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针对电力系统短期负荷特性,提出了基于局部线性嵌入（Linear Local Embed,LLE）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）技术的短期负荷预测模型。该模型利用LLE算法对负荷样本的数据挖掘知识,得到了高维输入样本的低维映射,最后利用具有非线性拟合、泛化能力强的SVM进行回归。 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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在机械设备的故障诊断中,常采用RBF神经网络算法对故障进行诊断和计算,但该算法实现故障诊断必须有大量的故障样本,同时还有训练速度慢、结构确定难、容易陷入局部极小、泛化能力差等缺点。相反,SVM不仅能解决小样本的问题,并且还有全局最优、泛化能力强等优点。为此,本文提出一种基于SVM的RBF神经网络的优化方法,并将它应用齿轮箱中的齿轮故障诊断,取得了良好的预期效果。 相似文献
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最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LS—SVM）具有很好的非线形逼近能力和泛化能力,通过研究逆模型存在的条件,提出了基于LS—SVM的逆模型辨识方法。仿真结果表明基于LS—SVM的逆模型辨识方法在处理非线性对象时,辨识精度、辨识速度、泛化能力都要强于BP算法。 相似文献
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我国股市收益率非线性下的随机游走检验 总被引：2，自引：0，他引：2
在对中国股市收益率的分布和独立性进行检验后,我们发现该收益率序列不独立、不服从正态分布且存在显著的非线性关系。随后我们运用乘积过程模型对中国股市收益率在非线性模型下的随机游走假设进行了检验,认为中国股市收益率服从随机游走假设。 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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《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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分布式拒绝服务（DDoS）攻击由于其攻击的隐蔽性和分布性而难于检测和防御,成为当今网络安全领域最难解决的问题之一。文章本文利用前馈神经网络理论和方法建立了DDOS检测模型。经过实验结果证明,建立的神经网络模型预测精度高,泛化能力强,具有很好的应用前景。 相似文献
10.
有效市场假设与资产定价模型的关系之探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
有效市场假设与资产定价模型的关系由于联合检验问题的存在一直备受关注,也产生了一些混淆。本文从对有效市场假设和资产定价模型进行实证检验时存在的联合检验问题、资产定价模型的假设条件是否包含有效市场假设以及有效市场假设是否意味着风险证券的收益率服从正态分布三个方面研究了有效市场假设与资产定价模型之间的关系。本文的研究表明:联合检验问题的存在产生了一个逻辑悖论--检验有效市场需要一个正确的资产定价模型,而检验资产定价模型又必须在有效的资本市场中进行;资产定价模型的假设条件确实隐含了有效市场假设;在资产定价模型中被广泛采用的正态性假设并不是有效市场假设的必然结果。 相似文献