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基于误差修正和CEEMDAN-IGWO-ELM的股票价格预测建模

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应用数学进展 2024年第5期13卷 2256-2273页

作者：谢汇钦颜七笙东华理工大学理学院江西南昌

针对股票价格非平稳、非线性等特性引发预测精度低的问题,引入Halton Sequence搜索算法、莱维飞行与等级制度策略对灰狼优化算法(GWO)进行改进,提出一种基于误差修正和CEEMDAN-IGWO-ELM股票价格预测模型。首先将股票交易数据进行归一化... 详细信息

针对股票价格非平稳、非线性等特性引发预测精度低的问题,引入Halton Sequence搜索算法、莱维飞行与等级制度策略对灰狼优化算法(GWO)进行改进,提出一种基于误差修正和CEEMDAN-IGWO-ELM股票价格预测模型。首先将股票交易数据进行归一化处理,作为极限学习机(ELM)的输入对股票价格进行预测得到初始预测结果,进而得到误差序列。然后利用PE自适应地确定自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)的参数,对误差序列进行分解,利用IGWO算法优化ELM模型可调参数对每个子序列建模预测,叠加各子序列预测结果对初始预测序列进行误差修正,得到最终股票预测值。仿真实验与Diebold-Mariano检验结果表明,与其他预测模型相比,所建立模型具有更高的预测精度和优越性。

关键词：自适应噪声完备集合经验模态分解灰狼优化算法极限学习机误差修正股票价格预测

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基于ANN的调节形态学方法

系统仿真学报 2006年第Z2期18卷 233-234,238页

作者：颜七笙东华理工学院江西抚州344000

在简要介绍调节形态基本运算的基础上,提出了一种基于神经网络的调节形态学方法,结合二值图像滤波和边缘检测的实例讨论了调节形态学运算的神经网络实现,计算机仿真结果表明,该方法较之传统的数学形态学基本运算更为灵活,具有一定的实... 详细信息

在简要介绍调节形态基本运算的基础上,提出了一种基于神经网络的调节形态学方法,结合二值图像滤波和边缘检测的实例讨论了调节形态学运算的神经网络实现,计算机仿真结果表明,该方法较之传统的数学形态学基本运算更为灵活,具有一定的实用性。

关键词：调节形态学数学形态学神经网络滤波边缘检测

基于支持向量机的企业自我实现能力综合评价方法

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中国管理信息化 2007年第8期10卷 55-56页

作者：颜七笙徐辉东华理工学院东华理工学院江西抚州344000

在企业自我实现能力指标体系的基础上,提出了一种基于支持向量机的企业自我实现能力综合测评方法,该方法具有方便、准确、可靠、快速等特点。实证分析和该方法与BP算法仿真结果的比较表明,支持向量机方法更有效。

关键词：企业自我实现能力支持向量机综合评价

马尔科夫方法修正的SVM模型在科技人才资源预测中的应用

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统计与决策 2011年第11期27卷 171-173页

作者：张延飞颜七笙东华理工大学数学与信息科学学院江西抚州344000

文章根据统计资料数据,应用马尔科方法修正的SVM模型对中国科技人才资源进行预测和研究,对比传统预测模型中的离散灰色GM(1,1)模型,发现马尔科方法修正的SVM模型具有更高的拟合精度,为科技人才资源预测提供了一种新方法。

关键词：科技人才资源 SVM 马尔科夫预测

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成矿有利度的支持向量回归预测

金属矿山 2011年第11期40卷 120-123页

作者：颜七笙放射性地质与勘探技术国防重点学科实验室东华理工大学数学与信息科学学院

应用基于量子粒子群算法(QPSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,对成矿有利度进行建模和预测研究,并与BP神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明:基于量子粒子群算法优化的支持向量机成矿预测模型能较好地拟合成矿有利度与其影响因素... 详细信息

应用基于量子粒子群算法(QPSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,对成矿有利度进行建模和预测研究,并与BP神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明:基于量子粒子群算法优化的支持向量机成矿预测模型能较好地拟合成矿有利度与其影响因素之间的高度非线性关系,且比BP神经网络模型具有更高的精度,说明支持向量回归方法用于成矿有利度预测是可行有效的。

关键词：成矿预测支持向量机量子粒子群算法 BP神经网络

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最大间隔对数向量机

软件学报 2012年第12期23卷 3059-3073页

作者：胡文军王士同王娟颜七笙江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 湖州师范学院信息与工程学院浙江湖州313000 东华理工大学数学与信息科学学院江西抚州344000

通过ISE准则逼近真实密度差的L2-核分类器没有显式地考虑到分类间隔,在一定程度上不利于提高分类器精度;同时,权向量的求解最终转化为一个二次规划问题,导致L2-核分类器训练速度较慢,特别是对于较大样本.基于这两个问题,利用样本间的密... 详细信息

通过ISE准则逼近真实密度差的L2-核分类器没有显式地考虑到分类间隔,在一定程度上不利于提高分类器精度;同时,权向量的求解最终转化为一个二次规划问题,导致L2-核分类器训练速度较慢,特别是对于较大样本.基于这两个问题,利用样本间的密度差构造了分类间隔并最大化此间隔,而此问题最终转化为一个对数优化问题,故称其为最大间隔对数向量机(maximum margin logistic vector machine,简称MMLVM),进而利用梯度下降法求解最优权.同时,分别从权的全局最优性、一般化误差界及算法复杂度这3方面进行了理论分析.最后,人工和UCI,PIE及USPS数据集的实验结果表明,算法理论正确,解决了上述两个问题并获得了较好的效果.

关键词：分类最大间隔对数向量机核分类器密度差

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公路旅游客流量预测的支持向量回归模型

计算机工程与应用 2011年第9期47卷 233-235,239页

作者：颜七笙王士同江南大学信息工程学院江苏无锡214122 东华理工大学数学与信息科学学院江西抚州344000

介绍了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,为解决公路旅游客流量预测建模中的小样本问题,实现对公路旅游客流量的快速准确预测,提出了基于支持向量机回归模型的公路旅游客流量预测方法,给出了参数优化选取算法。仿真实验表明,该方... 详细信息

介绍了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,为解决公路旅游客流量预测建模中的小样本问题,实现对公路旅游客流量的快速准确预测,提出了基于支持向量机回归模型的公路旅游客流量预测方法,给出了参数优化选取算法。仿真实验表明,该方法具有比神经网络等方法更好的预测精度。说明支持向量回归方法用于公路旅游客流量预测是可行有效的。

关键词：支持向量机公路旅游客流量神经网络预测

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基于调节形态学的图像重建新算法

计算机工程与设计 2006年第9期27卷 1678-1680页

作者：颜七笙江南大学信息工程学院

形态学方法在数字图像处理和计算机视觉领域已引起了广泛的关注。引入了一种调节形态学算子,在此基础上讨论了一种新的基于调节形态学的非均匀图像抽样算法。该算法是迭代的,每一次迭代过程中,样本点的位置由最小绝对重建误差决定。描... 详细信息

形态学方法在数字图像处理和计算机视觉领域已引起了广泛的关注。引入了一种调节形态学算子,在此基础上讨论了一种新的基于调节形态学的非均匀图像抽样算法。该算法是迭代的,每一次迭代过程中,样本点的位置由最小绝对重建误差决定。描述了相应的图像重建过程。实验结果表明了该算法的有效性。

关键词：数学形态学调节形态学图像重建抽样算法

基于PSO-SVR的岩质边坡稳定性评价模型

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计算机工程与应用 2011年第16期47卷 235-238页

作者：颜七笙王士同江南大学信息工程学院江苏无锡214122 东华理工大学数学与信息科学学院江西抚州344000

针对边坡稳定性影响因素的复杂性,提出了基于粒子群算法(PSO)和支持向量回归(SVR)的边坡稳定性评价模型。该模型利用粒子群算法快速全局优化的特点和支持向量回归机对小样本数据的良好学习能力,建立了岩质边坡稳定性与其影响因素之间的... 详细信息

针对边坡稳定性影响因素的复杂性,提出了基于粒子群算法(PSO)和支持向量回归(SVR)的边坡稳定性评价模型。该模型利用粒子群算法快速全局优化的特点和支持向量回归机对小样本数据的良好学习能力,建立了岩质边坡稳定性与其影响因素之间的非线性关系。仿真实验表明,该方法具有比BP神经网络和自适应模糊推理系统(ANFIS)方法更好的预测精度。

关键词：岩质边坡稳定性评价支持向量回归粒子群算法