【摘要】： 為了促進(jìn)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和社會不斷的進(jìn)步,在現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)資料基礎(chǔ)上為各種商業(yè)和科研等活動做出決策分析,研究并認(rèn)識事物內(nèi)在的變化規(guī)律,對事物的未來發(fā)展進(jìn)行預(yù)測已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn)。隨著預(yù)測對象越來越復(fù)雜,精度要求的越來越高,單一的預(yù)模型始終存在著一定的盲區(qū),已經(jīng)不能滿足人們的需要,于是自然想到對兩種或多種預(yù)測模型進(jìn)行結(jié)合,在預(yù)測過程中彌補(bǔ)其各自的缺點(diǎn),實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ),達(dá)到更高的預(yù)測精度。 本論文首先詳細(xì)介紹了灰色理論和支持向量機(jī)各自理論的研究現(xiàn)狀和建模機(jī)理,然后針對灰色預(yù)測模型與支持向量機(jī)模型兩者的聯(lián)系與各自的優(yōu)勢,給出了以下兩種融合的可能性和方式,并驗(yàn)證了融合后的預(yù)測模型具有更高的預(yù)測精度： 第一,將灰色模型與支持向量機(jī)模型通過最優(yōu)權(quán)組合。其核心思想是：首先利用GM(1,1)模型和支持向量機(jī)模型分別對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,這樣得到兩組預(yù)測值,然后均方差最小的前提下,尋找最優(yōu)組合權(quán)值將兩組預(yù)測值組合起來,將組合得到的預(yù)測值作為最終的預(yù)測值,從而達(dá)到提高預(yù)測精度的目的。 第二,給出了基于灰色關(guān)聯(lián)度分析方法的兩種支持向量機(jī)預(yù)測模型(稱為灰色支持向量機(jī))。其一是將灰色關(guān)聯(lián)度方法直接利用到支持向量機(jī)模型中去,從眾多的影響因子中篩選出主要因子,再將主要因子作為支持向量機(jī)的輸入進(jìn)行預(yù)測：其二是將篩選出來的主要因子利用灰色理論方法進(jìn)行一次累加,再將累加生成數(shù)列作為輸入建立灰色支持向量機(jī)預(yù)測模型。 論文中將組合預(yù)測模型運(yùn)用于兩個實(shí)際問題中,通過實(shí)驗(yàn)中三種預(yù)測模型的預(yù)測值對比,驗(yàn)證了組合模型的有效性和準(zhǔn)確性,具有良好的魯棒性。將灰色支持向量機(jī)應(yīng)用于某城市環(huán)境污染問題中進(jìn)行模擬仿真,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新模型對預(yù)測精度有極大的改善,有效的降低預(yù)測成本和空間與時間復(fù)雜度,要優(yōu)于單一的支持向量機(jī)預(yù)測模型。
【圖文】：

的特征空間中線性可分的，它能將低維空間映射到無限維的特征空間，因此高斯基RBF核是最常用的核函數(shù)。圖3一2是一個支持向量機(jī)模擬線性分類問題圖。該支持向量機(jī)學(xué)習(xí)模型選擇RBF核函數(shù)，通過模型的不斷學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到支持向量，找到最優(yōu)的分類超平面，從而進(jìn)行仁姍分類。圖中支持向量用紅圈表示。蘸蘸蘸羹羹 鑫鑫鑫 纂纂 纂 彝彝彝彝彝彝彝彝彝彝彝彝彝彝 彝彝 彝馨摹摹——op幼 malIinearfun比 onnnnnnnnnnnnnnnnnnn +++suPPortveCtorrrrr淡毋理理馨 馨纂 纂 纂纂 纂 纂圖3一2線性分類問題中支持向量求解的模擬實(shí)驗(yàn)3.2.2支持向量機(jī)回歸
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：N941.5;O212.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2658579