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为提高分类性能,提出了一种新的基于数据离散化和选择性集成的SVM集成学习算法。该算法采用粗糙集和布尔推理离散化方法处理数据集,构造有差异的个体SVM以提高集成学习的性能。在训练得到一批SVM之后,算法采用了选择性集成提高性能并减小集成规模。实验结果表明,所提算法能取得比传统集成学习方法Bagging和Adaboost更好的性能。 相似文献
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针对网络流量高度自相关、随机性和非线性等时间序列特征,采用支持向量机(SVM)模型进行预测。针对SVM模型中参数难以确定的问题,采用粒子群(PSO)算法进行参数寻优,保证预测的精确度。将PSO—SVM模型预测结果与ARIMA自回归移动平均模型、BP神经网络模型预测结果进行比对,PSO—SVM模型具有更高的预测精度,能够更好地反映网络流量的变化规律。 相似文献
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针对疾病样本数据集不均衡以及传统模型预测精度低等问题,提出一种混合随机森林与人工神经网络(ANN)的集成预测模型。采用少数样本合成过采样技术(SMOTE)构建平衡训练数据集;结合随机森林特征选择优势和ANN的预测能力,通过集成方法构建混合随机森林与ANN的集成预测模型SMOTE-HRF-ANN以对畜禽疾病风险进行预警预测;将多种预测模型进行对比实验。实验结果表明,该模型能有效提高疾病预测的精准度与召回率,在少数类样本中的精确率和F1-score值分别达到96%和85%。 相似文献
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分析影响凝冻天气的相关因素:温度、降水量、湿度、气压和风速,对这些数据进行归一化处理,并以这些数据为输入样本,以是否有凝冻为输出样本,选取1969—2000年的数据作为训练样本,以2001—2008年的数据作为测试样本,然后分别用支持向量机和BP神经网络对凝冻天气进行识别预测。通过数据分析和实验比较,采用支持向量机对凝冻的识别率比BP神经网络更精确,这对凝冻天气的预测有很大帮助。 相似文献
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从机器学习算法出发,采用十折交叉验证和Grid Search网格搜索方法优化超参数.以Pima印第安人糖尿病数据集为研究对象,运用描述性统计、四分差法、特征重要性分析等方法处理数据集,分别使用逻辑回归、支持向量机(SVM)、Boosting、Bagging、Stacking集成学习方法构建糖尿病风险预测模型,并比较各个集成模型的评估指标.为验证模型在其他数据集上的有效性,运用浙江某医院体检数据集进行验证,从而评价各模型的预测效果.结果发现:Stacking集成模型在Pima印第安人数据集上的预测准确率最高,达83.74%,精确度也最好,达80.0%;Stacking集成模型同样适用于体检数据集,其准确率最高,达93.83%.可见,基于Stacking集成学习方法构建的预测模型的准确度更高、适用性较好. 相似文献
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基于支持向量机方法的股票预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
利用支持向量机方法建立股票投资预测模型,经过与多项式函数及Sigmoid核函数的对比,选用Gauss径向基函数作为SVM核函数;抽取223支上市公司的股票作为研究样本,并选取对股票投资影响显著的财务指标构造样本数据集,代入支持向量机模型进行实证测算;实验表明,与BP神经网络模型相比,在样本有限的情况下,基于支持向量机的股票投资模型预测精度更高。 相似文献
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为了更好地预测Mg/PTFE贫氧推进剂配方与其性能之间的关系,分别采用支持向量机(SVM)和BP神经网络对Mg/PTFE贫氧推进剂的燃烧热、燃烧温度和燃速进行了预测,并将各自的预测结果与测试结果进行了比较验证。结果表明,SVM能够较好地对Mg/PTFE贫氧推进剂的性能进行预测,其预测的最大相对误差(4.2%,9.8%,10.0%)都比BP神经网络预测的相对误差(13.0%,25.9%,41.8%)小,精度较高,为Mg/PTFE贫氧推进剂的性能预测提供了一种新方法。 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(10):24-27
针对神经网络方法在磨削力预测方面存在的网络结构不好确定和样本需求量大等不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的磨削力智能预测方法。介绍了支持向量回归机的基本原理,分析了影响磨削力的主要因素,选用砂轮速度、工件速度和磨削深度作为输入参数,建立了基于支持向量回归机的磨削力预测模型。仿真结果表明,所建立的预测模型是合理有效的,与BP神经网络预测方法相比,预测的结果准确性更高。 相似文献
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龙俊炜 《兰州石化职业技术学院学报》2014,(3):32-35
研究表明,大多时间序列可分解为线性部分和非线性部分的组合。融合ARMA模型在捕捉线性关系的优势和神经网络模型强大的非线性映射能力。介绍一种ARMANN集成模型,并对上证指数月收益率进行预测。结果表明集成模型的预测能力显著优于传统单一模型,对指数收益率预测比较准确,有很强的应用价值。 相似文献
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提出了一种基于支持向量机和平均模板的多角度单人脸检测算法.该方法首先利用SVM进行粗检测得到候选人脸图像,再通过平均模板匹配来初步得出候选人脸的大致朝向,最后采用BP神经网络的方法对前两步进行验证.实验结果表明本算法在检测速度和检测率等方面取得了较好的效果,并且其结果为人脸识别提供了方便,充分说明了其有效性和有用性. 相似文献
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现代数字化工业生产中,制造、组装和测试过程会产生大量数据,这些数据中隐藏着决定产品质量的信息和知识。使用传统抽检手段发现质量问题后再加以修改往往为时已晚。数据挖掘中用生产参数预测产品质量,可以预先获取产品质量信息,据此进行调整以提高产品质量。采用CRISP-DM流程,使用集成学习算法(随机森林、XGBoost),利用回归与分类模型进行数据挖掘,经参数调节获得精确的优化模型,在生产中运用该模型有助于提升产品质量。 相似文献
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股票预测系统主要是用支持向量机的回归预测算法来实现对股票周线的预测。其首先根据股票数据特征值建立一个模型,然后利用该模型进行股票周线的预测,最后与真实结果相对比。实验表明此算法考虑的特征因素较多,预测的准确率相对较高。 相似文献
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《黑龙江大学工程学报》2015,(1)
提出了一种基于Jawbone手环预测睡眠质量的方法。通过对手环收集到的运动和睡眠数据进行分析,选择出有效的特征表示,并使用支持向量机(SVM)的预测分类方法进行数据处理,取得了较好的效果。 相似文献
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分析了支持向量机特征提取算法,支持向量机算法的优点是在小样本、非线性以及高维度模式识别中拥有的最优性能。随着近几年北京市水资源日益短缺的严峻事实,本文将支持向量机特征提取算法应用到北京市水资源短缺风险的主要因素提取方面,此分析对水资源短缺分享的研究对维护社会经济的稳定、可持续发展战略的实施具有重要意义。 相似文献
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通货膨胀的诱因、预测与控制是各国政府、学者乃至普通民众关心的热点问题。运用交叉相关分析法对GDP增长率、M2增长率、工业生产者购进价格指数等因素与通货膨胀间的关系进行了定量分析,确定了各因素与通货膨胀之间的领先、一致和滞后关系;然后结合人工神经网络原理,以先前确定的领先指标作为输入信息建立了基于BP神经网络的通胀预测模型,最后根据模型预测结果,提出了控制通货膨胀的相关政策建议。 相似文献
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由于食物种类外观的多样性,针对食物图像的自动识别颇具挑战性。提出一种基于DCNN和迁移学习的食物图像识别方法。该方法采用在ImageNet图像数据集上预训练好的DCNN模型进行网络参数初始化,然后利用微调的训练方式在自建的小规模食物图像数据库集上进行迁移学习,以便获取食物图像高层次的属性特征。最后,将DCNN学习到的高层次属性特征输入到线性支持向量机进行食物图像的分类。实验测试结果表明,该方法取得的食物图像识别性能达到了94. 20%,优于梯度方向直方图和Gabor小波变换等手工类特征。可见,采用DCNN和迁移学习方法用于食物图像的自动识别是一种可行的方法。 相似文献