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在线预测的灰色支持向量回归方法

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摘要 文章采取灰色系统和支持向量机相结合的方法,从预测精度和计算代价两方面讨论了经济时间序列数据的在线预测模式,提出了灰色自适应在线支持向量回归预测模型。两个经济时间序列的试验结果表明:该模型以稍高的计算代价能获得预测精度的明显提高,在选取合适灰色建模数据长度下,预测时间能迅速减少。
作者 蒋辉
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第19期12-15,共4页 Statistics & Decision
基金 广东省自然科学基金资助项目(1015160150100003) 惠州市科技发展资助项目(2008P59) 惠州学院数学与应用数学重点学科经费资助项目(00002701)
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参考文献16

  • 1Burges C J C. A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition[J].Data Mining and Knowledge Discovery, 1998, (2).
  • 2Cheng Li, Vishwanathan S V N, Schuurmans Dale, et al. Implicit Online Learning With Kemels[J].Advances in Neural Information Processing Systems, 2006, (19).
  • 3He W. Limited Stochastic Meta-Descent for Kernel-Based Online Learning[J]. Neural Computation,2009, 21 (9).
  • 4He W, Jiang H. Implicit Update vs Explicit Update[C]. In: Proceedings of the 2008 IEEE WorldCongress on Computational Intelligence, Hong Kong: IEEE, 2008.
  • 5Huang Z, Chen H, Hsu C, Chen W, Wu S. Credit Rating Analysis with Support Vector Machines and Neural Networks: A Market Comparative Study[J].Decision Support Systems, 2004, (37).
  • 6Jiang H, Wang Z. GMRVV. - SVR Model for Financial Time Series Forecasting-J].Expert Systems with Applications, 2010, (37).
  • 7蒋辉,王志忠.灰色局部支持向量回归机及应用[J].控制与决策,2010,25(3):399-403. 被引量:2
  • 8蒋辉,王志忠.基于灰色系统的支持向量回归预测方法[J].经济数学,2009,26(2):98-105. 被引量:3
  • 9Kim K. Financial Time Series Forecasting Using Support Vector Machines[J].Neurocomputing, 2003,(55).
  • 10Kivinen J, Warmuth M K. Exponentiated Gradient Versus Gradient Descent for Linear Predictors[J].Information and Computation, 1997, 132 (1).

二级参考文献23

  • 1梁庆卫,宋保维,吴朝晖.鱼雷使用维护费用灰色模型[J].系统仿真学报,2006,18(1):12-13. 被引量:4
  • 2邓聚龙.灰色预测与决策[M].武汉:华中理工大学出版社,1987..
  • 3日比宗平.寿命周期费用评价法-方法及实例[M].北京:机械工业出版社,1984.
  • 4Louis E Greene.Life cycke cost (LCC) milestones [J].IEEE.1991:1197-1200.
  • 5俞济祥,航空专业教材编审室.卡尔曼滤波及其在惯性导航中的应用[Z].西安:西北工业大学印刷厂印装(内部发行),1984..
  • 6Bottou L, Vapnik V N. Local learning algorithm[J]. Neural Computation, 1992, 4(6): 888-900.
  • 7Fernandez R. Predicting time series with a local support vector vegression machine[EB/OL], http://www. iit. demokritos.gr/skel/eetn/acai99/ , 2008-10-23.
  • 8Vapnik V, Statistical learning theory[M]. New york: Wiley, 1998.
  • 9Hardle W, Muller M, Sperlieh S, et al. Nonparametrie and semiparametric models [ M ]. Berlin: Springer, 2004: 40-145.
  • 10Kaizhu H, Haiqin Y, Irwin K, et al. Local support vector regression for financial time series predietion[C]. Int Joint Conf on Neural Networks Sheraton Vancouver Wall Centre Hotel. Vancouver, 2006:1622-1627.

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