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.     

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。     

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。     

空中交通流量预测建模与仿真研究

研究空中交通流量预测问题,由于航空流量密集,流量增大,造成延误.同时空中交通流量变化具有非线性、时变性等特点.根据线性传统预测方法不能准确描述交通流量变化规律,导致空中交通流量预测精度低.为了提高空中交通流量预测精度,提出一种灰色预测和支持向量机相结合的空中交通流量混合预测模型.混合预测模型先采用灰色模型对空中交通流量线性部分进行预测,然后采用支持向量机非线性部分进行预测,最后将两者结果相融合得到最终预测结果.仿真结果表明,混合模型提高了空中交通流量预测精度,克服了传统预测模型缺陷,为空中交通流量预测提供了依据和有效的方法.     

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。     

支持向量机在耕地面积预测中的应用研究

研究耕地面积准确预报问题,粮食产量稳定性受到耕地面积变化的影响.耕地面积是一种高度不稳定、复杂且难以预测,传统预测方法都是根据线性模型,忽略了耕地面积的非线性特征,导致预测精度不高.为了提高耕地面积预测的精度,提出一种基于支持向量机的耕地面积预测模型.利用相关分析和灰色关联分析对影响耕地面积变化的因子进行筛选,做为支持向量机的输入,耕地面积数量作为输出,可通过粒子群法对支持向量机的参数进行寻优,最后建立最优的耕地面积预测模型,对江苏无锡市耕地面积进行仿真.仿真结果表明,支持向量机模型比神经网络和其它预测模型有较高的预测精度,适用于耕地面积预测等非线性问题,为耕地面积预测提供了依据.     

支持向量机补偿的多因素灰色模型话务量预测

为了提高对话务量的预测精度以及建模的速度,针对当前移动通信话务量预测受到多种因素的影响,提出了基于支持向量机残差补偿的多因素灰色话务量预测模型。该模型通过灰色关联分析法确定影响话务量的主因素变量,然后用多变量灰色模型进行预测,再用粒子群优化的最小二乘支持向量机进行残差序列预测,以实现残差补偿。实验结果表明,该预测模型具有所需样本小、预测精度高的优点,为话务量网络管理提供了一种新的预测工具。     

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。     

电梯客流量预测算法的仿真研究

研究电梯客流量准确预测问题,电梯客流量受到节假日、上下班等影响,具有非线性、随性时等复杂特点,单一预测方法不能准确描述复杂变化规律,导致电梯客流量预测精度低.为了提高电梯客流量预测精度,提出一种灰色预测型和最小二乘支持向量机相结合的电梯客流量预测模型.首先分别采用灰色模型和最小二乘支持向量机对客流量线性和线性变化规律进行预测,然后采用线性回归确定两种预测结果的权重,最后根据权重得到电梯客流量预测结果.仿真结果表明,相对单一预测模型,模型克服了传统模型缺陷,提高了电梯客流量预测精度.     

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。     

基于支持向量回归机的股票价格预测

研究股票价格预测问题,股票价格变化具有非线性、时变性,传统线性预测模型难以准确刻画股价变化规律,且非线性神经网络存在过拟合、局部最小等缺陷,预测精度比较低。为提高股票价格预测精度,提出一种基于粒子群优化支持向量机的股票价格预测模型。利用粒子群算法良好的寻优能力,对支持向量机参数进行优化,加快支持向量机学习速度,再采用非线性预测能力优异的支持向量机对股票价格进行预测。以南天信息股票价格对模型性能进行仿真,实验结果证明,支持向量机预测模型能全面反映股票价格变化的非线性的时变规律,获得更高预测精度,预测结果对股民实际操作具有较大的指导价值。     

基于PSR-LSSVM的网络流量预测

为了提高网络流量预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种遗传优化最小二乘支持向量机的网络流量预测方法。首先将相空间重构和最小二乘支持向量机参数作为遗传算法的个体,将模型预测精度作为个体适应度函数,然后通过遗传操作获得模型全局最优参数,最后通过网络流量仿真实验进行性能测试。结果表明,相对于传统预测方法,遗传优化最小二乘支持向量机提高了网络流量的预测精度,为网络流量预测提供了一种新的研究思路。     

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。     

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。     

基于PSOABC-SVM的软件可靠性预测模型

软件可靠性预测是指在软件开发初期对软件中各模块出错的可能性进行预测,对提高软件的可信性具有重要意义。提出了一种基于粒子群与人工蜂群优化支持向量机的软件可靠性预测模型,将粒子群优化算法与人工蜂群算法相结合的混合算法引入到支持向量机的参数选择中,提高软件可靠性预测的效果。实验结果表明,该模型比BP网络预测模型、粒子群优化支持向量机等预测模型收敛速度更快、预测精度更高,能更好的进行软件可靠性预测。     

基于改进PSO优化SVR的交通事故预测模型

为了有效预测交通事故,提出一种基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的预测模型。改进粒子群算法利用网格搜索对全局最优粒子的邻域进行精细搜索,结合粒子群算法较快的收敛速度和网格搜索较强局部搜索能力的优点,提高了支持向量回归机相关参数的优化精度,进而改善了交通事故预测模型的预测性能。仿真结果表明,基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的交通事故预测模型达到了较快的学习速度和较高的预测精度,具有良好的工程应用性。      

机场助航灯光回路绝缘电阻预测方法研究

为了更好地对助航灯光回路绝缘电阻值进行预测,采用了一种新型的灰色神经网络预测模型.建立灰色补偿RBF网络模型,并将遗传算法优化后的支持向量机引入到RBF神经网络中,得到改进后的灰色补偿RBF网络模型.根据上海浦东国际机场绝缘电阻的实际测量值进行实例仿真,仿真结果表明,改进后的灰色神经网络提高了系统稳定性和绝缘电阻值的预测精度.     

遗传优化支持向量机在电力负荷预测中的应用

研究电力负荷准确预测问题,电力负荷与影响因子之间呈现复杂非线性关系,传统预测方法无法刻画其变化规律,预测精度低。为提高电力负荷预测精度,提出一种采用遗传优化支持向量机的电力负荷预测模型。采用最小二乘支持向量机的非线性逼近能力去描述电力负荷与影响因子间的复杂非线性关系,并采用自适应遗传算法优化最小二乘支持向量机的参数。采用某省1990～2008年电力负荷数据仿真测试,结果表明,遗传优化支持向量机提高了电力负荷的预测精度,预测平均误差低于其它对比模型,电力负荷预测提供了一种新的研究思路和途径。