基于相空间重构的LS-SVM股票价格预测

提出一种基于相空间重构的最小二乘支持向量机（LS-SVM）的股票价格预测方法。采用混沌时间序列对股票价格数据进行相空间重构,应用贝叶斯框架对最小二乘支持向量机的参数选优。预测结果表明,该模型具有误差小、拟合程度高等优点,可适用于股票价格预测。     

基于G-P算法的快速路交通流参数相空间重构

提出了一种基于混沌分析的G-P(Grassberger-procaccia algorithm)算法将非平稳交通流参数时间序列近似转化为平稳时间序列的方法。首先采用自相关函数判断自由流状态、拥挤流状态和阻塞流状态下交通流基本参数时间序列的平稳性。然后应用G-P算法计算嵌入维,进行相空间重构,给出交通流参数时间序列平稳化方法。最后利用快速路交通流实测数据,对3种状态下非平稳的交通流参数时间序列的平稳化进行验证,结果表明:本文方法能够为交通流参数分析、拟合和预测提供科学合理的输入集。     

自适应BAS优化RBF神经网络的短时交通流预测

为提高短时交通流预测精度,针对传统径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络短时交通流预测模型中心值固定、易受漂移数据干扰问题,提出自适应天牛须搜索算法(beetle antennae search algorithm, BAS)优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。模型采用自适应步长提高BAS算法迭代速度和寻优能力,结合DBSCAN聚类确定RBF神经网络隐含层径向基函数网络中心,进而优化神经网络结构。通过路网真实交通流数据进行训练,选择常用于短时交通流预测的BP神经网络,RBF神经网络,广义RBF神经网络进行对比。结果表明：优化后的模型预测结果相较BP神经网络平均绝对误差降低了1.87%、平均绝对百分比误差降低了15.96%、均方根误差降低了3.24%,拟合度提高了3.96%;相较广义RBF神经网络平均绝对误差降低1.36%、平均绝对百分比误差降低了5.01%、均方根误差降低了2.19%,拟合度提高了2.5%。改进后的短时交通流预测模型能够为智能交通诱导提供可靠的预测值。     

基于支持向量机方法的短时交通流量预测方法

在总结已有多种预测模型的基础上,充分考虑了交通本身所存在的非线性、复杂性和不确定性,提出了一种基于支持向量机的短时交通流量预测模型。实例数据验证结果和基于BP神经网络的预测模型的对比结果表明,该模型在精度、收敛时间、泛化能力、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。     

基于SVM的老年痴呆症智能诊断研究

为了验证支持向量机（SVM）更适用于基于血常规数据的老年痴呆症的预测诊断,通过仿真实验,将BP神经网络、RBF神经网络、SVM支持向量机分别应用于老年痴呆症的预测诊断,建立3种算法对应的诊断模型,并对3种模型的预测结果进行分析比较,仿真实验在Matlab软件平台上进行. 结果表明,与BP、RBF神经网络方法相比,SVM模型预测准确度高,建模时间短,整体性能好,更适用于基于血常规数据的老年痴呆症预测诊断,实际应用时可以此结论作为理论指导.     

基于非线性理论的短期交通流预测研究

尝试用非线性理论对短期交通流进行分析和预测.建立了基于混沌动力学理论的短期交通流预测模型和方法,给出短期交通流预测的框架,用主分量分析法(PCA)对三种采样间隔(1 min5、min和15 min)的短期交通流数据进行分析,在判定短期交通流表现出混沌特性的基础上,用基于相空间重构理论的加权一阶局域预测法进行短期交通流预测.理论研究成果在上海延安高架路5 min采样间隔的交通流线圈检测数据中得到了验证,预测数据与实测数据吻合较好.     

基于小波和回声状态网络的交通流多步预测模型

针对交通流的含噪混沌特征,提出了一种基于小波回声状态网络的交通流多步预测模型。该模型利用小波多尺度分解方法,屏蔽了噪声成分对交通流动力学特性的干扰,同时提取了占有交通流绝大部分能量的混沌低频成分。在采用多路分量并行预测的方式下,充分发挥了回声状态网络对混沌低频分量的强大多步预测能力,从而保障了交通流多步预测的精度。对北京市西直门桥的实测交通流的预测结果表明:该模型的多步预测精度比传统的回声状态网络模型有了较大幅度的提升,在保证预测精度的前提下,最大可预测的步长也相应的增加。     

基于相空间重构和最小二乘支持向量机的滑坡预测

针对滑坡位移时间序列的非线性特性,引入基于相空间重构和最小二乘支持向量机（LSSVM）的预测法.利用Cao氏方法确定嵌入维数,根据互信息法计算最佳延迟时间;然后在相空间中,利用最小二乘支持向量机（LSSVM）建立预测模型.试验结果表明,模型具有较高的精度,是科学可行的.     

一种组合核相关向量机的短时交通流局域预测方法

为有效提高短时交通流预测的精度,提出一种基于组合核相关向量机模型的短时交通流局域预测方法.首先利用C-C方法实现相空间重构,然后根据Hannan-Quinn准则确定邻近点个数,进而构建基于粒子群优化的组合核相关向量机模型,最后采用上海市南北高架快速路的感应线圈实测数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明:基于组合核相关向量机模型的短时交通流局域预测方法的预测误差和均等系数均优于对比方法,其中,平均绝对百分比误差比GKF-RVM模型、GKF-SVM模型和加权一阶局域预测模型分别降低了29.2%、47.5%和59.5%,能够进一步提高短时交通流预测的精度.     

演化追踪法优化相空间的SVM供水量预测模型

相空间重构的支持向量机预测模型应用十分广泛,在城市供水量预测方面也占据着重要地位,传统的预测模型趋向于将重构的相空间整体带入,这样可能存在引入无效相点从而影响预测精度的问题,基于此将演化追踪法引入相空间重构的预测模型对有效相点进行筛选,优化预测模型的训练样本,达到提高预测精度目的。利用MATLAB编程软件将演化追踪法用于城市供水量的预测,预测结果的平均绝对误差由0.52%降低到了0.29%,证明了演化追踪法的可利用性与有效性。     

基于RBF网络的道路交通能力预测

交通系统是一个复杂的非线性不确定动态系统,难以利用精确的数学模型来表达。针对此问题提出一种径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络方法,对交通运输量进行预测研究。分别取当地生产总值GDP、工业总产值及铁路运输线路长度等8项指标作为货运量的影响因子,以货运总量、铁路货运量和公路货运量作为货运量的输出因子,即网络的输出。仿真结果显示,基于RBF网络测试的道路交通能力测试误差较小,预测精度较高,说明RBF网络在货运量预测方面具有有效性。     

基于图卷积网络的交通流预测方法综述

近年来,基于深度学习的交通流预测方法一直是交通流预测领域的研究热点.与传统卷积神经网络不同,适合处理非欧几里得数据的图卷积网络在空间特征建模方面表现出了强大的能力,而反映路网空间特征的拓扑图、距离图、流量相似图等正是典型的非欧几里得数据.因此,基于图卷积网络及其变体的交通流预测方法成为交通流预测领域的一个研究热点,并取得了很多有吸引力的研究结果.本文对近年来基于图卷积网络的交通流预测模型进行了分类和总结.首先,从图卷积网络的基本定义出发,结合空域图卷积和谱域图卷积的定义详述了图卷积的基本原理.其次,根据预测模型的网络结构特点,将基于图卷积网络的交通流预测模型分为“组合型”和“改进型”两大类,并对其中最具代表性的模型结构进行了详细分析和讨论. 此外,对交通流预测领域中常用于模型性能对比的典型数据集进行了综述,并以其中一个真实数据集为例开展仿真测试,展示了4个基于图卷积网络交通流预测模型的预测性能.最后,基于当前的研究现状和发展趋势,对基于图卷积网络的交通流预测方法研究领域中未来的研究热点和难点进行了开放性的讨论和展望.     

基于改进动态递归神经网络的交通量短时预测方法

针对已有基于改进动态递归神经网络预测方法的不足,并充分考虑交通流本身所存在的复杂性、非线性和不确定性特点,提出了一种基于可变增益Elman神经网络的交通量短时预测方法。该方法通过引入一个基于实时误差分析的可变增益因子,实现了网络的实时更新。通过长春市人民大街的实测数据对方法进行了验证。试验结果表明,本文方法在网络收敛时间和预测精度方面均优于已有的基于Elman神经网络的预测模型。     

小波框架支持向量机的模糊小波网络分类方法

针对现有的支持向量机(SVM)不具有多分辨率学习的特点,提出一种新的小波框架的多尺度支持向量机(SVM)的模糊小波网络(FWN)算法.将小波多尺度学习和模糊推理方法相结合,由于FWN对应着多个模糊规则,而每个模糊规则的后件对应一个小波网络,解决了模糊规则后件难以描述的问题;对高维输入的小波网络的初始参数和网络结构的确定困难问题,用基于正交小波框架的支持向量机代替小波网络的方法,使FWN模型具有更好的泛化性能;为了提高FWN模型的逼近精度,使用梯度下降方法调节FWN参数.仿真结果表明,与传统的模糊神经网络(FNN)相比,该方法能显著地提高分类精度.     

基于RBF神经网络的交通流预测

针对交通模型是一个非线性、不确定的复杂动力学系统,难以用精确模型来表达的问题,采用RBF神经网络建立交通流预测模型,具有较强的局部泛化能力,收敛速度快,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点．实例仿真研究表明,该方法预测效果较好．     

基于SVM与自适应时空数据融合的短时交通流量预测模型

针对短时交通流变化周期性与随机性特点,选取时间和空间序列流量观测值作为支持向量机训练样本进行训练,使用空间序列预测值对交通流时间序列预测结果进行修正,并通过对历史时间空间序列预测结果的分析,动态调整其对未来预测的影响,建立基于SVM与自适应时空数据融合的短时交通流量预测模型.最后,将提出的预测模型与支持向量机时间序列预测模型、指数平滑法、多元回归法预测结果进行对比,结果表明:自适应时空数据融合预测模型可将预测平均相对误差控制在4%,明显高于其他模型预测精度.     

基于群体智能聚类算法的电梯交通流分析

提出了一种基于群体智能的电梯交通流分析方法,该算法将电梯交通流模式投影于二维平面上,然后依据群体智能聚类,实现电梯交通流的自组织聚类分析．为了提高群体智能聚类算法的运行效率,采用了主成分分析方法改善模式投影时的随机性,同时在聚类过程中引入密度引导策略减小分类错误率和运行时间．仿真结果表明,群体智能聚类算法能对电梯交通流数据进行有效的聚类分析,具有较好的自组织聚类特性．     

相空间重构神经网络模型在我国人口增长预测中的应用

人口系统是一个非常复杂的非线性系统,人口增长是十分重要的人口变化因子,对人口增长的准确预测能为社会经济可持续发展计划的制定提供重要依据.借鉴相空间重构和神经网络,建立了预测我国人口增长的相空间重构神经网络模型.模型运用相空间重构,可挖掘人口增长时间序列更为丰富的信息,利用神经网络建模可较好地解决非线性问题,使预测更符合实际.以我国1950—2002年人口增长数据为例,验证了该模型具有较高的拟和和预报精度,为我国人口增长预测问题提供一种新的解决办法.     

基于相空间重构理论的水中混响特性提取

相空间重构理论是混沌和分形研究中常用的分析方法.由于水中混响具有一定的混沌特性,因此将相空间重构理论应用于水中混响的分析中,通过计算得到对水中混响数据重构所需的2个重要的参数时延和嵌入维.水中混响数据的重构参数进一步表明其混沌特性,可以用重构参数来表征水中混响的特性.由此证明了相空间重构理论应用于水中混响的可行性.     

基于最小二乘支持向量机的企业库存预测方法

针对目前常用的基于神经网络的库存预测方法存在收敛速度慢或不收敛、存在局部极小值、网络结构选择具有随机性且对小样本库存预测容易出现过学习现象等问题,提出了基于最小二乘支持向量机的企业库存预测算法。通过结合某公司的库存实际计算以及与其他预测方法进行比较,通过仿真试验和实际数据验证,该算法计算简单,且具有更好适应性和很好的鲁棒性等特点。