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时间:2019-02-06
《灰色支持向量机在小样本预测中的应用研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要灰色系统理论的研究对象足“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫”信息彳i确定系统,它通过对“部分”已知信息的生成、开发了解、认识现实世界,实现对系统运行行为演化规律的正确把握和描述。灰色动念建模是灰色系统理论的核心,也是灰色系统理论与世界相结合的桥梁。支持向量机是建立在统计学习理论的Vc维理论和结构风险最小化原则基础上的新型机器学习方法.它根据有限样本信息在模型的复杂度和期望风险之间寻求最佳折衷,能够获得更好的泛化性能。.与传统的神经网络等学习方法相比,支持向量机具有泛化能力强、维数不敏感、收敛到全局最优等优点,很好地决了前
2、者容易出现的过学习、局部极值、维数灾难等棘手问题。论文主要研究工作包括以下3个方面:1.针对狄色关联因子分析和支持向最机的分类机理,提出了一种混合算法。用灰色关联分析方法作为属性预处理器,依据属性关联度改变每个属性的权重,然后基于支持向量机进行回归建模和预测,并通过实例证明该模型的有效性。2.阐述预测技术中灰色预测模型GM(1,1),通过分析其建模机制找出影响模型精度的各种因素(背景值、初值、光滑度),并针对各种影响因素分别提出背景值预测模型(BGM模型)、初值预测模型(IGM模型)、光滑度预测模型(SGM模型),最后分别通过实例证明其有
3、效性。3.将背景值预测模型(BGM模型)、初值预测模型(IGM模型)、光滑度预测模型(SGM模型)的预测数据作为输入因子,实际数据作为输出因子,然后基于支持向量机进行回归建模和预测,并通过实例证明该模型的有效性。关键词:灰色系统理论;支持向量机;预测AbstractGreySystemTheory(GST)studiesontheindeterminatesystemwith“afewsamples’’and”poor”information.whichisinthesituationof“partofinformationknown,p
4、artofinformationunknown”.Bygeneratinganddevelopingthe“partofinformationknown”,GSTcanhelpUSunderstandandrecognizetherealworld,andhelpUSrightlymasteranddescribetheoperationalbehaviorandevolutionallawoftheinvestigatedystem.GreyDynamicModelingTechniqueisthecoreofGST,andisalso
5、thebridgebetweentheGSTandpractice.Supportvectormachines(SVM)isanovelandpowerfulmachinelearningapproachdevelopedintheframeworkofstatisticallearningtheory,whichbasesontheVCtheoryandtheprincipleofstructuralriskminimization.Italwaysperformswellinmanyprcticalapplicationswithhi
6、ghgeneralizationbecauseofitsbettertraditionallearningapproaches,suchasNearalNetwork,SVMholdstheadvantagesofgoodgeneralization,beinginsensitivetohighdimensiondataandconvergencetoglobaloptimum,SOitsolvestheintractableproblemsoftheformer,suchasover一1earning,localminima,dimen
7、sioncureseetc.ThemainworksofthiSpaperincludethefollowingthreeparts:1.AadmixturealgorithmispresentedbaseongreyrelationalanalysiSandsupportvectormachines.Pretreamentmodulewhichgreyrelationalanalysisattributionreductionalgorithmcourseendowdifferentweighttoeachinfluencingfato
8、rs,Atlastthepredictiveperformanceischecked.2.IntroducingGreypredictionmodelGM(1,1),andanalyzingt
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