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。     

基于混沌优化支持向量机的轧制力预测

针对带钢热连轧轧制力的精确预测问题,提出一种基于最小二乘支持向量机模型的预测算法.在分析最小二乘支持向量机数学预测模型的基础上,提出一种改进的结合遗传算法的变尺度混沌优化方法,以进行最优模型参数的搜索,利用实测在线数据对模型进行训练并进行轧制力预测,仿真结果表明,利用该方法可使轧制力预测精度得到提高,平均误差率从BP神经网络的±10%降到±5%以下,为进一步提高热连轧厚度控制精度提供了一种有效方法.     

基于改进人工鱼群算法的支持向量机预测

由于参数的选择范围较大,在多个参数中进行盲目搜索最优参数的时间代价较大,且很难得到最优参数.为此,提出一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机(SVM)预测算法.对AFSA进行改进,并使用改进算法优化SVM.实验结果表明,与遗传算法、粒子群优化算法和基本AFSA优化的支持向量机相比,该算法的均方误差降低为2.51×10-3,提高了预测精度.     

支持向量回归中的预测信任度

Support vector machine (SVM)has been widely applied to classification and regression problems, but it suf-fers from some important limitations, one of the most significant being that it makes point predictions rather thangenerating probability output. A notion of predicting credibility is proposed in support vector regression machine based on the problem, which can make predicting value have a definite measure, and then relationship between pre-dicting credibility and noise is discussed. Finally, an example of predicting chaotic time series shows the rationality of the definition.     

基于粒子群算法优化支持向量回归的水质预测模型

溶解氧是反映水污染程度的一个重要指标,准确的预测可以高效合理地判断水质环境的状况。由于水质环境的实时变化和复杂性以及收集数据的偏差,在水生系统中获得高效、精确的预测模型是困难的。因此,首先利用主成分分析（PCA）确定影响水质溶解氧的变量数目,降低数据维数,为解决变量间的非线性和非平稳性问题,提出用互信息（MI）选取影响...     

基于改进灰狼优化算法的支持向量回归预测

为了提高支持向量回归(SVR, Support Vector Regression)进行数据驱动预测的精度,针对SVR存在的参数优化问题,通过引入Tent混沌映射进行种群初始化、改进收敛方式、并结合模拟退火算法,改进了传统的灰狼优化算法(GWO, Grey Wolf Optimization)来优化SVR超参数,并基于改进后的GWO算法提出了一种IGWO-SVR预测模型。将提出的IGWO-SVR模型应用于NASA锂电池数据集仿真SOH预测以及实际生产中的车灯电流预测实验后,实验结果表明IGWO-SVR预测模型在NASA锂电池数据集上进行预测的误差相较GWO-SVR模型降低了23％,相较粒子群算法和遗传算法优化的SVR模型均存在明显优势,误差分别降低了39%和51%;在实际工作中使用IGWO-SVR模型进行车灯电流预测也取得良好效果,与实测值之间的相对误差达到2.67%,相较GWO-SVR模型误差降低了近7个百分点,证明了模型在实际应用中的具有良好的价值。     

改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测

工程造价预测一直是工程管理研究中的重点,针对工程造价预测中的支持向量机参数优化问题,提出一种改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测模型(IPSO-SVM).首先收集工程造价数据,并对其进行归一化处理,然后采用支持向量机对工程造价的训练样本进行学习,并采用改进粒子群算法对支持向量机的核函数参数进行优化,最后采用Matlab 2012工具箱对工程造价进行仿真实验.实验结果表明,IPSO-SVM有效提高工程造价的预测精度,预测结果具有一定的实际应用价值.     

基于时间序列的模糊支持向量回归

在分析了模糊支持向量回归的基础上,给出了一种基于时间序列分析的模糊支持向量回归方法TS-FSVR,并通过粒子群优化方法对模型中的参数进行了优化。并将该方法成功地应用到城市旅游环境承载力的评估系统中,取得了较好的实验结果。     

基于粒子群支持向量机的海杂波序列回归预测

在雷达数据处理中,为更好地抑制海杂波,预测海杂波是必要的;海杂波具有混沌特性,而支持向量机算法能够有效地对混沌序列进行回归预测,文章提出了一种改进的支持向量机海杂波序列回归预测算法;文中给出了算法的框架结构,采用了互信息法和改进的伪邻近点法提取海杂波混沌特性的延迟时间和嵌入维数,利用相空间重构求取SVM训练样本,应用改进的PSO算法优化SVM的核函数参数以及惩罚系数,并仿真了预测模型;仿真实验结果表明:海杂波回归预测能达到满意的精度,而PSO-SVM方法比SVM方法的预测精度更高。     

一种基于支持向量回归的互联网端到端延迟预测算法

互联网端到端延迟是指IP分组沿着互联网中一条确定路径进行传输的延迟,端到端延迟的精确预测是大量网络活动的基础,从网络协议设计到网络监测,再从确保端到端QoS性能到各种实时业务性能提升。提出一种新的端到端延迟的预测方法,主要贡献有:a)将互联网端到端延迟预测的问题转换为多元回归的预测问题,提出了基于多元回归的端到端延迟预测框架;b)采用支持向量回归SVR方法来求解端到端延迟的多元回归问题,提出了基于SVR的互联网端到端延迟预测算法。最后使用互联网采集的RTT数据来验证提出的算法,实验结果表明,提出的预测算法具有快速和精确特点,是一种适合实际应用的预测算法。     

相空间重构和支持向量机相融合的网络流量预测

针对网络流量非线性、突变性和混沌性特点,利用相空间重构和支持向量机参数的天然联系,提出一种相空间重构和支持向量机相融合的网络流量预测方法。将网络流量预测精度作为建模目标,采用粒子群算法对空间重构和支持向量机参数进行组合优化,建立最优网络流量预测模型。仿真实验结果表明,相对于传统网络流量预测方法,该方法更加能够刻画网络流量复杂的变化特点,有效提高了网络流量的预测精度。     

基于支持向量回归机的公路货运量预测模型*

为了提高公路货运量预测的能力,应用基于结构风险最小化准则的标准支持向量回归机方法来研究公路货运量预测问题.在选择适当的参数和核函数的基础上,通过对成都公路货运量时间序列进行预测,并与人工神经网络、线性回归分析等方法进行了对比,发现该方法能获得最小的训练相对误差和测试相对误差.     

基于粒子群与支持向量机的隧道变形预测模型

针对粒子群算法易早熟且在算法后期易在全局最优解附近产生振荡现象,提出一种自适应调整惯性权重的优化粒子群算法。该算法引入双曲线正切函数的非线性变化思想,使惯性权重随着迭代次数的增加产生自适应调整,有利于增强粒子搜索能力及收敛速度,不易陷入局部极值点。将该算法应用于基于支持向量机的隧道变形预测模型中,对预测模型的超参数进行优化,并利用稳态与非稳态两组实测工况数据对组合算法进行工程测试,结果表明采用SaωPSO＋SVM算法可有效提高预测模型的计算精度,增强其鲁棒性,有助于隧道变形的工程建模。     

铁水硅含量的混沌粒子群支持向量机预报方法

提出一种基于混沌粒子群优化(CPSO)的支持向量回归机(SVR)参数优化算法, 并使用该算法建立高炉铁水硅含量预测模型(CPSO–SVR), 对某大型钢铁厂高炉铁水硅含量的实际采集数据进行预测, 结果表明基于混沌粒子群优化算法寻优的参数建立的铁水硅含量支持向量回归预测模型具有良好的预测效果. 与最小二乘支持向量回归机(LS–SVR)、使用粒子群优化算法训练的神经网络(PSO–NN)进行比较, CPSO–SVR模型对铁水硅含量进行预测时预测绝对误差小于0.03的样本数占总测试样本数的百分比达到90%以上, 预测效果明显优于PSO–NN, 且比LS–SVR稳定性更强, 可用于高炉铁水硅含量的实际预测, 表明混沌粒子群优化算法是选取SVR参数的有效方法.     

改进的FS算法选取支持向量回归机参数及应用*

针对支持向量回归机SVR的拟合精度和泛化能力取决于相关参数的选取,提出了基于改进FS算法的SVR参数选择方法,并应用于交通流预测的研究。FS(free search)算法是一种新的进化计算方法,提出基于相对密集度的灾变策略改进FS算法的个体初始位置选择机制,以扩大搜索空间,提高全局搜索能力。对实测交通流量进行滚动预测仿真实验,结果表明该方法优化SVR参数是有效、可行的,与经验估计法和遗传算法相比,得到的SVR模型具有更好的泛化性能和预测精度。     

基于支持向量回归机的区域物流需求预测模型及其应用*

为了提高区域物流需求预测的能力,从区域经济等影响因素指标与区域物流需求之间的内在关系的角度,应用基于结构风险最小化准则的支持向量回归机（SVR）方法, 建立“影响因素—区域物流需求” SVR预测模型来研究预测区域物流需求问题。在选择适当的参数和核函数的基础上,对上海市物流需求量进行预测,发现该方法能获得较小的训练相对误差和测试相对误差。     

Software reliability prediction model based on support vector regression with improved estimation of distribution algorithms

Software reliability prediction plays a very important role in the analysis of software quality and balance of software cost. The data during software lifecycle is used to analyze and predict software reliability. However, predicting the variability of software reliability with time is very difficult. Recently, support vector regression (SVR) has been widely applied to solve nonlinear predicting problems in many fields and has obtained good performance in many situations; however it is still difficult to optimize SVR's parameters. Previously, some optimization algorithms have been used to find better parameters of SVR, but these existing algorithms usually are not fully satisfactory. In this paper, we first improve estimation of distribution algorithms (EDA) in order to maintain the diversity of the population, and then a hybrid improved estimation of distribution algorithms (IEDA) and SVR model, called IEDA-SVR model, is proposed. IEDA is used to optimize parameters of SVR, and IEDA-SVR model is used to predict software reliability. We compare IEDA-SVR model with other software reliability models using real software failure datasets. The experimental results show that the IEDA-SVR model has better prediction performance than the other models.     

基于最小二乘支持向量机的耕地面积预测研究*

针对耕地面积数据的小样本、复杂非线性特点,提出一种基于最小二乘支持向量机的耕地面积预测方法。采用相关系数法选择耕地面积的影响因子,通过粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立耕地面积与影响因子之间复杂的非线性关系模型。采用湖南省耕地面积数据对模型性能进行验证,结果表明,相对于参比模型,最小二乘支持向量机提高了耕地面积的预测精度,是一种有效的耕地面积预测方法。