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交通流量预测是智能交通管理系统的基础,预测某段单位时间内交通流量,难以准确刻画交通流量的时变性、突发性和非线性等变化规律,传统方法使交通流量预测精度低.为了提高交通流量的预测精度,提出小波分析的支持向量机预测模型,并应用于交通流量预测中.模型首先对交通流量进行小波分解,使交通流量平稳化,得到交通流量信号的高频和低频部分,采用支持向量机进行预测,最后将高频和低频部分的预测结果采用小波重构,获得最终预测值.仿真结果表明,小波支持向量机模型提高了交通流量预测精度和预测速度,为交通流量准确预测研究提供了依据. 相似文献
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混沌的特性决定了混沌系统很难长期预测,支持向量机有强大的学习能力,根据相空间重构理论用支持向量机建立预测模型对混沌时间序列进行短期预测。预测输出构建混沌吸引子来定性评价预测模型性能,同时与BP神经网络RBF神经网络构建的预测模型比较,计算预测模型的均方根误差定量地评价模型的性能。仿真结果表明,该方法具有较高的预测精度和泛化能力。 相似文献
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支持向量机在商场客流预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机是数据挖掘中的一个新兴技术,它对非线性的决策边界间的建模能力是高度准确的.本文通过分析支持向量机的原理和算法,并给出基于支持向量机的客流量预测模型,最后通过试验结果说明了支持向量机在预测中的有效性. 相似文献
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分析了现有航空运量预测方法存在的问题,建立了航空旅客运输量预测的支持向量回归模型,以中国南方航空公司1978~2002年的旅客运输量和相关指标的历史统计数据作为学习样本,分别选用不同的核函数,通过拟合训练进行预测,验证了支持向量机用于航空旅客运输量预测的有效性,并对模型中的有关参数进行了探讨分析。 相似文献
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为了解决已有交通流量监测系统存在的数据采集分散、车辆识别度低、实时性差和流量预测误差大等问题,设计了一种基于物联网技术和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的交通流量预测系统;首先,描述了系统原理和部署模型,然后对系统的硬件即车载传感器节点和Sink节点进行了设计,同时对系统的软件流程进行了描述,通过在监控中心执行PCA主成分分析方法实现对采集数据提取独立主成分,消除无关冗余数据,在此基础上采用LSSVM实现道路交流流量预测;最后,在十字路口布置实验环境,实验结果表明:文章方法能实时精确地实现交通流量预测,与其它方法相比,具有拟合精度高和的泛化能力强的优点,具有很强的实用性。 相似文献
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关于期货价格准确预测是投资者关心的问题.针对影响期货价格因素间存在高度的非线性、影响因子间存在冗余等特征,传统期货价格预测方法无法消除数据之间冗余和捕捉非线性规律导致预测精度较低,为了提高期货价格预测精度,提出一种基于主成份分析(PCA)的支持向量机(SVM)期货价格预测方法(PCA-SVM).首先利用主成分分析对期货价格影响因子进行分析和处理,消除各因子之间的高度冗余性,通过选择贡献大的主成分有效地除去无关的影响因子,加快支持向量机学习速度,提高预测精度,然后利用支持向量机对保留的主成成分进行建模预测.利用PCA-SVM模型对2009年8月Kcbt期货价格进行了验证性分析和测试,仿真结果表明,预测效果稳定,提高期货价格预测精度.证明PCA-SVM是一种有效、高精度的期货价格预测方法. 相似文献
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支持向量机在税收预测中的应用研究 总被引:1,自引:1,他引:0
研究税收预测问题,针对税收数据存在着高度的非线性、冗余等特征,传统的税收预测方法精度较低,影响预测的准确性.为了保证正确税收,提出了一种基于主成分分析的支持向量机税收预测模型(PCA_SVM).首先对影响税收的各指标因子进行主成分分析,消除各指标间的冗余信息,从而减少了支持向量机的输入维数,提高了支持向量机的训练速度,利用PCA_SVM模型对国家2001-2004年税收进行了验证,仿真结果表明,相对于各参比模型,PCA_SVM模型预测精度明显高于各参比模型,具有较岛的泛化能力,是一种有效的税收预测模型. 相似文献
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单类支持向量机是一种用途广泛的分类器,它能够应用于负类样本难以收集的领域中,如入侵检测、故障检测与诊断和遥感数据分类等领域。因此无论在理论研究还是实际应用方面,单类支持向量机受到越来越多的关注。回顾单类支持向量机的两种主要方法,阐述各种关于单类支持向量机的改进,包括使用未标号数据、选择样本点以及修改优化目标。对单类支持向量机做了总结。 相似文献
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在以往工作的基础上对近轴支持向量机进行了研究,推导了基于高斯核函数的非线性近轴支持向量机的增量式算法。通过仿真实验验证了在网络故障知识更新的应用中,近轴支持向量机的增量式算法比一般支持向量机的增量式算法更加快速有效。 相似文献
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最小最大模块化支持向量机改进研究 总被引:3,自引:1,他引:2
该文提出了一种新的聚类算法以实现训练数据的等分割并将其应用于最小最大模块化支持向量机(M3-SVM)。仿真实验表明:当训练数据不是同分布时,与随机分割方法相比,该文提出的聚类算法不但能提高M3-SVM的一般化能力,缩短训练时间,还能减少支持向量。 相似文献
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在一般支持向量机中,训练集的每个元素(xi,yi),i=1,2,…,l,对输入xi有确定的类别标号yi 。而在许多实际问题中,xi的类别往往是不确定的,常常是以概率zi+属于正类的概率zi-属于负类。针对这种实际情况,改造训练集,把原来的yi,用zi+,zi-代替,然后建立分类最优先模型,构建不确定中心支持向量机。 相似文献
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在结肠动力疾病的无创诊断中,由于存在临床样本数量有限、病人个体的特异性和数据本身的噪声等因素的影响,要进行非常准确的分类诊断是困难的。支持向量机是在统计学习理论基础上发展而来的一种新的通用学习方法,较好地解决了有限样本的学习分类问题。文章采用非线性支持向量机分类算法,构造支持向量机分类器,并将其应用于结肠动力的分类诊断。非线性支持向量机取得了较高的准确率,表明支持向量机在结肠动力疾病的分类诊断中有很大的应用潜力。 相似文献
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针对日益严重的雾霾污染问题,提出融合协同进化人工鱼群算法和支持向量机的雾霾预测方法.首先,运用佳点集构造均匀分布的种群,并引入自适应视野范围策略、自适应步长策略、种群间协同策略,提出协同进化人工鱼群算法.然后,使用协同进化人工鱼群算法,优化支持向量机的主要参数.最后,构建基于支持向量机的雾霾预测模型,预测雾霾天气.在10个测试函数上的实验证明协同进化人工鱼群算法的性能,在6个UCI数据集上的实验验证预测模型的稳定性和有效性. 相似文献
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增量支持向量机(ISVM)由于在每次增量学习过程中无法选择最有效的增量样本,导致模型的泛化性能较差.针对此问题,文中提出基于组合半监督方式的增量支持向量机学习算法(ICS3VM).通过将大量的无标记样本分批进行组合标记以选择最优的增量样本,即每次选择位于分类间隔内部的最有价值样本加入训练集,以此修正模型.同时选择分类间隔最大的一组标记作为最终标记,确保标记的准确性.在标准数据集上的实验表明,ICS3VM能以较高的学习效率提高模型的泛化性能. 相似文献
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支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法,该方法已经广泛用于解决分类与回归问题。标准的支持向量机算法需要解一个二次规划问题,当训练样本较多时,其运算速度一般很慢。为了提高运算速度,介绍了一种基于线性规划的支持向量回归算法,并由此提出几种新的回归模型,同时将它们应用到混沌时间序列预测中,并比较了它们的预测性能。在实际应用中,可以根据具体情况灵活地选择所需模型。 相似文献