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        基于光滑支持向量機的經(jīng)濟預測模型

        2015-05-30 18:24:25田豐
        2015年19期
        關鍵詞:支持向量機

        田豐

        摘要:由于支持向量機方法具有推廣能力強、擬合精度高、全局最優(yōu)等特點, 將支持向量機應用于對經(jīng)濟發(fā)展水平的預測中, 建立基于支持向量機的經(jīng)濟預測模型, 近年來受到了廣泛的關注, 并得以迅速發(fā)展. 但在處理大數(shù)據(jù)時, 求解支持向量機對應的二次規(guī)劃問題是非常棘手的, 如何有效求解支持向量機是一個不可回避的研究課題. 光滑支持向量機是標準支持向量機的一種改進形式, 其在經(jīng)濟走勢預測中的應用已顯示出了優(yōu)越性. 本文主要介紹了光滑技術在支持向量機中的應用及具體算法.

        關鍵詞:經(jīng)濟預測模型;支持向量機;加函數(shù);光滑函數(shù);Newton-Armijo算法

        1.引言

        近年來, 經(jīng)濟預測[1-2]一直成為各國學者研究的焦點問題之一。為了取得好的預測結(jié)果, 專家們進行了多次嘗試并提出了各種各樣的定性模型和定量模型, 如時間序列預測、灰色預測、統(tǒng)計模型、神經(jīng)網(wǎng)絡等, 其中時間序列預測成為研究的重要課題然而, 傳統(tǒng)的經(jīng)濟預測分類方法已不能完全滿足現(xiàn)代經(jīng)濟預測的要求, 因此, 我們需要尋找一種新的預測方法經(jīng)濟預測可以看作一個模式分類過程, 而支持向量機(support vector machine, SVM)[3]是解決分類問題的一個有效方法, 目前在經(jīng)濟預測領域也得到應用經(jīng)典的SVM通過求解一個對偶的二次規(guī)劃問題(quadratic programming problem, QPP)來得到分類超平面和決策函數(shù)2007年, Jayadeva等人[4]在SVM的基礎上首次提出了雙生支持向量機(Twin SVM, TSVM)。2001年, Lee等人[5]提出了光滑支持向量機(smooth SVM, SSVM), 利用光滑技術將SVM的原始問題轉(zhuǎn)化為無約束光滑最優(yōu)化問題。2008年, Kumar等人[6]在SSVM的基礎上提出了光滑雙生支持向量機(smooth TSVM, STSVM)。研究結(jié)果表明, 光滑模型的效果比求解二次規(guī)劃問題優(yōu)越。本文在多年研究基礎上, 詳細介紹了光滑支持向量機的理論模型和詳細算法, 結(jié)構如下: 第二部分主要介紹光滑支持向量機及相關算法; 第三部分闡述光滑雙生支持向量機及相關算法; 第四部分作出結(jié)論。

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