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传统支持向量机应用于财务困境预测时,需要求解复杂的二次规划问题,求解难度大。而最小二乘支持向量机模型可以将二次规划问题变成一个线性方程组来求解,有效降低了模型求解的难度。尤其是将遗传算法应用于最小二乘支持向量机模型参数和核参数的优化时,显著提高了模型预测的正确率。本文从沪深两市随机抽取了2002年-2007年252家A股上市公司作为研究样本,并把研究样本分为两组,对这两组样本数据分别进行了短期及中长期预测。实证结果表明,基于遗传算法的最小二乘支持向量机模型的预测效果不但好于传统统计类Logit模型,也优于传统支持向量机模型。短期预测效果显著优于中长期预测效果,训练样本数直接影响到模型的预测效果,二者呈正相关关系。 相似文献
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针对三维空间中的节点定位精度低的问题,本文将RSSI作为节点定位研究的对象,分析了RSSI中的权重选择存在的问题,提出了使用加权最小二乘估计算法和采用信噪比来优化定位效果,首先使用二乘估计算法验证了存在的误差,其次将信噪比作为二乘算法的权值,最后通过加权计算提高未知节点的定位精度,在仿真实验中,从算法定位效果、锚节点数量、未知节点定位数量和节点能量消耗四个方面说明了本文算法的有效性。 相似文献
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基于混沌优化的支持向量机地下水位动态预测 总被引：1，自引：0，他引：1
地下水位动态受到自然因素和人为因素的影响,随机性明显,因此在地下水物理过程分析的基础上构建地下水位动态预测的随机性模型对地下水资源评价具有重要意义。本文将小样本机器学习理论——统计学习理论中的支持向量机理论引入地下水位动态预测。最小二乘支持向量机是支持向量机的一种,考虑到地下水位动态序列的长度和峰值突变性的特点,本文提出一种改进的支持向量机-峰值识别最小二乘支持向量机;并针对支持向量机算法存在的参数优化、训练和测试速度等问题,结合混沌优化方法,建立了基于混沌优化的峰值识别最小二乘支持向量机地下水位动态预测模型;最后本文以内蒙古河套灌区义长灌域1990年~2004年3个灌期(夏灌(4月~6月)、秋灌(7月~9月)和秋浇(10月~11月)降水量、平均气温、蒸发量、引水量、地下水开采量、地下水排泄量和地下水位埋深共15年45个样本资料为数据源,将该模型和原最小二乘支持向量机模型分别用于义长灌域地下水位动态预测。结果表明,该模型的拟合值、检验值和预测值与实际值复合的很好,拟合的平均相对误差绝对值为2.0868%,检验的平均相对误差绝对值为3.4777%,预测的平均相对误差绝对值为6.8589%,且训练和测试速度快,而原最小二乘支持向量机模型预测的平均相对误差绝对值为20.6767%。因此,该模型用于地下水位动态预测是可行和有效的。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的数据挖掘应用研究 总被引：6，自引：0，他引：6
随着数据仓库技术、联机分析技术的发展。基于数据库的数据挖掘已成为一种重要的数据处理手段。最小二乘支持向量机作为一种新的机器学习方法。具有全局收敛性和良好的泛化能力。本文将其应用于数据挖掘的分类与预测研究。通过棱函数的选择及参数优化，并结合支持向量机、多层感知器神经网络模型及判别分析方法进行比较研究，证明最小二乘支持向量机作为一种有效的数据挖掘算法具有较高精度。 相似文献
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熔融指数是高密度聚乙烯生产的主要质量指标,通过对生产数据建模实现对熔融指数的预测,为优化操作提供有力依据,从而提高产品的质量。利用偏最小二乘法提取影响熔融指数的主要因素作为最小二乘支持向量机的输入,克服了自变量间的多重相关性问题;同时也降低了最小二乘支持向量机的输入变量的维数。实验表明,利用偏最小二乘法方法和最小二乘支持向量机方法预测熔融指数精度远高于分别使用这两种方法。 相似文献
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对影响电力负荷因素之间的非线性,有效提高电力负荷的预测精度,本文提出了一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化技术(PSO)相结合的电力负荷预测方法。以历史负荷数据气象因素等作为输入,建立预测模型,对未来时刻电力负荷进行预测。该模型利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化,以充分挖掘原始数据的信息,并采用粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的参数,旨在提高预测模型的训练预测精度。实际算例表明,使用PSO-LSSVM方法进行电力负荷预测,具有良好的可行性和有效性,与BP神经网络和LSSVM方法的预测结果相比,所提出的PSO-LSSVM模型预测平均误差仅为0.85%,具有更高的精度,适用于电力负荷预测。 相似文献
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通过收集多跳自组织网络下无线传感器故障历史数据,然后利用支持向量机对故障类型与特征之间关系进行建模,支持向量机参数通过遗传算法优化,同时利用云计算对遗传算法性能进行改善,防止神经网络训练时出现收敛速度慢和陷入局部极小等缺陷。仿真实验表明,相对于其它多跳自组织网络下无线传感器故障诊断模型,CGA-SVM提高了多跳自组织网络下无线传感器故障诊断正确率,能够满足多跳自组织网络下无线传感器故障诊断的要求。 相似文献
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采用最小二乘支持向量机进行除尘效率建模,并利用遗传算法对运行工况寻优,获得优化除尘效率的调整方式。仿真计算表明遗传算法能很好地对以除尘效率为目标的除尘模型优化。以优化调整方式的相应参数作为当前负荷下的基准值,可指导运行人员进行参数优化调整。现场试验表明,按此基准值运行,可以提高除尘效率,从而使除尘系统性能达到优化。 相似文献
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如何能够更好的提高节点定位一直都是WSN研究的重点,本文在DV-HOP定位算法的基础上,从误差精度,锚节点稳定度和反向学习选择-最小二乘估计来对节点定位的3个方面进行改进。首先在定位误差精度中引入混沌优化算法,其次在锚节点处理中引入稳定度概念,最后在未知节点定位中引入反向学习和最小二乘估计。改进后的算法在通信半径和拓扑结构两个方面进行了仿真实验,实验表明,本文算法能够有效的减少计算带来的定位误差,提高定位精度。 相似文献
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顺流向位移是坝体形变监测中的重要指标。针对神经网络、支持向量机模型存在的局限性,提出基于粒子群优化与最小二乘支持向量回归的模型对顺流向位移进行预测。结合实地坝体数据,通过与神经网络、传统支持向量机等模型进行对比实验和分析,结果表明,该方法具有误差低、计算效率高等特点。 相似文献
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定位技术在无线传感器网络中越来越引起人们的重视。针对传统基于RSSI测距的室内定位算法中,RSSI值易受环境影响、最小区域传播损耗模型参数不精确的问题,提出了一种RSSI值优化处理、模型参数进行改进的定位算法。该算法先用高斯模型对节点收到的所有RSSI值进行加权处理,然后根据RSSI值对传统最小区域损耗模型参数进行了改进,最后通过选出的三个锚节点,讨论了三圆相交于一点、一个区域的二种不同情况,并用区域质心算法得到了估计位置。实验结果表明:经过RSSI优化处理的模型参数改进定位算法,优化了测距值,使三边-区域质心定位算法的定位误差维持在1.0～1.6m,提高了定位的稳定性和精确度。 相似文献
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针对神经网络在轴承工作状态诊断中存在的问题,提出了将最小二乘支持向量机用于轴承的智能诊断。基于轴承故障信息,用最小二乘支持向量机方法建立多类故障分类器,以实现对故障的诊断。仿真证明:小样本情形下,最小二乘支持向量机比神经网络具有更好的识别和诊断准确率。 相似文献
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大型网络控制系统的入侵波动具有多样性、复杂性和不确定性等特点,导致传统的基于自抗扰控制器的入侵波动抑制方法,无法有效实现大型网络控制系统中入侵波动的抑制,提出一种基于能量管理的入侵波动抑制方法,通过超平面对大型网络控制系统中的数据进行分离,融入拉格朗日乘子,将最小二乘支持向量机分类算法转化成二次规划问题,采用高斯径向基核函数塑造最小乘支持向量机分类模型,采用粒子群改进算法对最小二乘支持向量机参数进行确定。将入侵段能量管理波动抑制划分成纵向与横向两个部分,进行转弯操作,消耗大型网络控制系统入侵者的能量,将大型网络控制系统入侵者的方向对准方向校正柱面,从而实现入侵波动抑制操作。仿真实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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大数据环境下的网络主动入侵检测方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《科技通报》2015,(8)
由于传统网络入侵检测方法检测率低及不能进行在线检测,无法有效实现网络主动入侵检测,提出一种基于马氏距离K均值的大数据环境下网络主动入侵检测方法,分析了马氏距离的评价准则,依据新样本与原样本之间的马氏距离确定是否需开展新的聚类,输出与全部数据样本相应的攻击类别。通过一个由一定数量的支持向量决定的超平对数据进行分类,当SVM分离方法受到约束时,利用核函数将输入数据映射至高维特征空间,采用高斯径向基函数对最小二乘支持向量机分类模型进行建立。通过粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数进行选择。利用种群中个体之间的协作以及信息交换获取最佳方案。仿真实验结果表明,所提方法有很高的的检测效率及精度。 相似文献
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根据油罐故障分析,建立了油罐故障诊断模型。采用新型的支持向量机-最小二乘向量机(LS-SVM)的算法对此诊断模型进行预测,获得了满意的效果。该方法易于使用,很少受不确定性因素的影响,有很高的预测准确性。 相似文献