基于小波的支持向量机预测模型及应用

作     者：唐亮贵 程代杰 TANG Liang-Gui;CHENG Dai-Jie

作者机构：重庆大学计算机学院 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2006年第33卷第3期

页      面：202-204页

核心收录：

学科分类：13[艺术学] 02[经济学] 07[理学] 08[工学] 070103[理学-概率论与数理统计] 1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0701[理学-数学] 

基　　金：重庆市重点科技攻关资助项目(7220-B-12) 重庆市自然科学基金(CSTC 2004BB2167) 

主　　题：小波框架 支持向量机 预测模型 电子商务交易模型 

摘      要：基于统计学习的预测方法在一定程度上依赖于大量数据的基础假设,但在实际应用中时间序列样本往往是有限的,论文提出了一种基于小波的支持向量机预测模型(WSVMFM)。通过小波框架的平移所生成的平方可积空间中的一组完备的基可以构造为支持向量机(SVM)的核函数,而采用该核函数的 SVM(WSVM)可以逼近平方可积空间中的任意函数,从而提高学习和预测效率。将该预测模型应用于基于多智能代理的电子商务交易模型中可较好地解决交易状态表示及预测等问题。