灰色模型與支持向量機融合的研究.pdf

1、為了促進經(jīng)濟快速發(fā)展和社會不斷的進步，在現(xiàn)有的統(tǒng)計數(shù)據(jù)資料基礎(chǔ)上為各種商業(yè)和科研等活動做出決策分析，研究并認(rèn)識事物內(nèi)在的變化規(guī)律，對事物的未來發(fā)展進行預(yù)測已經(jīng)成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域新的研究熱點。隨著預(yù)測對象越來越復(fù)雜，精度要求的越來越高，單一的預(yù)模型始終存在著一定的盲區(qū)，已經(jīng)不能滿足人們的需要，于是自然想到對兩種或多種預(yù)測模型進行結(jié)合，在預(yù)測過程中彌補其各自的缺點，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，達到更高的預(yù)測精度。
　　 本論文首先詳細(xì)介紹了灰色理論

2、和支持向量機各自理論的研究現(xiàn)狀和建模機理，然后針對灰色預(yù)測模型與支持向量機模型兩者的聯(lián)系與各自的優(yōu)勢，給出了以下兩種融合的可能性和方式，并驗證了融合后的預(yù)測模型具有更高的預(yù)測精度：
　　 第一，將灰色模型與支持向量機模型通過最優(yōu)權(quán)組合。其核心思想是：首先利用GM(1，1)模型和支持向量機模型分別對數(shù)據(jù)進行預(yù)測，這樣得到兩組預(yù)測值，然后均方差最小的前提下，尋找最優(yōu)組合權(quán)值將兩組預(yù)測值組合起來，將組合得到的預(yù)測值作為最終的預(yù)測值，從

3、而達到提高預(yù)測精度的目的。
　　 第二，給出了基于灰色關(guān)聯(lián)度分析方法的兩種支持向量機預(yù)測模型(稱為灰色支持向量機)。其一是將灰色關(guān)聯(lián)度方法直接利用到支持向量機模型中去，從眾多的影響因子中篩選出主要因子，再將主要因子作為支持向量機的輸入進行預(yù)測；其二是將篩選出來的主要因子利用灰色理論方法進行一次累加，再將累加生成數(shù)列作為輸入建立灰色支持向量機預(yù)測模型。
　　 論文中將組合預(yù)測模型運用于兩個實際問題中，通過實驗中三種預(yù)測模型