基于支持向量机的股票预测

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。     

基于支持向量机的股市预测

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。     

基于时间序列的支持向量机在股票预测中的应用

由于股票预测是不确定、非线性、非平稳的时间序列问题,传统的方法往往难以取得满意的预测效果。本文提出一种基于时间序列的支持向量机（SVM）股票预测方法。利用沙河股份的股票数据,建立股票收盘价回归预测模型,该模型克服了传统时间序列预测模型仅局限于线性系统的情况。实验结果表明,该方法比神经网络方法以及时间序列方法的预测精度更高,可以很好的应用某些非线性时间序列的预测中。     

基于支持向量机的时态数据预测方法

支持向量回归机使用由经验误差项和常数项所构成的风险函数,满足结构风险最小原则。在时态数据预测领域,它将成为一种很有前途的预测方法。简要介绍了回归支持向量机的基本理论。基于回归支持向量机模型,建立了一个对时态数据预测的方法,可以对多属性时态数据进行预测,并与其它预测模型（BP神经网络）进行比较。实验结果表明所提出的方法在预测的稳定性和准确性方面都要优于BP神经网络模型。     

基于支持向量机的网络流量建模及预测

流量建模与预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。该文结合网络流量的时间序列特性,提出一种基于支持向量机的网络流量预测算法,并针对由于支持向量机采用先验知识选择参数会导致不同数据对先验知识适应程度不同,给出了一个动态调整优化参数策略。实验仿真结果表明,该算法具有很好的预测精度和适用性。     

基于支持向量机的股票价格预测研究

在股市投资测试问题的研究中,股价是一种高度不稳定、复杂且难以预测的时间序列数据,传统预测方法都是基于线性模型,忽略了股价的非线性特征,导致预测精度不高.为解决股价预测过程中的精度不高的难题,提出支持向量机引入到股价预测的建模中.首先采用支持向量机非线性扩展样本对时间序列模型定阶,并利用前向浮动特征筛选法选择特征,建立基于支持向量机的股市预测系统模型,对股价进行仿真实验.仿真结果表明,支持向量机模型比神经网络和CAR模型有较高的预测精度,证明适用于股市预测等非线性问题的预测,且有较高的精确度和应用价值.     

基于支持向量机的油品质量预测

以某炼油厂加氢装置的现场数据为基础,利用支持向量机技术建立了轻柴油的凝点、闪点、95%馏出温度等3个关键指标的预测模型,并且分析了神经网络和支持向量机在预测上的差异,验证了用支持向量机建立的油品质量预测模型能快速得到有效信息,从而为实现质量指标的实时预估奠定了基础。     

基于灰色关联支持向量机的粮食产量预测

研究粮食准确预测问题,由于粮食产量受到多种高维非线性、随机性和有限样本等因素的影响,单一模型不能全面描述其变化趋势,预测精度较低。为了提高粮食产量预测精度,提出一种将灰色关联支持向量机的粮食产量预测模型。首先采用灰色关联分析确定粮食产量变化主要影响因子,然后通过支持向量机学习建立粮食产量与因子之间的非线性映射关系,最后为避免人为选择参数的盲目性,采用遗传算法确定支持向量机参数并对将来粮食产量进行预测。利用1978-2011年我国粮食产量进行仿真,并将预测结果与单一机模型进行对比。结果表明,灰色关联支持向量机提高了粮食产量的预测精度,可以较好地应用于粮食产量预测中。     

支持向量机的石油价格预测

研究石油价格变化趋势问题,石油价格是多种影响因素的综合结果,具有复杂非线性,影响因子间信息存在大量冗余,传统预测方法无法消除冗余信息和难以准确描述石油价格非线性变化规律,预测精度低.为了提高石油价格预测精度,提出一种将主成份分析和支持向量机相结合的石油价格预测方法.首先利用主成分分析对石油价格影响因子进行处理,消除因素间的冗余信息,降低支持向量机的输入变量维数,然后利用支持向量机对保留主成分进行建模和预测.模型对石油价格数据进行仿真实验,结果表明,模型消除冗余信息,加快学习速度,提高了石油价格预测精度,并能为石油价格预测提供有效的方法.     

基于支持向量机的股价反转点预测

股票市场瞬息万变,股价反转点对投资者进行投资决策起着至关重要的作用。技术分析能够揭示股价反转的某些特征,但是使用单一技术指标预测股价反转点的召回率和准确率不高。本文提出了一种使用支持向量机（SVM）对技术指标组合进行数据挖掘,从而实现预测股价反转点的方法,实验结果表明该方法较使用单一技术指标进行反转点预测在召回率和准确率方面都有极大的提高。     

基于模糊近似支持向量回归的股价预测研究

股价预测是投资策略形成和风险管理模型发展的基础.为了降低股价变化趋势中的噪声信息和投资者关于两种股价预测误差的不同偏好对股价预测的影响,提出了基于信噪比的模糊近似支持向量回归(FPSVR)的股价预测模型.首先构建信噪比输入变量,然后引入模糊隶属度和双边权重测量方法对支持向量回归(SVR)模型进行改进,最后借助沪深300...     

支持向量机在商场客流预测中的应用

支持向量机是数据挖掘中的一个新兴技术,它对非线性的决策边界间的建模能力是高度准确的.本文通过分析支持向量机的原理和算法,并给出基于支持向量机的客流量预测模型,最后通过试验结果说明了支持向量机在预测中的有效性.     

基于支持向量机的结肠癌分类方法研究

基于结肠癌基因表达数据，运用信息科学的方法和技术建立结肠癌的预测分类模型，对结肠癌的识别具有重要意义。在建立模型的过程中，如何能够有效的排除噪声基因进而挑选出分类特征基因对结肠癌预测的准确性有着非常重要的影响。针对该类问题，这篇文章提出了一种新的特征基因选取方法，并以支持向量机作为分类器建立结肠癌分类预测模型，最后以结肠癌的基因表达谱作为实验数据进行了实验，实验结果表明上述方法的可行性和有效性.     

基于向量投影的支撑向量预选取

支撑向量机是近年来新兴的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出了突出的优点．但在支撑向量机中,支撑向量的选取相当困难,这也成为限制其应用的瓶颈问题．该文对支撑向量机的机理经过认真分析,研究其支撑向量的分布特性,在不影响分类性能的前提下,提出了基于向量投影的支撑向量预选取法,从训练样本中预先选择具有一定特征的边界向量来代替训练样本进行训练,这样就减少了训练样本,大大加快了支撑向量机的训练速度。     

基于支持向量机的结肠癌分类方法研究

基于结肠癌基因表达数据,运用信息科学的方法和技术建立结肠癌的预测分类模型,对结肠癌的识别具有重要意义。在建立模型的过程中,如何能够有效的排除噪声基因进而挑选出分类特征基因对结肠癌预测的准确性有着非常重要的影响。针对该类问题,这篇文章提出了一种新的特征基因选取方法,并以支持向量机作为分类器建立结肠癌分类预测模型,最后以结肠癌的基因表达谱作为实验数据进行了实验,实验结果表明上述方法的可行性和有效性。     

支持向量机在财务管理中的应用

针对财务管理中的数据量问题,提出使用监督性支持向量机（SVM）算法解决财务数据分类问题。首先,将财务数据按照不同的年份,不同的部门进行预处理,并将其标签化;其次,按照一定比例选择训练数据和验证数据,将训练数据输入到SVM中进行分类器的训练;最后利用最优分类器完成财务数据分类。实验结果表明：所提出的算法在财务管理中有较高的应用价值。     

基于几何分析的支持向量机快速训练与分类算法

当支持向量机中存在相互混叠的海量训练样本时,不但支持向量求取困难,且支持向量数目巨大,这两个问题已成为限制其应用的瓶颈问题。该文通过对支持向量几何意义的分析,首先研究了支持向量的分布特性,并提出了基于几何分析的支持向量机快速算法,该算法首先从训练样本中选择出部分近邻向量,然后在进行混叠度分析的基础上,选择真实的边界向量样本子空间用来代替全部训练集,这样既大大减少了训练样本数目,同时去除了混叠严重的奇异样本的影响,并大大减少了支持向量的数目。实验结果表明:该算法在不影响分类性能的条件下,可以加快支持向量机的训练速度和分类速度。     

基于不平衡数据分类的一种平衡模糊支持向量机

鉴于不平衡数据集中类不平衡比较大的分类问题,利用样本点的特性建立类不平衡调节因子和模糊隶属度,提出了平衡模糊支持向量机。首先计算样本协方差矩阵,求得类不平衡调节因子,然后计算各样本点的模糊隶属度,得到各样本对分类超平面的贡献率。类平衡调节因子和模糊隶属度同时对分类器的误差项产生影响。结果表明,这种平衡模糊支持向量机对类不平衡比较大的分类问题具有很好的分类效果。