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基于局域支持向量机的旱涝预测李涛;李娟【摘要】降水量的变化受到许多因素影响,其动态特征呈现复杂的非线性,使得预测难度较大.为了提高降水量预测精度,提出了一种基于局域支持向量机的降水量预测方法,对月降水量时间序列进行参数提取,构造相空间,使用支持向量回归模型代替局域线性模型,使用邻近点训练该局域支持向量回归模型.仿真结果表明,该方法预测精度高,在旱涝预测方面有较好的应用前景.【期刊名称】《湖北农业科学》【年(卷),期】2015(000)008【总页数】4页(P1991-1994)【关键词】降水量预测;相空间;局域预测;支持向量机【作者】李涛;李娟【作者单位】南京信息工程大学电子信息工程学院,南京210044;南京信息工程大学电子信息工程学院,南京210044【正文语种】中文【中图分类】TP391.4降水量是衡量一个地区降水多少的指标，降水的短期剧烈变化往往会造成旱涝灾害，从而影响国民经济发展。
高精度的降水量预测能及早地发现降水变化情况，提高灾害应对的能力。
但降水量变化属于典型的非线性多维时间序列，隐含了大量的时序动态特征，又受到当地地形、气候带、大气环流、洋流、太阳黑子以及人类活动等多种环境因子的影响，使得准确预测未来降水量的变化较为困难。
早期采用多因子回归方程法预测［1］，其简单的线性方程无法反映降水量的复杂规律，导致该方法预测精度比较低。
近年来，较为常用的方法是人工神经网络，模型参数需要经验性的确定，而且“过拟合”问题使得其训练模型精度较高，但反映模型真实性的预测精度较低，从而影响整个预测模型的可靠性和准确性，制约了其在实际中的应用。
混沌时间序列是由混沌模型生成的具有混沌特性的时间序列，相空间重构理论可以还原混沌时间序列的非线性动力特征［2］。
非线性时间序列预测分为全局预测和局域预测，全局预测用全部已知数据在整个重构的混沌吸引子上拟合动力方程；而局域预测则是用分段逼近的形式来拟合函数F，即每次利用相空间中的几个局域邻近点来逼近函数F的一个局域子集，该方法更能体现混沌系统的动态性［3］。
如何使用支持向量机进行股票预测与交易分析随着人工智能和机器学习的快速发展，越来越多的投资者开始探索如何利用这些技术来进行股票预测和交易分析。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强大的机器学习算法，被广泛应用于各种领域，包括金融市场。
本文将介绍如何使用支持向量机进行股票预测与交易分析，并探讨其优势和局限性。
一、支持向量机简介支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。
其核心思想是通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
在股票预测和交易分析中，我们可以将股票的涨跌作为分类的标签，根据历史数据训练一个支持向量机模型，然后利用该模型对未来的股票走势进行预测。
二、数据准备在使用支持向量机进行股票预测和交易分析之前，首先需要准备好相关的数据。
这包括股票的历史价格、交易量、财务数据等。
同时，还可以考虑引入一些与股票市场相关的指标，如移动平均线、相对强弱指标等。
这些数据将作为支持向量机模型的输入，用于训练和预测。
三、特征选择在使用支持向量机进行股票预测和交易分析时，选择合适的特征非常重要。
特征的选择应该基于对股票市场的理解和相关的经验知识。
例如，可以选择一些与市场情绪相关的指标，如投资者情绪指数、市场波动性等。
此外，还可以考虑引入一些与股票基本面相关的指标，如市盈率、市净率等。
通过选择合适的特征，可以提高支持向量机模型的预测准确率。
四、模型训练与优化在准备好数据并选择好特征之后，接下来需要进行支持向量机模型的训练和优化。
首先，需要将数据集划分为训练集和测试集，通常采用交叉验证的方法来评估模型的性能。
然后，可以通过网格搜索等方法来寻找最优的模型参数，如核函数的选择、正则化参数的设置等。
通过不断优化模型，可以提高其预测能力和稳定性。
五、模型评估与应用在训练好支持向量机模型之后，需要对其进行评估和应用。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
此外，还可以绘制ROC曲线和学习曲线来分析模型的性能和泛化能力。
如何使用支持向量机进行时空数据分析与预测时空数据分析与预测在现代社会中扮演着重要的角色，它可以帮助我们理解和预测各种时空现象，如气候变化、人口迁移、交通流量等。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强大的机器学习算法，可以有效地处理时空数据，并提供准确的分析和预测结果。
本文将介绍如何使用支持向量机进行时空数据分析与预测，并探讨其应用领域和局限性。
首先，我们需要了解支持向量机的基本原理。
支持向量机是一种监督学习算法，其目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
在时空数据分析与预测中，我们可以将时空数据看作是一个高维空间中的点集，其中每个点表示一个时空位置，而其属性值则表示该位置上的特征。
支持向量机通过在高维空间中找到一个超平面，使得不同类别的样本尽可能地被分开，从而实现对时空数据的分析和预测。
在使用支持向量机进行时空数据分析与预测时，我们需要考虑以下几个关键因素。
首先是数据的选择和预处理。
时空数据通常具有高维、复杂和不完整的特点，因此在使用支持向量机之前，我们需要对数据进行合理的选择和预处理。
例如，可以通过降维和特征选择等方法来减少数据的维度，从而提高算法的效率和准确性。
此外，还可以使用插值和填充等方法来处理数据的缺失和异常值，以确保数据的完整性和准确性。
其次是模型的构建和训练。
支持向量机的核心思想是通过最大化间隔来找到最优的超平面，从而实现对样本的分类和预测。
在时空数据分析与预测中，我们可以根据具体的问题选择不同的核函数，如线性核、多项式核和高斯核等。
同时，我们还需要确定模型的参数，如惩罚因子和核函数的参数等。
这些参数的选择将直接影响支持向量机的性能和准确性，因此需要通过交叉验证等方法进行调优。
最后是模型的评估和应用。
在使用支持向量机进行时空数据分析与预测时，我们需要对模型进行评估和验证，以确保其准确性和可靠性。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
相关向量机相关向量机（Relevance Vector Machine, RVM）是一种基于贝叶斯理论的非参数模型。
相对于传统的支持向量机（SVM），RVM在优化时不需要预设参数，能够自动选择重要的特征和样本。
由于这些特点，RVM在模式识别领域中被广泛应用，特别是在小样本学习和高维数据下表现优异。
一、基本思想 RVM的基本思想是利用贝叶斯框架建立一个线性回归模型，同时为每个权值引入一个像是“自适应稀疏先验”的异常高斯分布。
这个先验分布可以给每个权值一个很小的后验概率，从而将一部分权值置为零，达到特征选择的效果。
RVM最大化后验概率（Posterior Probability）来选择重要特征和样本，其数学表达式为：其中w是权值，β是噪声的逆方差，X是m×N的数据矩阵，y是标签向量。
通过求解后验概率，我们可以得到模型的参数，也可以通过Marginalizing参数w来估计出预测结果，而不需要通过优化参数w来解决回归问题。
二、 RVM和SVM的比较1. 参数选择在SVM中，我们需要手动选择核函数和相应的参数，以及软、硬间隔等参数。
而RVM是一个非参数的模型，不需要预设参数，能够自动选择重要的特征和样本。
2. 稀疏性 SVM中的支持向量是决策边界的决定元素，而RVM已经集成了特征选择。
同时，通过引入“自适应稀疏先验”异常高斯分布，RVM可以通过优化后验概率，自动剔除无关特征和样本。
3. 模型求解在SVM中，优化是由二次规划问题（QP）确定的。
如果样本很大或者测试样本很多，这将会是一个非常耗时的操作。
在RVM中，通过求解后验概率和边缘似然来决定似然函数的一些参数。
这个求解可以通过EM（Expectation Maximization）算法来实现，在计算上更加高效。
4. 鲁棒性 SVM是一种比较鲁棒的模型，其优化过程并不容易陷入局部最优解。
而RVM具有相当高的鲁棒性，即使数据的分布与模型不匹配，也能得到良好的结果。
应用支持向量机模型（SVM）研究电网物资需求预测问题【摘要】为满足电网建设项目物资需求，在现有企业资源计划（erp）系统完成上线并能够提供初步数据支持的基础上，针对如何依据电网建设项目里程碑计划中的基本工程建设指标，合理预测物资需求，是一个非常值得研究的问题。
本文采用支持向量机模型（svm）构建应用于电网建设项目的物资需求预测模型，并通优化算法对模型参数设置进行优化，从而提高预测模型的预测质量，经过省级电网建设项目物资需求历史数据测试，模型预测结果能够满足实际使用要求，可以有效解决电网建设项目物资需求预测的问题。
【关键词】电网建设；物资需求预测；支持向量机；优化算法一、引言电网建设项目所需的物资是电网企业物资需求的主体，其需求量的合理预测，对于加强物资计划和采购，提高物资计划及时性、准确性，节约物资成本具有重要意义。
以往由于物资需求预测所需支持数据缺乏，预测结果往往不佳，使用效果也不理想。
国家电网公司的企业资源计划（erp）系统已于2010年全面上线运行，为电网建设物资的需求预测提供了一个难得的数据平台，能够为物资需求预测提供初步的数据支撑。
使得利用系统数据资源，依据工程建设里程碑计划中的基本工程指标如电压等级、线路长度、变电容量等，构建合理有效的模型，进行物资需求预测成为可能。
二、模型的构建电网建设项目物资需求影响因素（如设计方案、工程实际情况等）复杂多变，所需物资的种类繁多，物资需求呈现明显的随机性和非线性特征，对于依据若干工程技术指标对工程项目的物资需求进行预测，结果的不确定性明显，预测难度较大。
然而支持向量机模型能够在此类预测问题中表现出较强的优势。
现有利用支持向量机技术进行复杂情形预测的理论应用研究有：鲍永胜和吴振升应用支持向量机对短期风速进行了预测计算[1]，沈梁玉和于欣针对夏季电力负荷采用支持向量机进行了预测分析[2]，祝金荣，何永秀和furong li结合混沌理论和支持向量机提出了一个新的电价预测模型[3]。
基于支持向量机的股票预测模型研究股票市场因其高风险和高回报而备受关注。
投资者和交易员一直在寻找有效的方法来预测股票市场的走势，以便做出明智的投资决策。
在这个任务中，我们将探索基于支持向量机的股票预测模型，并研究其在股票市场中的应用。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，其主要目标是将数据点划分到不同的类别中。
SVM通过在数据的特征空间中构建一个超平面来实现分类。
在股票预测模型中，我们可以使用SVM来划分股票价格趋势的上涨和下跌。
首先，我们需要收集与股票相关的数据，包括股票价格、成交量、市场指数等。
这些数据将作为特征用于训练模型。
同时，我们还需要确定一个目标变量，它可以是股票价格的上涨或下跌。
接下来，我们可以使用支持向量机算法来构建一个预测模型。
在训练模型之前，我们需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、特征选择和数据归一化等。
清洗数据可以去除异常值和缺失值，以提高模型的准确性。
特征选择可以通过选择最相关的特征来减少模型的复杂性。
数据归一化可以将不同尺度的数据缩放到相同的范围，以避免某些特征对模型产生过大的影响。
在训练模型时，我们可以使用历史数据来进行训练和验证。
训练数据集可以包括过去一段时间的股票数据，而验证数据集可以包括最近的股票数据。
通过不断优化模型的参数和调整特征的选择，我们可以得到一个较好的预测模型。
在模型训练完成后，我们可以使用该模型来进行未来股票价格的预测。
对于每个新的数据点，我们可以将其传入模型，并使用模型输出的结果来判断股票价格的趋势。
根据模型预测的结果，我们可以做出相应的投资决策，例如买入或卖出股票。
然而，需要注意的是，股票市场具有极高的不确定性和风险，预测股票价格是非常困难的。
虽然支持向量机是一个强大的工具，但并不能保证100％的准确性。
因此，在使用预测模型做出投资决策之前，我们应该在全面考虑风险的基础上进行决策，并结合其他的分析工具和信息。
