传统线性预测模型难以准确刻画股价变化规律,且非线性神经网络存在过拟合、局部最小等缺陷,预测精度比较低。为提高股票价格预测精度,提出一种基于粒子群优化支持向量机的股票价格预测模型。利用粒子群算法良好的寻优能力,对支持向量机参数进行优化,加快支持向量机学习速度,再采用非线性预测能力优异的支持向量机对股票价格进行预测。以南天信息股票价格对模型性能进行仿真,实验结果证明,支持向量机预测模型能全面反映股票价格变化的非线性的时变规律,获得更高预测精度,预测结果对股民实际操作具有较大的指导价值。     

支持向量机中优化算法

1 引言对基于数掘的机器学习研究是目前计算智能技术的基础性工作之一,旨在从观测数据出发基于统计学理论采用相关技术对研究对象建立可信的模型,利用这一模型对未来实验作出指导性的预测。相关技术包括聚类分析、模式识别、神经网络等等。现有的学习方法多是基于样本数趋于无穷大时的渐进理论。可是在实际科研工作中,有时候很难获得较为充足     

基于智能最小二乘支持向量机的大数据分析与预测

大数据分析方法能发现数据中存在的关系和规则,预测事物未来的发展趋势,从而提高决策的科学性。针对传统预测方法精度低、泛化性差的问题,提出基于智能支持向量机的大数据分析与预测方法。设计一种新的支持向量机模型参数选择准则,即模型残差概率密度函数逼近给定的高斯分布,并按照该准则采用混沌收缩粒子群优化算法确定模型参数,从而提高数据分类或回归处理的精度与泛化性。采用选矿生产过程现场数据进行实验,结果验证了该方法的有效性,并表明其精度比LSSVM方法更高。     

改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测

工程造价预测一直是工程管理研究中的重点,针对工程造价预测中的支持向量机参数优化问题,提出一种改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测模型(IPSO-SVM).首先收集工程造价数据,并对其进行归一化处理,然后采用支持向量机对工程造价的训练样本进行学习,并采用改进粒子群算法对支持向量机的核函数参数进行优化,最后采用Matlab 2012工具箱对工程造价进行仿真实验.实验结果表明,IPSO-SVM有效提高工程造价的预测精度,预测结果具有一定的实际应用价值.     

基于启发式算法的混沌支持向量机流量预测

针对现有混沌支持向量机回归模型存在流量预测效率低下的问题,利用差分进化(DE)算法、遗传算法和粒子群优化算法确定模型的径向基核函数系数、惩罚系数、不敏感系数等参数,在此基础上建立改进的混沌支持向量机回归模型进行流量预测。实例表明,相比其他启发式算法,DE算法能以较高的效率搜索到混沌支持向量机回归模型的最优参数,并且该模型具有较高的预测精度。     

支持向量机在耕地面积预测中的应用研究

研究耕地面积准确预报问题,粮食产量稳定性受到耕地面积变化的影响.耕地面积是一种高度不稳定、复杂且难以预测,传统预测方法都是根据线性模型,忽略了耕地面积的非线性特征,导致预测精度不高.为了提高耕地面积预测的精度,提出一种基于支持向量机的耕地面积预测模型.利用相关分析和灰色关联分析对影响耕地面积变化的因子进行筛选,做为支持向量机的输入,耕地面积数量作为输出,可通过粒子群法对支持向量机的参数进行寻优,最后建立最优的耕地面积预测模型,对江苏无锡市耕地面积进行仿真.仿真结果表明,支持向量机模型比神经网络和其它预测模型有较高的预测精度,适用于耕地面积预测等非线性问题,为耕地面积预测提供了依据.     

改进型支持向量回归预测模型的轧机轧制力预测

对轧机轧制力预测模型进行研究.使用人工鱼群优化算法对支持向量回归(SVR)参数选取进行最优的参数组合,将粒子群优化算法引入到常规人工鱼群算法中,并对其进行改进,提高了人工鱼群算法的性能.研究结果表明:Ekelund模型的轧制力计算结果误差较大,超过了10％,常规SVR预测模型的轧制力预测精度低于10％,而本文研究的改进SVR预测模型得到的轧制力误差低于5％,说明通过人工鱼群算法优化SVR算法模型的参数能够提高预测模型的预测精度,并且预测消耗时间在3种预测模型中是最短的.     

支持向量机在电力负荷预测中的应用研究

研究电力系统负荷预测问题,针对电力负荷过程存在非线性技术,为提高预测精度,保证安全供电,改变传统方法,提出改进支持向量机的预测性能,更精确地预测电力负荷,提出粒子群算法优化支持向量机（PSO-SVM）的电力负荷预测方法。PSO-SVM用粒子群算法优化支持向量机参数,减少了对支持向量机参数选择的盲目性,获得较优的支持向量机预测模型。并以贵州省为例在2008.7-2009.7电力负荷数据进行测试和分析,并进行仿真。实验结果表明,在电力负荷预测中,PSO-SVM比SVM和BPNN有着更高的预测精度,测试表明PSO-SVM方法用于电力负荷预测是有效可行的。     

基于粒子群最小二乘支持向量机的水文预测

支持向量机理论为研究中长期水文预测提供了新的方法。针对最小二乘支持向量机模型参数选择费时且效果差这一问题,给出基于粒子群算法的最小二乘支持向量机水文预测模型(PSO-LSSVM)。该模型运用最小二乘支持向量机回归原理建立,参数选取采用具有全局搜索能力的粒子群算法进行寻优。用此模型对南桠河冶勒水电站月径流进行预测,仿真计算结果表明,该算法可提高预测效率与预测精度。     

支持向量回归中的预测信任度

Support vector machine (SVM)has been widely applied to classification and regression problems, but it suf-fers from some important limitations, one of the most significant being that it makes point predictions rather thangenerating probability output. A notion of predicting credibility is proposed in support vector regression machine based on the problem, which can make predicting value have a definite measure, and then relationship between pre-dicting credibility and noise is discussed. Finally, an example of predicting chaotic time series shows the rationality of the definition.     

粒子群优化支持向量机的入侵检测算法

为了提高网络入侵的检测正确率,针对网络入侵检测中特征选择问题,将二值粒子群优化算法(BPSO)用于网络入侵特征选择,结合支持向量机(SVM)提出了一种基于BPSO-SVM的网络入侵检测算法。该算法将网络入侵检测转化为多分类问题,采用wrapper特征选择模型,以SVM为分类器,通过样本训练分类器,根据分类结果,利用BPSO算法在特征空间中进行全局搜索,选择最优特征集进行分类。实验结果表明,BPSO-SVM有效降低了特征维数,显著提高了网络入侵的检测正确率,还大大缩短了检测时间。     

一种并行协同粒子群优化的支持向量机预测模型

转炉提钒过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,从统计学和反应机理等角度出发,难以建立终点控制静态模型．针对这样的问题,提出了并行协同粒子群优化的支持向量机预测模型,不仅克服了支持向量机偏差ε和折中参数C选择的随机性,而且较好地解决了大数据集的快速并行计算,缩短了计算时间,从而有利于连续生产操作．试验表明,用该模型预测转炉提钒的冷却剂加入量和吹氧时间,结果的误差减小,满足了终点命中率在90%以上的指标,具有工程实用性．     

基于粒子群与支持向量机的隧道变形预测模型

针对粒子群算法易早熟且在算法后期易在全局最优解附近产生振荡现象,提出一种自适应调整惯性权重的优化粒子群算法。该算法引入双曲线正切函数的非线性变化思想,使惯性权重随着迭代次数的增加产生自适应调整,有利于增强粒子搜索能力及收敛速度,不易陷入局部极值点。将该算法应用于基于支持向量机的隧道变形预测模型中,对预测模型的超参数进行优化,并利用稳态与非稳态两组实测工况数据对组合算法进行工程测试,结果表明采用SaωPSO＋SVM算法可有效提高预测模型的计算精度,增强其鲁棒性,有助于隧道变形的工程建模。     

灰色关联分析和支持向量机相融合的网络安全态势评估

为提高网络安全态势评估的准确性, 提出一种灰色关联分析和支持向量机相融合的网络安全态势评估模型。根据网络安全态势评估原则进行评估指标体系选择, 并根据灰色关联分析确定指标权重, 将训练样本输入到支持向量机进行训练, 采用改进粒子群算法优化支持向量机参数, 建立网络安全态势评估模型, 最后采用数据集KDD Cup99对模型性能进行仿真测试。仿真结果表明, 该模型可以准确、客观地对网络安全态势进行评估, 评估结果可以为网络管理员提供一定价值的参考建议。     

基于LS_SVM的不确定系统神经滑模控制方法研究

针对一类参数大范围变化的不确定系统,提出一种基于分类转换策略的神经滑模控制方法．按小偏差原理对系统模型进行划分,利用结合主成分分析的最小二乘支持向量机进行分类训练,并分别设计基于径向基函数神经网络在线调整切换项增益的滑模控制器,在线时利用分类器按系统数据自动选择相应的控制器．同时,引入结合混沌机制的量子粒子群算法,并将其用于控制器近似最佳切换函数的构造．仿真结果表明,系统具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性,有效地降低了抖振．     

基于支持向量机的蒙脱土悬浮液电动电位预测

应用多元线性回归、人工神经网络、支持向量机3种方法,对加入聚乙二醇、十二烷基苯磺酸钠、石油磺酸盐和部分水解聚丙烯酰胺四种处理剂的蒙脱土悬浮液的电动电位进行预测。在模型训练中,分别采用了神经网络集成和非启发式参数优化来提高人工神经网络和支持向量机模型的泛化能力。检验结果表明,参数优化的支持向量机模型预测精度最高,其平均误差率为3.88%,最大误差率为7.55%。     

基于支持向量机回归模型的海量数据预测

预测是很多行业都需要的一项方法和技术,随着数据积累的越来越多,基于海量数据的预测越来越重要,在介绍支持向量机基本原理和实现算法的基础上,给出了航空服务成本预测模型,最后对预测结果的评价和选取情况进行了分析。     

基于经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断

本文针对滚动轴承的故障诊断问题,首先提出一种自适应波形匹配的延拓方法对经验模态分解(EMD)存在的端点效应进行改进,然后基于改进的EMD和粒子群优化算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)设计了一种两阶段的滚动轴承故障诊断方法.离线阶段对典型的正常、故障振动信号进行EMD分解并提取能量信息作为特征,送入PSO–SVM进行训练并保存模型待用,在线阶段对实时的振动信号进行EMD分解并提取特征,利用离线阶段训练好的模型进行诊断并输出诊断结果.使用美国西储大学轴承数据对该方法进行了验证,实验结果证明了该方法的有效性.     

基于改进支持向量机的Wi-Fi室内定位算法

针对室内复杂环境下无线信号不稳定、传统支持向量机定位算法计算复杂度高等难题,为了提高室内的定位精度,提出一种改进支持向量机的Wi-Fi室内定位算法。采用核主成分分析对特征进行降维处理,提取有用信息、降低计算量,采用支持向量机构建定位特征与物理位置的非线性映射模型,并采用粒子群算法对模型参数进行优化,进行了仿真实验。结果表明,该算法提高了室内定位精度和效率。