社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜程度與日俱增,傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法受到了前所未有的挑戰(zhàn)。上世紀(jì)七、八十年代的兩大新興理論——統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與灰色系統(tǒng)理論的產(chǎn)生為解決復(fù)雜系統(tǒng)的預(yù)測(cè)問題提供了新的理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。在前人研究的基礎(chǔ)上,本篇博士學(xué)位論文將灰色預(yù)測(cè)理論和支持向量機(jī)有機(jī)結(jié)合起來,提出了幾種實(shí)用的解決復(fù)雜系統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法,并將其運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)、金融數(shù)據(jù)的分析與預(yù)測(cè),一系列試驗(yàn)結(jié)果證明了這些方法在實(shí)踐中能取得令人滿意的效果。論文以社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,以支持向量機(jī)的性能、效率和灰色系統(tǒng)理論及應(yīng)用為主題展開研究。首先,根據(jù)部分經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)具有貧信息、高噪聲、不穩(wěn)定和非線性的特點(diǎn),結(jié)合灰色系統(tǒng)理論,采用含邊值修正的灰色模型進(jìn)行預(yù)測(cè),獲取殘差序列后運(yùn)用支持向量回歸（SVR）方法對(duì)模型進(jìn)行殘差修正得到復(fù)合的灰色支持向量回歸模型。在支持向量回歸中構(gòu)造具有自適用性的動(dòng)態(tài)懲罰參數(shù)Ci替代傳統(tǒng)SVR中的不變參數(shù)以提高模型的準(zhǔn)確性,同時(shí)構(gòu)造算法決定ε以平滑過度調(diào)節(jié)。該方法在廣東省工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)（IGIP）和另一地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)總值（TIOV）的兩項(xiàng)試驗(yàn)中獲得了較好的預(yù)測(cè)效果。提高學(xué)習(xí)效率的一種直接途徑是減少學(xué)習(xí)問題的規(guī)模... 

【文章來源】：中南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：115 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

”東省!_業(yè)生產(chǎn)指數(shù)(1Glp}98

D影響不明顯)進(jìn)行支持向量回歸(圖3.3)。最后，用回歸殘差對(duì)GMRVV:模型進(jìn)行修正，得到GMRvv3一SVR復(fù)合模型(不同預(yù)測(cè)模型相對(duì)誤差比較如圖3.5)，該模型可用來對(duì)未來值進(jìn)行預(yù)測(cè)。公Drlgln司由飽~--，卜--3一舊 otGM(1.1)一·側(cè)盔一GMR、八舊一..月一GMR、凡叼毛、泊g日 5199〕 1996yea「2口 00200620飛O廠勝…ILI|1.…we|L--印力刀加刀DD的 DO8D000DD田田7O田田4O田2D10l$n叮，P。4。一P巴d圖3.5不同預(yù)測(cè)模型效果比較(IGlplgsZ一IGIpZ。。6).1)姻﹃橇3-rm︸︸AO令.八盛七食O吞令O合令呈。名各名備O吞OO令吞吞令O護(hù)，，，:_縣里呈盆里‘令.，帶令 1996yea「 2000200520106不同預(yù)測(cè)模型相對(duì)誤差比較(IGIp1982一引pZ。。6)一一一q曰 632D55S1比凌一匯工3刀):2，|O11|內(nèi)碑0左 0Ot0口00SJOJJ田O誘一加巴 3.4.2T1OV數(shù)據(jù)集第二個(gè)數(shù)據(jù)是某市1989年7月一1993年6月各月工業(yè)生產(chǎn)總值 (theTotal IndustrialOutputValues(T工OV))。數(shù)據(jù)來源于文獻(xiàn)「一00」。從原始數(shù)據(jù)看(圖3.7)，數(shù)據(jù)的波動(dòng)性較大，但也具有明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì)，不適合直接用灰色模型。首先

圖5.10sF尺預(yù)測(cè)殘差與G對(duì)*。。、模擬殘差(T.OV199o.lothousandyuanZOee19怕仃1615岡目，j-白“切也洲門人﹂。lsen司，P男。一尾﹄﹂

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]灰色局部支持向量回歸機(jī)及應(yīng)用[J]. 蔣輝,王志忠.  控制與決策. 2010(03)
[2]基于灰色系統(tǒng)的支持向量回歸預(yù)測(cè)方法[J]. 蔣輝,王志忠.  經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué). 2009(02)
[3]多變量灰色優(yōu)化模型在金屬切削理論研究中的應(yīng)用[J]. 韓朝暉,董湘懷.  湘潭大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào). 2008(01)
[4]多變量灰色模型MGM（1,n）在R&D投資預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 王五祥,張維,崔和瑞,劉冰.  研究與發(fā)展管理. 2006(02)
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[6]關(guān)于灰色模型的累加生成效果[J]. 同小軍,陳綿云,周龍.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2002(11)
[7]MGM（1,n）灰色模型及應(yīng)用[J]. 翟軍,盛建明,馮英浚.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 1997(05)

博士論文
[1]高效預(yù)測(cè)的核學(xué)習(xí)方法[D]. 賀文武.中南大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3470147