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。     

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。     

基于等维新息灰色马尔可夫模型的校准间隔预测

针对测量仪器校准间隔的优化问题,分析了历史校准数据的特征,建立了等维新息马尔可夫GM(1,1)预测模型.在等维新息GM(1,1)模型的基础上,引入马尔可夫模型,克服了随机波动数据对预测精度的影响.通过仿真实验对预测模型进行了验证,结果表明,等维灰色马尔可夫GM(1,1)模型的预测精度高于常规灰色GM(1,1)模型、等维新息灰色GM(1,1)模型和常规灰色马尔可夫GM(1,1)模型,更适合用于测量仪器校准间隔的预测.     

改进灰色模型在物流需求预测中的应用

研究物流需求问题,物流受多种因素的综合影响,需求具有趋势性、较大波动性和随机性等变化特点,传统单一预测方法难以对其进行准确预测,为提高物流需求预测准确率,将灰色理论(GM)和支持向量机(SVM)相结合建立一种物流需求预测模型(GM-SVM)。GM-SVM首先采用灰色GM(1,1)预测模型动态预测物流需求变化趋势,然后运用SVM对GM(1,1)预测结果进行修正,以提高物流需求预测精度。采用具体物流需求实例对GM-SVM性能进行测试,实验结果表明,GM-SVM利用SVM和GM(1,1)的优势,达到优势互补,提高了物流需求的预测精度,更能全面描述物流需求的复杂变化规律。     

灰色DNGM(1,1)预测模型及其优化

传统的灰色GM(1,1)预测模型是针对近似齐次指数序列建立的预测模型。为了拓广灰色预测模型的适用范围,建立了近似非齐次指数序列的灰色DNGM(1,1)预测模型。研究了这种灰色预测模型的性质,证明了这种模型都具有线性不变性,也能够完全拟合非齐次指数序列。考虑到初值条件对灰色模型的影响,对该模型进行了参数优化。数据仿真和实例分析表明,灰色DNGM(1,1)预测模型具有较高的预测精度。     

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。     

灰色神经网络在粮食产量预测中的应用

研究粮食准确预测优化问题,粮食产量受到多种因素影响,同时具有复杂的非线性和随机性特点,传统单一模型难准确对其变化规律进行准确描述,预测精度较低。为提高粮食产量预测精度,提出一种将灰色理论和BP神经网络相结合的粮食产量预测模型。首先采用灰色GM(1,1)预测模型动态预测粮食产量变化趋势,然后运用BP神经网络对灰色GM(1,1)模型预测结果进行修正,以提高粮食产量预测精度。采用1978-2008年我国粮食产量数据对预测模型性能进行仿真测试,仿真结果表明,组合预测模型提高了粮食产量的预测精度,更能描述粮食产量变化规律,为粮食产量准确预测提供了一种有效研究方法。     

基于支持向量机的网络舆情混沌预测

精确预测网络舆情发展趋势,对防止负面网络舆情对公共安全威胁具有重要意义,针对网络舆情变化的时变性、混沌性,提出一种基于支持向量机的网络舆情混沌预测模型（PHR-SVR）。证明了网络舆情具有混沌特性,根据Takens定理分别采用互信息法和G-P法确定延迟时间和嵌入维数重构网络舆情时间序列相空间;在相空间中,利用支持向量回归机（SVR）建立网络舆情预测模型,与其他预测模型进行对比实验。结果表明,相对于对比模型,PHR-SVR提高了网络舆情的预测精度和可靠性,预测结果具有一定实用价值。     

灰色-周期外延模型的动态关联规则元规则挖掘

提出了一种把灰色-周期外延模型应用到动态关联规则元规则挖掘中并提高元规则预测精度的方法。该方法首先对动态关联规则元规则支持度计数建立GM(1,1)模型;然后对建模时产生的残差序列建立周期外延模型并且提取最优周期;其次将周期外延模型作为GM(1,1)模型的残差补偿,把GM(1,1)模型以及周期外延模型得到的结果进行叠加得到最终的预测模型。最后通过实验证明了该方法有较高的预测精度。     

网络流量的非线性组合预测模型应用研究

研究网络优化管理问题,网络流量具有趋势性、周期性和非线性,传统预测模型只能反映网络流量变化的片段信息,难以获得高精度的网络流量预测结果。为提高网络流量预测结果,提出一种非线性组合的网络流量预测模型。首先采用单一模型ARIMA、ARMA、GM(1,1)对网络流量各特征进行预测,然后将三种预测结果输入到支持向量机进行融合,得到网络流量的最终预测结果。仿真结果表明,与传统网络流量预测模型相比,改进的非线性组合预测模型能够较好的反映网络流量的复杂变化规律,从而提高了网络流量的预测精度。