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《内蒙古科技与经济》2017,(17)
支持向量机(Support Vector Machines简称SVM)方法是一种新的统计学习理论方法,是处理非线性分类和非线性回归的一种有效方法。雾霾天气受多种因素的影响,雾霾预测包含大量的非线性因素。利用与PM2.5关系密切的12个因子建立基于RBF核函数的支持向量机方法的雾霾预测模型,对雾霾天气预测进行了探讨,经检验,该模型具有良好的预报能力。SVM方法为雾霾天气的预测提供了一种可行的有效途径。 相似文献
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支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种通用的研究机器学习规律的方法。它具有很强的学习能力和泛化能力,可以有效地处理分类,回归等问题。SVM在处理非线性问题时,通过使用一个核函数来解决复杂计算问题。最小二乘支持向量机(LS_SVM)是SVM的一种改进,它提高了求解问题的速度和收敛精度。本文以太阳黑子为数据集,基于LS_SVM工具,使用了支持向量回归算法(SVR),实现了太阳黑子活动的预测。 相似文献
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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种新型机器学习方法,是一种建立在统计学基础上的分类器。首先简述了统计学习理论的主要内容,然后介绍并分析了支持向量机的工作原理、经典算法以及基本思想,归纳了支持向量机在化工生产、人脸识别、石油期货价格预测、高光谱反演、水资源质量分类评价等方面的应用。 相似文献
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为了提高文本分类的准确性和效率,提出了一种基于潜在语义分析和超球支持向量机的文本分类模型.针对SVM对大规模文本分类时收敛速度较慢这一缺点,本文将超球支持向量机应用于文本分类,采用基于增量学习的超球支持向量机分类学习算法进行训练和分类.实验结果表明,超球支持向量机是一种解决SVM问题的有效方法,在文本分类应用中具有与SVM相当的精度,但是明显降低了模型复杂度和训练时间. 相似文献
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针对灰度图像中的人脸检测问题,提出了一种基于多种支持向量机的决策融合检测方法。该方法首先用传统的二类支持向量机(C—SVM)和单类支持向量机(One-Class SVM)分别对图像进行检测,然后决策融合两种分类器的检测结果。在MIT CUM人脸库上的实验结果表明,该方法具有良好的检测效果和较低的虚警率。 相似文献
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简要介绍了基于统计学习理论的支持向量机回归(SVR)原理,针对边坡稳定性影响因素的复杂性,结合实例运用SVR技术构建了铀矿边坡稳定性的支持向量回归预报模型,并利用网格搜索与留一交叉验证方法(LOOCV)优化模型参数。研究表明,在小样本条件下,SVR预报模型对训练样本的计算值与实测值平均相对误差(MRE)为0.045967%,相对均方误差(MSRE)为0.046371%,拟合值(VOF)为1.999995765,相关系数(R)为0.9984,均比人工神经网络方法的相应指标值要小,说明支持向量回归方法是一种科学有效的矿山边坡稳定性的分析方法。 相似文献
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中国区域创新能力评价的SVM建模研究 总被引：1，自引：0，他引：1
支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归算法。文章基于SVM建模研究区域创新能力评价问题,同时研究了网络参数的优化选择,仿真试验表明:采用该算法获得的结果是令人满意的。 相似文献
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基于支持向量机的上市公司财务预警模型研究 总被引：3，自引：0，他引：3
基于近年来在智能学习系统领域发展起来的新理论,引入小样本学习的通用学习算法——支持向量机(SVM),建立了上市公司财务预警模型,通过与神经网络模型的比较,证实了该方法用于财务预警的有效性及优越性。 相似文献
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渔业文本分类是充分利用渔业信息资源的有效途径。针对中文文献资料的结构特点,提出一种结合特征词权值和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的渔业文本分类方法,利用向量空间模型(Vector Space Model,VSM)构建文本向量空间,并结合特征词权值计算文本特征向量中的各特征项,将构建的文本向量送入SVM进行渔业文本分类。采用中国知网下载的标准文档进行了实验测试,并考察了准确率和召回率两个指标,实验结果表明,文章提出的渔业文本分类方法具有较好的分类效果。 相似文献
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基于近年来在智能学习系统领域发展起来的新理论,引入小样本学习的通用学习算法--支持向量机(SVM),建立了上市公司财务预警模型,通过与神经网络模型的比较,证实了该方法用于财务预警的有效性及优越性. 相似文献
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基于支持向量机的外贸出口预测 总被引：4，自引：0，他引：4
针对支持向量机(SVM)方法所具有的拟合精度高、推广能力强、全局最优且针对小样本等特点,本文将SVM回归建模方法引入到外贸出口预测中,对出口时间序列建立预测模型,并利用此法对重庆摩托车出口进行了预测,对其预测性能进行了验证比较。结果表明,SVM方法对非平稳的小样本出口时间序列数据有良好的建模和泛化能力,且可达到较高的预测精度。 相似文献
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基于SVM的企业竞争情报自动分类系统模型 总被引：1，自引：0，他引：1
针对企业竞争情报的自动分类问题,介绍了基于支持向量机(SVM)方法的自动分类技术的原理,探讨了该技术在企业竞争情报分类系统中的应用,并结合多Agent思想构建了基于支持向量机的企业竞争情报分类系统模型,重点研究了竞争情报的自动分类方法。 相似文献
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论述了支持向量机SVM(support vector machine)的分类和回归算法,并对SVM在信息化装备状态趋势预测方面的应用进行了可行性分析,指出了传统预测方法的不足和SVM的优点,展望了SVM在信息化装备状态趋势预测方面的研究前景. 相似文献