基于SVM预测模型的汽车电子市场价值估计

伴随着国内持续高速发展的汽车工业和逐步提高的人民收入水平，我国已成为名副其实的汽车生产与消费大国，汽车保有量不断增加。

个体消费观念的转变，也让购买使用二手车行为逐步被消费者接受，二手车市场也随之更加繁荣。

据统计，2017年全国1068家二手车交易市场累计二手车交易1240.09万辆，同比增长了19.33%，交易金额达8092.72亿元，同比增长高达34%。

从二手车本身性质来看，由于其属于非标品，具有“一车一价”的特点。

二手车的价格会受到车辆使用强度、养护情况、使用区域、品牌溢价、消费心理等多方面的影响，交易价格也会有很大的波动。

从国外经验的角度分析，二手车市场本身的特点就是买者卖者处于不对称信息结构中，不同的估价模型又使得车价“乱上加乱”，不仅仅让普通消费者怀疑价格的真实性，还使得大型机构对推进二手车业务充满顾虑。

然而，目前尚未形成一套公认的可靠的二手车价格评估体系。

在实际操作中，常采用资产评估的方法来进行二手车价格评估的研究，主要是重置成本法、现行市价法和收益现值法。

然而这些方法受主观因素的影响较深，也不够精确，更多的依赖经验判断，使得定价的主动权较高的掌握在二手车贩子的手里，消费者更处于信息不对称的被动地位。

因此以往的定价模型体系已逐渐无法满足各类用户更高的要求，迫切需求一种更科学更准确的估价模型。

国外学者尝试采用多元线性回归、SVM 、时间序列等传统统计分析方法进行二手车价格预测模型的构建。

Richardson,et al 利用多元回归分析方法，从车龄、行驶里程、品牌和油耗等方面评估二手车价格，证明了混合动力汽车比传统燃油汽车具有更好的保值率[1]。

Listiani,et al 通过建立支持向量机（SVM ）模型估算二手车价格，精度高于多元回归分析建立的模型。

SVM 模型能够较好的处理高维数据，避免过度拟合。

值得一提的是，Listiani,et al 使用了遗传算法来优化SVM 的参数[2]，使SVM 模型可以更快收敛。

基于SVM算法的股票价格波动预测研究股市是一个高度复杂的系统，在其中，不同的指标、数据对于股票价格的波动也起到了至关重要的作用。

在这个基础上，很多实践者都尝试通过数学模型，来对股票价格的波动进行预测。

而SVM算法就是其中的代表之一。

SVM（支持向量机）算法是在20世纪90年代诞生的，它是一种基于统计学习理论的分类算法。

在机器学习的范畴内，它拥有着出色的表现，近年来也被应用于股票价格波动预测中。

在股票价格波动预测中，SVM算法不同于传统的多元回归分析，它首先需要收集一些标记好的数据集，以便进行训练模型的操作。

这些标记好的数据集分为正样本与负样本，正样本往往代表着市场上涨的情况，而负样本则代表着市场下跌的情况。

通过将正样本和负样本进行分类，并生成一个决策函数，来反映不同波动情境下股票价格的走势，以及给出相应的投资建议。

具体来说，在SVM算法中，决策函数是通过对样本数据进行线性或非线性变换得到的。

对于线性决策函数而言，其形式可以表示为：f(x) = wTx + b其中，w是n维的权值向量，x也是一个n维的向量，b是偏移值。

我们需要在样本集中通过支持向量来确定w和b的值。

对于非线性决策函数而言，通常会使用核函数来代替内积运算，以解决样本数据间的非线性关系。

常用的核函数包括：线性核函数、多项式核函数、径向基函数等。

在SVM算法中，通过确定决策函数的参数，来寻找一条最优的分割线，以区分正负样本，进而对新的股票价格数据进行判断。

可以使用期望损失函数来衡量选择的分割线是否最优，最终构建出分类模型。

但是SVM算法在使用时还需要注意以下这些问题。

首先，在选择机器学习算法时，需要充分考虑到样本集的特点、样本数据的数量和数据间的关系等方面。

其次，在获取样本数据时，需要尽可能多地收集市场变化数据，以提高模型的预测准确率。

再次，在选择合适的核函数的时候需要充分考虑数据之间的差异，并进行不断调试，以提高模型的预测能力和稳定性。

基于计算智能的汽车销售预测模型研究近年来，汽车市场的竞争越来越激烈，各大汽车厂商都在不断推陈出新，优化产品性能，提高销量。

但是，如何在激烈的市场竞争中更好地预测汽车销售量，增加企业市场份额，也成为了汽车厂商们面临的一道难题。

基于计算智能的汽车销售预测模型的研究，便可以有效地解决这个问题。

计算智能是指利用人工智能算法、神经网络、遗传算法等计算方法来解决实际问题的一种科学。

基于计算智能的汽车销售预测模型，利用历史销售数据、经济指标等信息作为输入，构建数学模型，通过模型的学习和演化，预测未来汽车销售量。

这种模型具有高精度、高准确性等优点，能够帮助汽车企业更好地为市场和消费者服务，提高销售业绩。

汽车销售预测模型主要由三个部分组成：一是数据采集部分，通过获取历史销售数据和相关的经济指标，为预测模型提供有益的信息；二是预处理部分，主要是对采集到的数据进行清洗、格式化、归一化等处理，为后续的数据分析与模型构建做好准备；三是预测模型部分，利用计算智能算法和数学模型完成汽车销售预测工作。

具体的算法与模型，可以根据实际需要进行选择和调整。

其中，神经网络算法常用于汽车销售预测。

神经网络是一种模拟人脑神经系统结构和功能的计算模型，可以进行非线性建模和预测。

在汽车销售预测中，神经网络算法可通过学习历史销售数据和经济指标，对未来的销售量进行预测。

遗传算法也是一种重要的计算智能算法。

遗传算法模拟了自然进化的过程，通过交叉、变异等操作，对预测模型进行优化和演化。

遗传算法可以避免局部最优解，提高预测精度。

总的来说，基于计算智能的汽车销售预测模型，可以通过预测未来销售量，帮助企业更加准确地规划生产和销售策略，提高市场竞争力。

研究和开发这种模型对于汽车企业来说，是非常有价值的。

随着我国城网建设不断发展，集中招标采购规模不断扩大，预测电力物资采购价格是电力企业提高采购管理水平和提高概预算编制准确率的必要条件[1]。

因此，如何建立电力物资采购价格预测的模型，为电力工程建设规划提供比较合理的价格预测区间，是当前电力公司亟待解决的问题。

业内专家与学者们对商品购买价格评估方面，目前采用的方法大多是通过对历史数据进行预测，张昊等[2]利用随机森林和XGBoost模型判断各特征数据对模型的贡献程度。

叶倩怡[3]以零售业销售数据作为数据挖掘对象，对比XGBoost、随机森林和Time Series Linear模型在销售额预测上的效果，得到XGBoost模型比其他模型预测效果更好。

陈宇韶等[4]利用XGBoost模型预测股价走势。

靳占新等[5]则使用构建线性回归法与随机时间序列两个的模型预测物品价格。

该文用统计方法对已有的历史物资价格信息进行收集，分析影响物资定价的主要原因，并利用支持向量机与神经网络算法模型对预测电力物资定价进行对比，结果表明支持向量机的算法模型预测的结果更具有准确性。

1 电力物资价格的影响因素分析电力建设的成本大部分取决于电力物资价格的高低，而电力物资的价格由多种因素综合决定。

因此，为预测电力物资价格，需要对电力物资价格的影响因素进行分析。

通过收集榕能集团2020年1月—2022年6月电力物资采购信息，选取电力物资采购价格的核心影响因素。

历史采购数据的质量直接影响电力物资价格预测的精度，数据的完整性和准确性是影响数据质量的关键因素。

因此，为得到可信度较高的电力物资价格的影响因素，需要对数据进行预处理。

因此，需要清理缺失值和噪声数据，再标准化表示数据。

从电力物资采购数据表中可知，采购的物资种类共计35种，对每件产品的数据进行标准化处理后，利用MATLAB编程求解多元线性回归的系数。

自变量依次为采购方式，购买时间，型号，截面，阻燃特性，铠装形式，中标数量，芯数。

以电力电缆为例，得到自变量影响系数，见表1。

基于SVM的信用风险评估模型研究随着金融市场的不断发展和金融产品的不断丰富，信用风险评估的重要性日益凸显。

如何快速、准确地评估借款人的信用风险，成为了银行、金融机构等相关企业必须面对的挑战。

基于SVM的信用风险评估模型成为了解决这个问题的有效途径。

SVM（Support Vector Machine）是一种基于统计学习的分类模型。

它通过寻找最优分隔超平面，将不同的样本分成不同的类别。

SVM模型的优点在于，能够有效地处理高维数据，具有泛化能力强、鲁棒性好等优势。

传统的信用评估模型主要基于数据挖掘和统计学方法。

这种方法在数据获取、特征选择等方面存在一些难点，并且通常需要较多的人工干预。

而基于SVM的信用风险评估模型可以克服这些问题，能够自动化地处理大量的、复杂的数据，从而提高了评估的效率和准确性。

基于SVM的信用风险评估模型的建立主要分为以下几个步骤：1. 数据预处理数据预处理是信用风险评估模型重要的一个环节，其目的是为了保证评估的数据质量。

在数据预处理中，会进行数据清洗、特征提取、特征选择等操作，对数据进行处理和优化，以便得到更加准确的结果。

2. 模型训练在数据预处理完成后，会对数据进行分类，并对模型进行训练。

模型的训练主要是通过建立样本集，对样本进行分析并寻找最优分隔超平面，以得到可靠的分类决策函数。

3. 模型优化模型的优化主要是针对建立的模型进行调参，以达到更好的评估结果。

在模型优化中，主要是对模型的参数进行调节，使得模型的准确性和泛化能力得到进一步提高。

基于SVM的信用风险评估模型具有较高的准确性和有效性。

通过大量的信用数据，可以建立大规模的样本集，利用SVM模型进行分类并得出预测结果。

基于SVM的信用风险评估模型，在金融行业中已经得到了广泛的应用。

总之，基于SVM的信用风险评估模型是一种有效的信用评估方法。

通过建立大规模的信用数据样本集，利用SVM模型进行分类和预测，可以实现对借款人信用风险的精准评估。

基于SVM的上证指数预测研究作者：张晶华莫文柯甘宇健来源：《软件导刊》2017年第08期摘要：国家政策或市场经济导向等变动会对整个上证指数产生影响，为了寻找上证指数变化规律，提出基于支持向量机的预测算法。

算法首先利用数据挖掘技术在某网站上挖掘相关的上证价格数据，并取一部分上证数据作为支持向量机的训练指数样本，得到支持向量机的训练指数集，然后在训练指数集上利用支持向量机，从而得到上证指数分类的超平面指数函数以及相关的上证指数样本集，最后对所得的上证指数分3个模型进行预测研究，得到下一个开盘日的上证指数变动预测数据。

实验结果表明，预测2天后的上证指数趋势只需要前3天的数据作为自变量输入即可，且所得预测值与实际数值的误差率较低。

关键词：上证指数；SVM；数据挖掘；股票预测DOIDOI：10.11907/rjdk.171351中图分类号：TP319文献标识码：A 文章编号文章编号：1672-7800（2017）008-0156-040 引言影响上证指数变化的因素诸多，比如企业交易、市场经济、国家政策导向、居民消费能力、国际交易信息、人民币汇率变化等，都会直接或间接地对上证指数变动产生影响。

上述因素之间存在着彼此交叉影响，能够对上证指数进行有效预测，这对金融投资者、金融行业，乃至整个股票市场具有重要指导意义和实用价值。

目前，利用支持向量机对股票进行研究的文献不多。

文献[1]利用回归预测法对股票进行了短期预测，取得了初步成果，但利用回归预测方法要求的变量多且难确定，所得预测效果不理想。

文献[2]利用时间序列预测法对股票进行短期预测，也取得了一定的效果，但文献[2]并没有对股票变化的规律进行深入研究。

文献[3]和文献[4]虽然利用SVM对股票进行了研究，但只是简单拿一些数据用SVM方法进行计算，并没有进一步研究用什么样的数据进行预测得到的效果最好。

本文在文献[3]和文献[4]的基础上，利用SVM方法，通过对比不同时期的上证指数，并对下一个开盘日上证指数的变化值进行预测。

专利名称：基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测方法与系统专利类型：发明专利
发明人：何彦,李育锋,肖圳,刘雪晖,鄢萍,吴鹏程
申请号：CN202010484882.9
申请日：20200601
公开号：CN111639715A
公开日：
20200908
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于LS‑SVM的汽车仪表组装质量预测方法与系统，根据样本仪表的关键工序组装数据和组装质量检测结果构建样本数据，对LS‑SVM质量预测模型进行训练，得到模型优化参数组合；获取n个待测仪表的n条关键工序组装数据，每条关键工序组装数据包含m个组装参数；将每条关键工序组装数据转换成对应的输入向量，根据输入向量建立原始输入矩阵X，归一化处理后得到输入矩阵X；将X作为LS‑SVM质量预测模型的输入，得出组装质量预测结果。

预测系统包括关键工序组装数据输入模块、输入向量转换层、输入矩阵构建层、数据预处理层、LS‑SVM分类系统与预测结果输出层。

本发明解决了采用自动化检测设备进行组装质量检查带来的成本高昂、通用性较差的技术问题。

申请人：重庆大学
地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
国籍：CN
代理机构：重庆博凯知识产权代理有限公司
代理人：周玉玲
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