果蝇优化最小二乘支持向量机混合预测模型—以我国物流需求量预测为例

为解决最小二乘支持向量机参数设置的盲目性,利用果蝇优化算法对其参数进行优化选择,进而构建了果蝇优化最小二乘支持向量机混合预测模型.以我国物流需求量预测为例,验证了该模型的可行性和有效性.实例验证结果表明:与单一最小二乘支持向量机和模拟退火算法优化最小二乘支持向量机预测模型相比,该模型不仅能够有效选择参数值,而且预测精度更高.     

基于遗传算法和熵的缩减记忆式LS-SVM财务困境预测模型研究

为了提高财务困境预测的正确率,减少模型的训练样本数和训练时间,在传统支持向量机(SVM)预测模型的基础上,将遗传算法、信息熵和缩减记忆算法应用于最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出了一种基于遗传算法和信息熵的缩减记忆式最小二乘支持向量机预测模型。并独立推导出了适合财务困境预测这一离散序列的熵以及支持向量机核函数的表达式,同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实验结果表明,该模型无论是预测正确率,还是训练样本的数量和训练时间,都显著优于最小二乘支持向量机以及传统支持向量机模型。     

基于混沌最小二乘支持向量机的时间序列预测研究

为了对这种具有非线性特性的时间序列进行预测,提出一种基于混沌最小二乘支持向量机.算法将时间序列在相空间重构得到嵌入维数和时间延滞作为数据样本的选择依据,结合最小二乘法原理和支持向量机构建了基于混沌最小二乘支持向量机的预测模型.利用此预测模型对栾城站土壤含水量时间序列进行了预测.结果表明,经过相空间重构优化了数据样本的选取,通过模型的评价指标,混沌最小二乘支持向量机的预测模型能精确地预测具有非线性特性的时间序列,具有很好的理论和应用价值.     

基于灰色关联分析与PLS-LSSVM的航材备件需求预测模型

航材备件是保障航空装备日常训练和作战正常使用的重要影响因素,针对部分航材备件样本数据量少,影响因素多且复杂多变,预测结果与装备系统完好性要求偏差较大等问题.建立基于灰色关联分析(GRA)与偏最小二乘(PLS)及最小二乘向量机(LSSVM)相结合的航材备件预测模型,采集某无人机航材备件数据,通过对统计数据进行灰色关联分析,提取航材备件需求的相关因素作为模型训练样本,确定关键因素,利用偏最小二乘对关键因素特征提取,然后将偏最小二乘特征提取后的数据作为最小二乘向量机输入,进行模型构建及分析.通过实验验证了该方法的可行性与适用性,能够满足无人机航材备件预测的实际需要.     

天然气消费量的偏最小二乘支持向量机预测

结合偏最小二乘法和支持向量机的优缺点,提出基于偏最小二乘支持向量机的天然气消费量预测模型。首先,利用偏最小二乘法确定影响天然气消费量的新综合变量,建立以新综合变量为输入,天然气消费量为输出的支持向量机模型,对天然气消费量进行了预测;然后,与多元回归、偏最小二乘回归、普通支持向量机做误差检验比较,验证该方法的可行性与正确性。结果表明,此天然气消费量预测模型具有较高的精确度和应用价值。     

一种预测接地网腐蚀速率的新方法

针对目前接地网腐蚀预测中的涉及因素较多,提出了基于向量相似度与支持向量回归机(S-SVR)的综合的预测方法应用于变电站接地网腐蚀速率预测模型中.首先将影响接地网腐蚀速率的指标视为1个特征向量并进行无量纲化处理,其次计算各个训练站点的特征向量与实测站点指标向量的相似度;再次,在预测腐蚀速率时,针对传统线性贡献度平均法(LAM)描述非线性存在较大误差的缺陷,提出了先筛选相似度较高训练集再结合支持向量回归机训练模型.经验证,基于向量相似度与支持向量回归机(S-SVR)的综合预测方法预测能力较好.     

基于AGA-SVM的非线性组合预测模型

为提高预测精度,提出基于AGA-SVM的非线性组合预测模型.以组合预测模型的误差平方和最小为优化准则,用加速遗传算法对支持向量机参数进行优化选择,并利用支持向量机对单一模型的预测结果进行组合预测.算例结果表明,AGASVM综合利用了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差远远小于各单个模型的预测误差,其预测精度更高,模型的实用性更强.     

基于改进C-C方法相空间重构和LS-SVM的隧道拱顶沉降预测模型

在地铁工程的设计、施工、工后沉降控制过程中,拱顶下沉监测值是反映地下工程结构安全和稳定的重要数据.针对常用的地铁拱顶沉降测模型只能做短期预测,精度不高,且需要一些土的本构参数的问题,将相空间重构、最小二乘支持向量机理论相耦合,建立基于改进C-C方法相空间重构和最小二乘支持向量机的地铁隧洞拱顶沉降混沌时间序列预测模型.经实例演算,模型比传统C-C方法相空间重构、基于最大Lyapunov指数的混沌预测模型、人工神经网络模型拟合效果好,预测精度高.     

基于邻域粗糙集属性约简的对偶约束式LS-SVM财务困境预测模型研究

为了提高财务困境预测的正确率,改善模型预测的效果,将邻域粗糙集和遗传算法应用于对偶约束式最小二乘支持向量机,提出了一种基于邻域粗糙集属性约简的对偶约束式最小二乘支持向量机预测模型.同时,给出了这一改进模型的实现步骤.实证结果表明,通过邻域粗糙集指标预处理和遗传算法参数优化后,不但提高了模型预测的正确率,还降低了模型运行的时间,证实了该模型应用于财务困境预测是有效的.     

基于最小二乘法的灰色组合预测模型及其应用

根据GM(1,1)模型原理,构建了灰色增量模型和灰色组合预测模型.分别利用中国和河南1986-2015年的人口数据建立模型,采用最小二乘法求解灰色组合预测模型的最优权系数.通过GM(1,1)模型、灰色增量模型和灰色组合预测模型对上述算例进行误差分析,实验结果表明灰色组合预测模型预测精度明显的优于其它单项预测模型.     

基于初值修正的组合灰色Verhulst模型

对灰色Verhulst模型的拟合精度进行了分析,表明初值的选取对模型精度有重要影响.为提高灰色模型的拟合精度,利用最小二乘原理确定初值中的待定常数,给出了初值修正的灰色Verhulst模型.进一步利用修正模型和传统灰色Verhulst模型建立了组合灰色Verhulst模型,在平均相对误差最小的原则下,利用蚁群算法确定组合权系数.最后通过两个应用实例进行了计算和分析,结果表明,通过初值修正和组合模型能够提高灰色Verhulst模型的拟合精度,便于通过程序实现.     

国民经济第三产业发展预测的等维新息模型

国民经济系统是一个典型的灰色系统,利用灰色系统理论的GM(1 ,1 )模型建立了我国第三产业产值的预测模型,并对2 0 0 1年第三产业增加值进行了预测,进而建立了等维新息模型,得到2 0 0 1—2 0 0 5年第三产业产值的预测值,取得了良好的分析效果.     

灰色系统理论在飞机操纵钢索磨损预测中的应用

钢索是软式飞行操纵系统的核心组成部件,其工作性能将直接影响飞机的飞行安全.因操纵钢索磨损问题具有典型的贫信息、小样本特点,采用灰色系统理论,建立钢索磨损量灰色预测模型,研究钢索随飞行小时数的磨损量灰色预测方法.实例分析和实际预测验证表明,灰色系统理论用于钢索磨损量预测是可行有效的.研究也有助于飞机维修从定检修理向视情维修转变.     

Electricity consumption prediction using a neural-network-based grey forecasting approach

Electricity consumption is an important economic index and plays a significant role in drawing up an energy development policy for each country. Multivariate techniques and time-series analysis have been proposed to deal with electricity consumption forecasting, but a large amount of historical data is required to obtain accurate predictions. The grey forecasting model attracted researchers by its ability to characterize an uncertain system effectively with a limited number of samples. GM(1,1) is the most frequently used grey forecasting model, but its developing coefficient and control variable were dependent on the background value that is not easy to be determined, whereas a neural-network-based GM(1,1) model called NNGM(1,1) has been presented to resolve this troublesome problem. This study has applied NNGM(1,1) to electricity consumption and has examined its forecasting ability on electricity consumption using sample data from the Turkish Ministry of Energy and Natural Resources and the Asia–Pacific Economic Cooperation energy database. Experimental results demonstrate that NNGM(1,1) performs well.     

基于IGRA-ISVD约减和RBF的森林火灾消防直升机需求预测模型

针对森林火灾消防直升机需求预测问题,提出了一种基于改进灰色关联分析(IGRA)和改进奇异值分解(ISVD)约简的径向基函数(RBF)神经网络预测模型.首先,基于既有研究梳理了森林火灾消防直升机需求预测指标体系;然后,在改进灰色关联分析和奇异值分解方法的基础上,分别对消防直升机需求预测数据信息进行属性约简和维度约简;最后,利用约简预测数据信息对RBF神经网络进行训练,进而构建消防直升机数量预测模型.案例分析和对比分析表明了本文所提方法的可行性和合理性.     

基于残差修正的非等时距GM(1,1)模型及其应用

针对很多预测案例中历史数据序列非等时距的特点,构建了非等时距的GM(1,1)预测模型,将序列的时间间隔作为乘子嵌入模型中,同时通过动态采用最新分量作为初始值、动态优化背景值和累积残差修正等方法,解决了非等时距预测模型长期预测精度不易控制的难题.将该模型应用于某发动机油液监测数据预测中,预测效果较好.     

灰色系统理论在河北省城镇居民人均年收入预测中的应用

运用灰色系统理论,对河北省城镇居民人均年收入建立了GM(1,1)预测模型,并进行了预测.由计算结果表明该预测模型具有较好的预测精度.     

向量灰色模型的建立及应用

针对传统多变量灰色预测模型(MGM(1,m))有时存在的建模数据失真问题,以系统中关联变量具有趋同性为基础,提出了一种新的模型——向量灰色模型(VGM(1,m))。与MGM(1,m)模型相比,VGM(1,m)结构更简单,模型参数更少,从而有利于参数的估计。将VGM(1,m)、MGM(1,m)、GM(1,1)模型应用于四个实例的分析,结果表明VGM(1,m)消除了MGM(1,m)的建模失真现象,模型的稳定性得到了增强。进一步,与GM(1,1)建模结果相比,VGM(1,m)模型的预测精度更高,即新模型有更好的泛化性。     

Volatility forecasting for interbank offered rate using grey extreme learning machine: The case of China

Interbank Offered rate is the only direct market rate in China’s currency market. Volatility forecasting of China Interbank Offered Rate (IBOR) has a very important theoretical and practical significance for financial asset pricing and financial risk measure or management. However, IBOR is a dynamics and non-steady time series whose developmental changes have stronger random fluctuation, so it is difficult to forecast the volatility of IBOR. This paper offers a hybrid algorithm using grey model and extreme learning machine (ELM) to forecast volatility of IBOR. The proposed algorithm is composed of three phases. In the first, grey model is used to deal with the original IBOR time series by accumulated generating operation (AGO) and weaken the stochastic volatility in original series. And then, a forecasting model is founded by using ELM to analyze the new IBOR series. Lastly, the predictive value of the original IBOR series can be obtained by inverse accumulated generating operation (IAGO). The new model is applied to forecasting Interbank Offered Rate of China. Compared with the forecasting results of BP and classical ELM, the new model is more efficient to forecasting short- and middle-term volatility of IBOR.     

对背景值优化的新GM(1,1)模型

为了提高灰色GM(1,1)模型的模拟及预测精度,考虑对模型的初始条件x(1)(n)增加扰动因素β,把x(1)(n)+β作为模型的新初始条件,并对模型的背景值进行优化,从而得到了一种改进的GM(1,1)模型.还通过实例验证了新建模型比原有模型提高了拟合的效果及预测的精度.