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基于SVM的橡胶连续收盘指数的降噪回归预测
支持向量机 降噪 回归预测 橡胶连续
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2012/9/24
基于支持向量机的预测模型对橡胶连续的收盘价原始数据和降噪后数据进行预测,并对拟合得到的2 个结果进行对比.结果表明:对时间序列降噪后,再用支持向量机进行预测模拟,相比直接用原始数据得到预测结果要精确得多,也具有很好的推广价值.
针对近红外光谱易受样品温度的影响，论文采用多尺度小波变换对光谱数据进行消噪，运用最小二乘支持向量机（LS-SVM）在全谱范围内建立了近红外光谱预测模型，研究土壤温度对土壤含水率预测结果的影响，提出了应用多波长和LS-SVM回归法补偿土壤温度对土壤含水率预测精度的影响。试验结果表明，土壤温度影响近红外光谱预测土壤含水率，模型预测精度降低；采用多尺度小波消噪并提取特征光谱，运用特征光谱和LS-SVM法...
基于LS-SVM的热处理炉钢板温度预报模型
最小二乘支持向量机 混合核函数 预报模型
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2014/4/9
根据中厚板热处理炉钢板温度控制的工艺特点,建立了一种基于混合核函数最小二乘支持向量机(LS-SVM)的热处理炉钢板温度预报模型,并给出相应的建模步骤。通过LS-SVM模型拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系,以现场生产工艺数据为训练样本对模型进行学习,再选取测试数据样本对模型进行仿真检验。将模型应用于计算热处理炉钢板温度的数学模型中,仿真结果显示,所建立的模型简单,预报能力强,具有广泛的应用前景...
基于GA\|SVM封装算法的高光谱数据特征选择
特征选择 高光谱 遗传算法（GA） 支持向量机（SVM）
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2009/9/16
封装型的特征选择算法相对于过滤算法而言更有助于提高分类精度，因此在当前计算技术及效率快速发展的背景下必将成为未来之趋势。本文以支持向量机（SVM）为分类器，遗传算法（GA）为特征子集的搜索算法，构建了封装型的特征选择算法GA\|SVM，并用ENVI/IDL语言编程实现，最后以HYPERION高光谱数据为例对算法予以应用。结果表明，GA\|SVM算法可从196个波段中选择出13个波段，同时分类精度较...
一种改进的LS-SVM算法及其应用
最小二乘支持向量机 粒子群优化算法 迭代优化 气层识别
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2013/11/19
为了避免LS-SVM算法中存在的矩阵求逆问题，提出一种改进的LS-SVM算法，即利用改进PSO算法对LS-SVM算法中线性方程组进行迭代优化求解，这样既能加快算法训练速度和节省内存，又总能得到最小二乘解，提高计算精度。将此改进算法应用到长庆气田C井目的层井段进行气层识别，并与BP神经网络算法、经典的SVM算法和传统的LS-SVM算法比较，结果表明此算法识别精度高，收敛速度快，与试气结果吻合，效果显...
Nonlinear Time Series Prediction Using LS-SVM with
Chaotic Mutation Evolutionary Programming for Parameter Optimization
nonlinear time series prediction least squares support
vector machine chaotic mutation evolutionary programming
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2007/8/15
2006Vol.45No.4pp.641-646DOI:
Nonlinear Time Series Prediction Using LS-SVM with
Chaotic Mutation Evolutionary Programming for Parameter Optimization
XU Rui-Rui, CHEN Tian-Lun, an...