基于支持向量回归机的粮食产量预测研究

支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是一种具有坚实理论基础的新颖小样本学习方法。采用支持向量机回归(Support Vector Machine Regression,SVR)算法,用libsvm-2.89软件包对我国近年来的粮食产量进行回归预测,选择交叉验证法进行参数寻优,建立粮食产量和其影响因素的支持向量机回归模型。粮食产量预测平均相对百分误差为1.209%,均方根误差为581.191,相关系数为0.962 24。将预测结果与指数平滑模型、生产函数模型及多元线性回归模型进行了比较,用平均绝对百分误差、希尔不等系数及均方根误差对4种模型预测结果进行评价。结果表明,基于支持向量机的径向基核函数(RBF)模型预测粮食产量的精度优于其他预测方法。     

粗集-遗传支持向量机模型在供应链绩效评价中的应用

将粗集-遗传支持向量机模型运用到供应链绩效评价中,首先利用粗集理论剔除影响供应链绩效评价的冗余因素,获得核心影响因素,再采用支持向量机对于提取得到的核心影响因素预测供应链绩效所处的级别。在支持向量机分类过程中,利用遗传算法对支持向量机算法的参数进行寻优,获得最佳参数模型,而后预测得到供应链绩效评价级别。最后,实例运用此模型进行了预测,并与只运用粗集-支持向量机进行预测的结果进行对比。结果表明,利用粗集-遗传支持向量机方法对供应链绩效评价级别的预测准确率更高,预测结果更符合实际,是一种科学可行的方法。     

复合地基承载力预测的支持向量机方法应用研究

针对复合地基承载力设计存在的问题,提出了基于支持向量机的预测方法,通过对影响复合地基承载力因素的分析,建立了复合地基承载力预测的支持向量机模型。研究结果表明,基于支持向量机的复合地基承载力预测方法具有较高的准确率,应用前景广阔。     

基于支持向量机的土地利用预警研究

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种新的学习方法,其引入核函数思想,将非线性问题转化为线性问题来解决,其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。针对土地可持续利用与土地利用预警指标之间复杂的非线性关系,提出基于支持向量机的土地利用预警方法,对土地利用预警系统的内涵、原理和指标体系,以及建立土地利用预警体系等问题进行了研究。     

改进支持向量机的股票价格预测研究

为了提高股票价格预测精度,提出一种改进支持向量机的股票价格预测模型。该模型利用粒子群算法的全局寻优能力对支持向量机参数进行优化,以提高股票价格的预测精度,采用具体股票价格数据对模型性能进行测试。结果表明,改进支持向量机能够对股票价变化趋势进行预测,是一种有效、高精度的股票价格预测模型。     

支持向量机模型在区域经济预测中的应用及评价

针对支持向量机方法所具有的拟合精度高、推广能力强、全局最优、针对小样本等特点,将支持向量机应用于对区域经济发展水平的预测中,建立了基于支持向量机的区域经济非线性预测模型。针对黑龙江省进行的经济发展模型预测及检验表明,该算法具有较高的精度和实用性。     

基于支持向量顺序回归机对农业经济预警的研究

在统计学习理论与支持向量机理论方法的基础上,将支持向量顺序回归算法与宏观经济预警研究相结合,建立了基于支持向量顺序回归经济预警模型;通过编制Matlab软件程序,结合黑龙江省经济数据,获得经济预警的分类超平面和预测警限区间,并进行内插和外推检验。结果表明,该预警模型预测的可靠性和拟合是有效可行的,具有很高的精度。     

基于最小二乘支持向量机的灌区粮食产量预测研究

对常用作物产量预测模型进行了简要评述,建立了基于最小二乘支持向量机的灌区产量预测模型。对灌区作物产量进行模拟计算,并用检验样本与灰色预测和神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明,最小二乘支持向量机预测的最大误差7．12％,平均误差4．81％。最小二乘支持向量机模型有较高的预测精度和良好的推广能力,可做为灌区粮食产量预测的一种新方法。     

基于小波分解的日径流支持向量机回归预测模型

【目的】将小波变换与支持向量机结合,构建小波支持向量机回归模型(WSVR),并用其对日径流进行预测,为水库调度提供参考依据。【方法】利用径流时间序列中包含的大量信息,通过小波变换将径流时间序列分解成不同分辨率水平的子序列和近似序列,通过相关性分析选取有效子序列与近似序列相加得到的新序列作为支持向量机回归模型的输入,建立小波支持向量机回归耦合模型,以泾河流域张家山站的日径流为研究对象,利用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、确定性系数(DC)、相关系数(R)及相对误差(RE)作为评价指标对模型预测精度进行评价。【结果】利用所建立的小波日径流支持向量机模型对张家山站日径流的预测结果显示,该模型在检验阶段的RMSE、MAE、DC、R及RE分别为26.05m3/s,8.26m3/s,0.826,0.910,-13.3%,与仅使用支持向量机回归模型(SVR)相比,耦合模型预测精度明显提高,且非汛期预测效果优于汛期。【结论】建立了小波支持向量机回归耦合模型,该模型可有效模拟和预测日径流,为日径流预测提供了新的途径。     

基于支持向量机的农村劳动力转移预测

分析目前影响农村劳动力转移的主要因素,运用支持向量机理论将农村劳动力转移的主要影响因素作为量化指标,从农村经济持续发展的角度,结合《宁夏统计年鉴》1990～2002年数据,建立基于支持向量机的农村劳动力转移预测模型。对预测结果和精度进行分析,验证了该方法的有效性。