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基于Morlet小波核函数支持向量机的沪深300指数预测研究

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基于Morlet小波核函数支持向量机的沪深300指数预测研究

作者：周荣谦天津财经大学

学位级别：硕士

股票市场是一个受多种因素相互影响,相互制约的动态系统,其价格波动总是呈现出随机性的特征,因而对其价格进行预测也是十分困难的。这也导致众多的国内外学者投身于对股票价格预测的研究中,提出了各种各样的用于预测股票价格的模型。这... 详细信息

股票市场是一个受多种因素相互影响,相互制约的动态系统,其价格波动总是呈现出随机性的特征,因而对其价格进行预测也是十分困难的。这也导致众多的国内外学者投身于对股票价格预测的研究中,提出了各种各样的用于预测股票价格的模型。这其中基于统计学习理论的支持向量机则是一类预测性能较好的股价预测模型。小波分析是专门用于分析非平稳信号的方法,拥有较强的局部化分析能力。将小波分析引入到支持向量机模型,训练基于小波核函数的SVM回归模型,是提升SVM回归模型预测非平稳时间序列能力的有效方法。而股票价格序列属于典型的非平稳时间序列,因此可将基于小波核函数的SVM回归模型应用于股票价格的预测,以完善股票价格预测理论框架。文章在总结现有股票价格预测理论的基础之上,将小波分析理论与支持向量机理论相融合,以Morlet小波函数作为SVM回归模型的核函数,构造了基于Morlet小波核函数的SVM回归模型。为了验证该模型适用于对股票价格的预测,文章以沪深300指数作为研究对象,分别利用基于Morlet小波核函数的SVM回归模型和其他三种基于传统核函数的SVM回归模型对其进行回归预测,并且分别使用遗传算法和粒子群算法两种启发式寻优算法确定各模型的最优参数。通过比较各模型的回归预测结果,最终得出粒子群算法优化的基于Morlet小波核函数的SVM回归模型的预测性能最优。从而证明基于Morlet小波核函数的SVM回归模型能够成功地应用于对股票价格的预测。文章最后训练了基于BP神经网络的沪深300指数预测模型。预测结果显示,基于Morlet小波核的SVM回归模型的预测精度要高于BP神经网络模型,从而证明,在有限样本下,基于Morlet小波核的SVM回归模型更加适用于股价预测。

关键词：沪深300指数预测小波核函数支持向量机遗传算法粒子群算法

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基于小波核函数的LS-WSVM的故障诊断

信息通信 2017年第10期30卷 135-135,137页

作者：王立强河北省冀中能源邢东矿河北沙河054100

异步电机作为一种可以进行机电能量转换的驱动设备,在日常生活中不可或缺。电机一旦发生故障,就会产生较大的维修费用,同时缩短使用寿命。为了使支持向量机的收敛速度更快、泛化能力更强,研究了基于最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)的... 详细信息

异步电机作为一种可以进行机电能量转换的驱动设备,在日常生活中不可或缺。电机一旦发生故障,就会产生较大的维修费用,同时缩短使用寿命。为了使支持向量机的收敛速度更快、泛化能力更强,研究了基于最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)的电机故障诊断。对实测数据进行实验,结果验证了该方法在电机故障诊断上的优越性。

关键词：电机故障诊断小波核函数最小二乘小波支持向量机

基于小波和乘法混合核函数LSSVM的顺风向非高斯空间风压预测

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振动与冲击 2017年第9期36卷 116-121页

作者：迟恩楠李春祥郑晓芬上海大学土木工程系上海200444 同济大学建筑工程系上海200092

提出了基于Marr小波核函数最小二乘支持向量机(Marr-LSSVM)的顺风向非高斯空间风压预测算法。通过传统高斯核函数(RBF)和多项式核函数(Poly)的乘法运算,提出了Poly*RBF-LSSVM(MK-LSSVM)的空间风压预测算法。运用粒子群优化(PSO)算法,对M... 详细信息

提出了基于Marr小波核函数最小二乘支持向量机(Marr-LSSVM)的顺风向非高斯空间风压预测算法。通过传统高斯核函数(RBF)和多项式核函数(Poly)的乘法运算,提出了Poly*RBF-LSSVM(MK-LSSVM)的空间风压预测算法。运用粒子群优化(PSO)算法,对Marr-LSSVM、传统单核CSK-LSSVM和MK-LSSVM的惩罚参数、核函数参数、权重、尺度因子进行优化,建立基于智能优化的非高斯空间风压预测算法;以30 m和50 m处模拟顺风向风压时程作为输入样本,使用提出的预测算法对40 m处风压时程进行了预测。数值分析表明,Marr-LSSVM、MK-LSSVM比CSK-LSSVM具有明显高的非高斯风压预测性能。

关键词：预测顺风向非高斯风压小波核函数乘法混合核函数最小二乘支持向量机粒子群优化

基于小波核极限学习机的烟叶烘烤过程的智能识别

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中国烟草学报 2024年第1期30卷 55-62页

作者：邢玉清樊彩霞豆根生宋朝鹏吴莉莉河南农业大学理学院河南省农业物联网安全与创新工程技术研究中心河南郑州450002 信息工程大学网络空间安全学院河南郑州450001 河南农业大学农学院河南郑州450002 河南农业大学烟草学院河南郑州450002

烟叶烘烤设备操作复杂、技术含量高、熟练掌握烟叶烘烤技术人员不足等问题,影响了烟叶的烘烤质量。针对上述问题,本文提出了基于小波核极限学习机的烟叶烘烤过程的智能识别方法。实验中对三段式烘烤过程中的叶片变软、主脉变软、勾尖卷... 详细信息

烟叶烘烤设备操作复杂、技术含量高、熟练掌握烟叶烘烤技术人员不足等问题,影响了烟叶的烘烤质量。针对上述问题,本文提出了基于小波核极限学习机的烟叶烘烤过程的智能识别方法。实验中对三段式烘烤过程中的叶片变软、主脉变软、勾尖卷边、小打筒、大打筒和干筋6个烘烤阶段分别提取了颜色、纹理和温湿度特征,组建了9维特征向量进入小波核极限学习机,通过增量型算法自适应地选择神经元个数,快速准确地识别了6个阶段,得到了98.33%的识别率。实验结果表明本文提出的基于小波核极限学习机的烟叶烘烤过程的智能识别方法具有一定的可行性,为研发烟叶烘烤智能调控系统奠定了理论基础。

关键词：极限学习机小波核函数烟叶烘烤特征提取识别

基于小波核的LS-SVM算法在城市交通流预测中与其他核函数对比研究

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商丘职业技术学院学报 2013年第2期12卷 57-59,67页

作者：郭翠玲卢慧西南交通大学交通信息工程及控制实验室四川成都610031 商丘职业技术学院机电工程系河南商丘476000

针对城市交通流短时流量预测在智能交通系统中的重要性,在以往研究基础上采用Morlet函数作为小波核函数,进一步提高了模型的预测精度及泛化能力.将其与其他几种常用核函数模型进行比较,其效果明显优于其他核函数模型,能够满足智能交通... 详细信息

针对城市交通流短时流量预测在智能交通系统中的重要性,在以往研究基础上采用Morlet函数作为小波核函数,进一步提高了模型的预测精度及泛化能力.将其与其他几种常用核函数模型进行比较,其效果明显优于其他核函数模型,能够满足智能交通控制和诱导的要求.

关键词：最小二乘支持向量机城市交通流预测小波核函数

基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型研究

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电气工程学报 2023年第2期18卷 142-148页

作者：邱山龚文杰张智晟青岛大学电气工程学院青岛266071 国网青岛供电公司青岛266002

为充分发挥组合核函数在相关向量机预测模型中的优势,有效提高负荷预测的精度,提出基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型。首先构造了高斯核函数与Morlet小波核函数加权组合的组合核函数相关向量机的预测模型,然后采用... 详细信息

为充分发挥组合核函数在相关向量机预测模型中的优势,有效提高负荷预测的精度,提出基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型。首先构造了高斯核函数与Morlet小波核函数加权组合的组合核函数相关向量机的预测模型,然后采用粒子群算法对两个核函数的最优权值进行优选。为提高模型的泛化能力,采用Bagging算法对原始数据多次抽样构造训练样本集。通过实际算例仿真,与多种相关向量机预测模型对比分析,验证了该模型具有较好的预测精度。

关键词：短期负荷预测相关向量机组合核函数 Bagging算法小波核函数

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基于鱼群算法的极限学习机影像分类方法优化

农业机械学报 2017年第10期48卷 156-164页

作者：林怡季昊巍 NICO Sneeuw 叶勤同济大学测绘与地理信息学院上海200092 斯图加特大学航空航天与大地测量学院斯图加特***

在传统极限学习机(ELM)研究的基础上,考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降,利用仿生鱼群算法(AF)对ELM的小波核参数和正则化参数进行寻优,并构造参数优化后的小波ELM影像分类模型(AF-ELM)。通过实验比较了该算法与人工神... 详细信息

在传统极限学习机(ELM)研究的基础上,考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降,利用仿生鱼群算法(AF)对ELM的小波核参数和正则化参数进行寻优,并构造参数优化后的小波ELM影像分类模型(AF-ELM)。通过实验比较了该算法与人工神经网路(ANN)、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等标准分类器在遥感影像分类上的精度与速度差异,并且与ELM多项式核、RBF核分类算法进行比较分析,验证了AF-ELM在分类速度和精度上的优越性。实验结果表明,AF-ELM分类方法分类速度较快,精度较高,均优于其他分类方法。能较好地应用于遥感影像上各类地物要素的自动提取。

关键词：极限学习机鱼群算法影像分类小波核函数遥感影像优化

基于小波支持向量机的非高斯空间风压内外插预测

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上海交通大学学报 2018年第11期52卷 1516-1523页

作者：李春祥殷潇上海大学土木工程系上海200444

支持向量机(SVM)的性能取决于核函数及核参数的选取.基于小波分析理论构造出满足Mercer平移不变核定理的Mexican Hat小波核函数(MW),将MW和B样条核函数分别与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合,形成MW-LSSVM和BS-LSSVM.运用粒子群(PSO)算法... 详细信息

支持向量机(SVM)的性能取决于核函数及核参数的选取.基于小波分析理论构造出满足Mercer平移不变核定理的Mexican Hat小波核函数(MW),将MW和B样条核函数分别与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合,形成MW-LSSVM和BS-LSSVM.运用粒子群(PSO)算法对MW-LSSVM和BS-LSSVM的正则化参数及核参数进行智能优化,建立了PSO-MW-LSSVM和PSO-BS-LSSVM的空间风压预测算法.实测风压预测结果表明,MW-LSSVM比BS-LSSVM和传统的径向基核函数RBF-LSSVM具有更好的非高斯风压预测性能及泛化能力,而且稳定性更强,具有较高的工程应用价值.

关键词：小波核函数样条核函数最小二乘支持向量机风压预测粒子群算法

小波核局部Fisher判别分析的高光谱遥感影像特征提取

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模式识别与人工智能 2019年第7期32卷 624-632页

作者：张辉刘万军吕欢欢辽宁工程技术大学电子与信息工程学院葫芦岛125105 辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105

为了提高高光谱遥感影像的分类精度,充分利用影像的光谱和局部信息,文中提出小波核局部Fisher判别分析的高光谱遥感影像特征提取方法.通过小波核函数将数据集从低维原始空间映射至高维特征空间,考虑到数据的局部信息,利用加权矩阵计算... 详细信息

为了提高高光谱遥感影像的分类精度,充分利用影像的光谱和局部信息,文中提出小波核局部Fisher判别分析的高光谱遥感影像特征提取方法.通过小波核函数将数据集从低维原始空间映射至高维特征空间,考虑到数据的局部信息,利用加权矩阵计算散度矩阵,对局部Fisher判别准则函数求解最优特征矩阵,使不同类别的样本在高维特征空间中的可分离性更佳.在2个公开高光谱数据集上的实验表明,文中方法的总体分类精度和Kappa系数都有所提高.

关键词：高光谱影像分类小波核函数局部Fisher判别分析特征提取