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基于遗传算法优化支持向量机的网络流量预测 总被引:5,自引:0,他引:5
介绍了支持向量机用于时间序列预测的理论基础和遗传算法优化支持向量机参数的方法,首次把遗传算法优化参数支持向量机应用于两组实际网络流量的预测,并与BP神经网络和RBF神经网络方法进行了比较.结果表明:支持向量机相比较BP神经网络和RBF神经网络对网络流量的预测结果精度更高、性能更好.利用支持向量机预测网络流量是一种可行、有效的方法. 相似文献
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对灰色、神经网络和支持向量机的三个预测模型进行研究,以某某类科技图书1993-2000年的年发行量为例,对科技图书市场进行预测,经过比较,支持向量机的预测方法精度较高。本方法可推广应用于其他类图书市场的预测。 相似文献
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基于支持向量机集成的分类 总被引:6,自引:0,他引:6
支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,本文提出了将支持向量机分类器进行集成的分类思想。首先.在原始样本的基础上形成子支持向量机,得到待检样本的子预测;进而对子预测进行适当的组合,以确定样本最终的类别预报。模拟实验结果表明,该方法具有明显优于单一支持向量机的更高的分类准确率。 相似文献
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基于支持向量机的税收预测模型的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对税收收入预测不稳定,非线性、动态开放性的特点,提出了支持向量机(SVM)的税收收入预测方法,并将该方法用于某市国税系统的实际税收收入情况进行预测,和传统回归方法比较说明所提出的税收收入预测方法是可行和有效的. 相似文献
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基于支持向量机的股市预测 总被引:2,自引:1,他引:2
针对股票市场高燥声、强非线性和不确定性等特点和以往传统神经网络预测方法存在的不足,提出了一种基于支持向量机的股市预测方法。该方法主要运用了支持向量机回归的方法结合滚动时间窗来学习建摸。首先通过把低维输入空间的输入向量映射到高维特征空间,将非线性问题转化为线性,然后在结构风险最小化原则下进行二次规划,并求得最优解,从而建立模型。从仿真实验中可以看到,该方法建立的模型较为准确地预测了600009、000815两只股票的日均价,表现出了较强的泛化能力。 相似文献
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基于支持向量机的股票预测 总被引:3,自引:1,他引:3
针对股票预测的特点,选择对上市公司股票走势有重要影响的相关数据进行测试。为了避免传统的预测算法(如BP算法)的一些弊端,使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的支持向量机对该上市公司股票走势进行预测。测试表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,预测达到了让人满意的效果。 相似文献
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针对目前NOSHOW旅客预测方法的不足,建立了一种基于支持向量机的航空旅客NOSHOW预测系统,由于支持向量机具有全局收敛性和良好的推广能力,因此使基于这种技术的评估系统具有较强的实用性。实证分析表明了这一点。 相似文献
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努尔艾合买提·尕依提 《计算机光盘软件与应用》2012,(4):74-75
把细胞内所有生化反应表示为一个网络指为代谢网络,是所有参与代谢过程的化合物之间以及所有催化酶之间的相互作用的反映,是抽象表达对细胞的代谢。在不同的物种中都含有大量的代谢翻译,却代谢网络是高度保守的。要了解包括代谢系统在内的许多自然、社会系统都起着重要的作用,所以要对于复杂网络进行研究并掌握它们的规律意义很大。利用代谢网络对微生物的耐热性进行分类研究对认识和利用细胞代谢过程有很大的帮助,从而促进发酵工程、制药工业等产业的发展。 相似文献
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简述了效能评估的各种方法,建立参数效能模型时,首先要挑选特征参数,采用知识约简方法选择武器的特征参数。利用支持向量机建立了参数效能模型,通过实例与指数法和神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单。 相似文献
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基于模糊支持向量机的网络入侵检测研究 总被引:3,自引:0,他引:3
模糊支持向量机理论属于统计学习理论,是支持向量机理论的推广,使支持向量机更好地运用到实际工作中。我们将其运用到网络入侵检测中,实验证明是可行的、高效的,有其特点和优势的。 相似文献