基于灰色支持向量机的城市用水量预测研究

研究城市用水量预测问题,城市需水量具有非线性和随机波动性,城市供水系统是复杂系统,传统灰色模型或支持向量机均无法进行准确预测。为更准确预测城市用水量,建立灰色支持向量机的城市用水量预测模型,以提高预测精度。首先采用灰色模型和支持向量机对城市用水量预测,然后采用多元线性回归确定模型权重系数,最后得到了灰色支持向量机的城市用水量预测结果。仿真结果表明,灰色支持向量机提高了城市用水量的预测精度,预测误差小于单一灰色模型和支持向量机。灰色支持向量机更好地反映出城市用水量变化的总体趋势,可为城市供水系统预测提供参考。     

集成灰色支持向量机预测模型研究与应用

对灰色预测GM(1,1)模型进行了分析,提出了集成灰色支持向量机的预测模型。分别对影响灰色预测GM(1,1)模型精度的背景值的计算、初值的选取以及数据序列的光滑度进行改进,提出了背景GM模型、初值GM模型、光滑度GM模型,并结合支持向量机的特点,将一维原始数据序列通过三个灰色模型得到的三组值作为支持向量机的输入,原始序列作为支持向量机的输出,训练得到最佳支持向量回归机模型。仿真结果表明了该模型的有效性。     

灰色—支持向量机的空调负荷预测

对空调负荷进行准确预测不仅对空调优化控制的意义重大,而且也是实现空调经济运行与节能的关键所在。为了提高建筑空调负荷的预测精度,在分析灰色模型和支持向量机建模特点基础上提出了一种空调负荷组合预测算法。该方法综合了灰色建模计算过程简单以及支持向量机自学习和泛化能力强的优点,能够更加有效地利用样本数据的有效信息,提高模型预测精度。首先,通过灰色建模过程弱化了样本数据的随机因素。然后,对灰色模型输出进行归一化处理及数据重构,以作为支持向量机的输入。最后,通过支持向量机模型的预测得到最终预测结果。将本文所提出的方法应用于福州一栋办公建筑的逐时空调负荷预测中,并与灰色模型及支持向量机模型作比较,证明了组合模型的预测值与实际运行值拟合度最高,平均绝对误差比灰色模型和支持向量机模型分别降低了47.84%和17.39%。该组合预测模型具有较高的预测精度和更好的泛化能力,具有较强的可行性和实用性。     

多阶灰色支持向量机集成预测模型研究

对灰色预测模型GM(1,1)和支持向量机SVM预测模型进行分析,提出了多阶灰色支持向量机集成预测模型Dm_GM(1,1)-SVM。通过多阶缓冲算子改进灰色预测模型的预测精度,对最终预测值的各个相关指标进行预测;同时,采用粒子群优化算法对支持向量机模型进行径向基核参数和惩罚参数寻优,得到最佳参数对(c,g),从而确定支持向量机的最佳回归模型;最后将各指标预测值作为支持向量机模型的输入,依据预测模型和预测模型的输入值求得预测结果。实验实例表明,多阶灰色支持向量机集成模型和传统的预测模型相比,在本例中预测精度更高,说明多阶灰色预测模型和支持向量机模型相结合在解决实际预测问题中具有实用价值。     

灰色模型和支持向量机组合的预测模型及其应用

针对流行色的季节性、时变性变化特点,提出一种灰色模型和支持向量机相融合的流行色预测模型.首先,分别采用灰色模型和支持向量机模型对女装流行色进行预测,然后,组合两种模型预测结果得到最终预测结果,最后,以2000～2011年度女装流行色进行仿真预测实验.结果表明,相对于其它预测模型,灰色支持向量机模型更能反映女装流行色动态变化规律,提高了女装流行色预测精度,丰富了女装流行色预测理论.     

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。     

组合模型在人才需求预测中的应用研究

为了提高人才需求预测精度,提出一种将灰色理论和支持向量机相结合的人才需求预测模型。首先采用灰色预测模型预测人才需求基本变化趋势,然后运用支持向量机对灰色模型预测结果进行修正,以提高人才需求预测精度。结果表明,组合预测模型提高了人才需求的预测精度,更能描述人才需求变化规律,为人才需求预测提供了一种新的预测方法。     

基于支持向量机参数识别的灰色预测模型

采用基于支持向量机参数识别的灰色预测模型,用基于结构风险最小化准则的支持向量机方法求取灰色模型的参数,再用灰色模型计算预测值。该方法避免了过拟合问题,提高了模型的预测精度。     

基于灰色支持向量机的网络舆情预测模型

为了提高网络舆情预测精度,建立一种基于灰色支持向量机的网络舆情预测模型。首先对网络舆情数据预处理,然后建立网络舆情的GM(1,1)模型,并采用支持向量机对GM(1,1)模型的预测结果修正,最后通过仿真实验对模型性能进行测试。仿真结果表明,相对于传统预测模型,灰色支持向量机提高了网络舆情的预测精度。     

灰色局部支持向量回归机及应用

为了解决全局支持向量回归机(Global-SVR)在大样本数据集中计算效率低下的问题,将局部支持向量回归机与灰色系统理论有机结合,并利用灰色关联度作为局部邻域函数构造灰色局部支持向量回归机(GL-SVR),该做法具有一定的理论价值.优化过程中采用留一法评估学习机的泛化性能,利用模式搜索法选择模型参数.真实的股价涨跌幅预测实验结果表明,该方法既加快了运算速度,又提高了预测精度.     

基于支持向量机的科技图书市场预测

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。     

Forecasting volatility based on wavelet support vector machine

One of the challenging problems in forecasting the conditional volatility of stock market returns is that general kernel functions in support vector machine (SVM) cannot capture the cluster feature of volatility accurately. While wavelet function yields features that describe of the volatility time series both at various locations and at varying time granularities, so this paper construct a multidimensional wavelet kernel function and prove it meeting the mercer condition to address this problem. The applicability and validity of wavelet support vector machine (WSVM) for volatility forecasting are confirmed through computer simulations and experiments on real-world stock data.     

Forecasting models for prediction in time series

This paper presents the study of three forecasting models??a multilayer perceptron, a support vector machine, and a hierarchical model. The hierarchical model is made up of a self-organizing map and a support vector machine??the latter on top of the former. The models are trained and assessed on a time series of a Brazilian stock market fund. The results from the experiments show that the performance of the hierarchical model is better than that of the support vector machine, and much better than that of the multilayer perceptron.     

基于特征指数加权的最小二乘支持向量机算法

根据支持向量回归机原理,针对样本特征对回归预测重要性的差异,采用最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)算法,减少参数数量,针对参数对预测效果的影响,并考虑到特征加权的意义,采用特征指数进行加权,其权重系数由灰色关联度确定,提出了基于特征指数加权的最小二乘支持向量回归机算法。为验证该算法的有效性,对实际股票价格进行预测,结果表明该算法较传统最小二乘支持向量回归机算法,其回归估计函数的预测能力明显提高,具有一定的实用价值。     

基于GRA-LSSVM密度法的配电网空间负荷预测方法研究

为提高配电网的规划水平,实现配电网的合理规划与改造,以有效提高供电质量和效益。针对配电网空间负荷预测,设计了一种新型的电网负荷密度预测算法,在算法中将支持向量机引入到基于灰色关联度分析的负荷预测模型。通过灰色关联度分析法筛选出更符合要求的样本并进行训练,同时,引入了混沌粒子群算法(PSO)对此模型进行优化,以提高算法的精度。通过实际数据对这种算法的性能进行实例分析,依据分析结果表明,提出的算法与其他方法相比对配电网空间负荷预测的精度有显著差异,本文方法可以有效的提高配电网负荷密度预测的精度。     

话务量预测模型的建立与仿真研究

研究话务量预测精度问题,由于话务量受到节假日、周末等影响,记录数据浮动性大,存在周期性和时变性等特点。传统预测方法对工作日和节假日话务量采用同一个模型预测,导致预测结果不稳定,时高时低。为了提高话务量预测精度,针对话务量变化特点,提出一种支持向量机的话务量预测模型。利用话务量数据分正常工作日和周末两大类,再分别用支持向量机建立预测模型,采用模型对相应时间段话务量进行预测。实验结果表明,支持向量机模型提高了话务量预测精度,减少了预测误差,更准确刻画了话务量变化规律,为话务量网络管理提供了一种新的预测工具。     

A support vector machine based MSM model for financial short-term volatility forecasting

Financial time series forecasting has become a challenge because of its long-memory, thick tails and volatility persistence. Multifractal process has recently been proposed as a new formalism for this problem. An iterative Markov-Switching Multifractal (MSM) model was introduced to the literature. It is able to capture many of the important stylized features of the financial time series, including long-memory in volatility, volatility clustering, and return outliers. The model delivers stronger performance both in- and out-of-sample than GARCH-type models in long-term forecasts. To enhance MSM’s short-term prediction accuracy, this paper proposes a support vector machine (SVM) based MSM approach which exploits MSM model to forecast volatility and SVM to model the innovations. To verify the effectiveness of the proposed approach, two stock indexes in the Chinese A-share market are chosen as the forecasting targets. Comparing with some existing state-of-the-art models, the proposed approach gives superior results. It indicates that the proposed model provides a promising alternative to financial short-term volatility prediction.     

基于粒子群优化的最小二乘支持向量机税收预测模型研究

针对税收收入预测存在着非线性、不稳定性和多经济因素影响的复杂性,提出用最小二乘支持向量回归机的方法对广东省从化市的税收收入进行预测,并建立数学模型。由于模型中的参数C和σ²直接影响支持向量机的预测效果,因此巧妙地融合了粒子群优化算法的思想,采用粒子群算法对参数进行寻优来确保预测模型的精确性和稳定性。仿真实验结果表明,相对于各参比模型,用粒子群算法对参数进行寻优的最小二乘支持向量回归机的预测精度有了显著提高,从而说明了该模型的有效性和实用性。