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《辽宁师范大学》 2010年
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基于支持向量机的时间序列预测

姜成玉  
【摘要】: 时间序列预测是人工智能与数据挖掘中主要研究课题之一.如何通过观测有限个历史样本建立模型实现预测是整个经济活动的重要工作.时间序列预测的方法很多,如传统的时间序列分析方法和神经网络方法等.这些方法在处理平稳时间序列中体现了一定的优势,但同时也存在着很多不足,预测精度往往达不到人们所期望的效果.统计学习理论是针对小样本情况下的机器学习理论,其核心思想是通过控制学习机的复杂度实现对其推广能力的控制.在这一理论下发展起来的支持向量机(Support Vector Machines, SVM)以VC维(VC Dimension)和结构风险最小化原则(Structural Risk Minimization,SRM)为基础,解决了小样本、过学习、非线性、高维数、局部小的模式识别等实际问题. 本文主要讨论了支持向量回归算法相对于经典非线性模型预测的绩效问题.文章绪论简要阐述了问题的由来、课题研究背景以及国内外研究现状.第二章介绍了时间序列分析的基本理论和方法,如AR模型、MA模型、ARIMA模型和SARIMA模型的理论基础和建模思想.第三章详述了SVM的统计理论基础,并介绍了支持向量机的回归理论.第四章以法国铁路客运量为研究案例,详细分析了季节时间序列的特点以及建模流程,并对得到的模型进行比较、分析,得到了很高的预测精度.第五章是本文的核心.本章将我国某饮品公司月销售量数据应用于支持向量机回归模型,并将预测结果与经典时间序列方法所得的结果比较,得出了支持向量机方法预测精度更高的结论,体现了支持向量机理论在季节时间序列数据上应用的优越性.最后,总结了支持向量机方法的优点,展望了支持向量机方法的发展前景并提出多元化的研究方向.
【学位授予单位】:辽宁师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP18

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 卢邹颖;基于车流量预测的非正常拥堵检测方法的研究[D];南京信息工程大学;2012年
2 周静艳;远程气象监测与质量控制系统研究[D];南京信息工程大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 周万隆;姚艳;;支持向量机在股票价格短期预测中的应用[J];商业研究;2006年06期
2 陈为民;马超群;;支持向量机方法及其在金融中的应用与前景[J];金融经济;2006年12期
3 孙德山;吴今培;侯振挺;肖健华;;加权支持向量回归算法[J];计算机科学;2003年11期
4 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
5 郝冉;;居民储蓄存款余额的时间序列分析[J];统计与决策;2007年19期
6 黄廷林,卢金锁,韩宏大,何文杰,阴沛军;地表水源水质预测方法研究[J];西安建筑科技大学学报(自然科学版);2004年02期
7 李序颖,岳丹,顾岚;我国交通货物运输量的时间序列分析[J];系统工程理论与实践;2005年01期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 孙德山;支持向量机分类与回归方法研究[D];中南大学;2004年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王东霞;张楠;路晓丽;;基于育种算法的SVM参数优化[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
2 王辉;孙世群;熊鸿斌;;城市工业废水排放量灰色预测的研究[J];安徽化工;2006年04期
3 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
4 李淑华;徐良培;陶建平;;基于支持向量机的我国水产品出口贸易风险预警研究[J];安徽农业科学;2008年30期
5 程伟;张燕平;赵姝;;支持向量机在粮食产量预测中的应用[J];安徽农业科学;2009年08期
6 武素华;;基于最小二乘支持向量机的土壤含水量检测的研究与分析[J];安徽农业科学;2009年09期
7 赵万明;黄彦全;谌贵辉;;基于支持向量机的农村用电量需求预测[J];安徽农业科学;2009年25期
8 魏宁;边宽江;袁志发;;基于ARIMA模型的陕西省GDP分析与预测[J];安徽农业科学;2010年09期
9 陈念;沈佐民;;基于化学成分检测和SVM分类的茶叶品质鉴定[J];安徽农业科学;2010年15期
10 温丽;;农村劳动力流动影响农产品价格的实证研究——基于VEC模型的方法[J];安徽农业科学;2010年33期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 韩露;余正涛;邓锦辉;章程;毛存礼;郭剑毅;;领域知识关系对领域文本分类的影响[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 吴坚;陈宁;;基于SARBF神经网络拟合的交通流量残缺信息修补方法研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 康传会;汪晓东;汪轲;常健丽;;基于最小二乘支持向量机的迟滞建模方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
9 吴静珠;刘翠玲;孙晓容;;支持向量机在近红外光谱检测技术中的应用研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 尹钟;张建华;;基于支持向量机方法的过程操作员功能状态分类[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
8 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
9 汪琼;我国轿车企业新车面市时间与先行者优势相关研究[D];华中科技大学;2010年
10 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
3 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
4 汤雪;时间序列线性表示方法及其相似性度量算法研究[D];山东科技大学;2010年
5 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
6 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
7 安文娟;Fisher和支持向量综合分类器[D];辽宁师范大学;2010年
8 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
9 姜念;区间自适应粒子群算法研究及其应用[D];郑州大学;2010年
10 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈柏堃;郜庆林;;加密自动站市级中心站实时数据质量控制分析[J];安徽农业科学;2008年29期
2 刘东,葛运建;基于SVM预测器的传感器故障诊断与信号恢复研究[J];传感技术学报;2005年02期
3 窦慧丽;吴志周;;基于小波分析和非参数回归的交通流组合预测方法[J];重庆交通大学学报(自然科学版);2011年04期
4 刘宇;陈泮勤;张稳;胡非;;一种地面气温的空间插值方法及其误差分析[J];大气科学;2006年01期
5 刘国璧;郑婷婷;;基于神经网络组合模型的能源消费量预测研究[J];湖南工程学院学报(自然科学版);2009年04期
6 张朝元;陈丽;;基于LS-SVM的交通流组合预测模型[J];湖南工程学院学报(自然科学版);2010年04期
7 宗春光,宋靖雁,任江涛,胡坚明;基于相空间重构的短时交通流预测研究[J];公路交通科技;2003年04期
8 吕琪,王慧;基于动态神经网络模型的交通事件检测算法[J];公路交通科技;2003年06期
9 张存保;杨晓光;严新平;;基于浮动车的高速公路交通事件自动判别方法研究[J];武汉理工大学学报(交通科学与工程版);2006年06期
10 张秀红;陈力;胡刚;;基于RBF的城市快速路交通异常事件自动检测算法分析[J];交通科技与经济;2011年02期
中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 白治江;基于遗传算法的模糊系统研究[D];华东师范大学;2006年
2 明亮;遗传算法的模式理论及收敛理论[D];西安电子科技大学;2006年
3 姜昌华;遗传算法在物流系统优化中的应用研究[D];华东师范大学;2007年
4 陈堂功;遗传算法及其应用于电磁装置优化设计的研究[D];河北工业大学;2006年
5 刘美容;基于遗传算法、小波与神经网络的模拟电路故障诊断方法[D];湖南大学;2009年
6 唐海红;基于遗传算法的连续梁桥优化设计方法与应用研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 全书鹏;智能交通中车流量预测与路径优化技术的研究[D];郑州大学;2010年
2 刘兴丽;基于GPRS的多要素自动气象站的设计与实现[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 肖波;自动气象站故障诊断与质量控制系统设计[D];电子科技大学;2010年
4 刘敏;基于统计方法的交通事件检测[D];武汉理工大学;2010年
5 段飞飞;基于信息融合的高速公路交通事件自动检测算法研究[D];长安大学;2011年
6 王媛媛;基于BP神经网络的混沌时间序列预测方法研究[D];河北经贸大学;2011年
7 吕琼帅;BP神经网络的优化与研究[D];郑州大学;2011年
8 吕琪;基于动态神经网络的交通事件检测算法[D];浙江大学;2003年
9 吴建生;基于遗传算法的BP神经网络气象预报建模[D];广西师范大学;2004年
10 白竹;城市主干路交通异常状态自动判别方法研究[D];吉林大学;2006年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 李超;无线网络化电能表与集成管理系统[D];南京信息工程大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 袁晓东;神经网络在股票价格预测中的应用[J];北京机械工业学院学报;2002年03期
2 吴今培;邹平;;时间序列的稳健分析[J];长沙铁道学院学报;1990年01期
3 周伟达,张莉,焦李成;线性规划支撑矢量机[J];电子学报;2001年11期
4 高学,金连文,尹俊勋,黄建成;一种基于支持向量机的手写汉字识别方法[J];电子学报;2002年05期
5 张艳宁,赵荣椿,梁怡;一种有效的大规模数据的分类方法[J];电子学报;2002年10期
6 汪成亮,宋军,胡炳权,张勤;智能神经网络在时序信号预测上的应用[J];重庆大学学报(自然科学版);2003年01期
7 赵雪辉,郑新秀,朱菌,王志强,白雪峰;灰色系统GM(1,1)残差模型在水质预测中的应用与探讨[J];干旱环境监测;1997年02期
8 凌旭峰,杨杰,叶晨洲;基于支撑向量机的人脸识别技术[J];红外与激光工程;2001年05期
9 周志华,陈世福;神经网络集成[J];计算机学报;2002年01期
10 张铃;基于核函数的SVM机与三层前向神经网络的关系[J];计算机学报;2002年07期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 田盛丰,黄厚宽;基于支持向量机的数据库学习算法[J];计算机研究与发展;2000年01期
2 张铃;支持向量机理论与基于规划的神经网络学习算法[J];计算机学报;2001年02期
3 阎辉,张学工,李衍达;支持向量机与最小二乘法的关系研究[J];清华大学学报(自然科学版);2001年09期
4 朱国强,刘士荣,俞金寿;支持向量机及其在函数逼近中的应用[J];华东理工大学学报;2002年05期
5 侯风雷,王炳锡;基于支持向量机的说话人辨认研究[J];通信学报;2002年06期
6 马永军,方凯,刘暾东,方廷健;基于支持向量机和方差的管道内表面粗糙度等级识别[J];信息与控制;2002年05期
7 吴飞,庄越挺,潘云鹤;基于增量学习支持向量机的音频例子识别与检索[J];计算机研究与发展;2003年07期
8 孙延风,梁艳春;支持向量机的数据依赖型核函数改进算法[J];吉林大学学报(理学版);2003年03期
9 朱永生,张优云;支持向量机分类器中几个问题的研究[J];计算机工程与应用;2003年13期
10 朱家元,吴伟,张恒喜,董彦非;一种新型的多元分类支持向量机[J];计算机工程;2003年17期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
2 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
3 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
4 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
5 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
6 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
7 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
8 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
9 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
10 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
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3 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
4 YMG记者 李仁 通讯员 曲华明 孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
5 上海大学理学院教授、副院长 陆文聪;酷爱化学 孜孜以求[N];中国化工报;2006年
6 ;选择合适的数据挖掘算法[N];计算机世界;2007年
7 周颖;王米渠与中医心理学[N];中国中医药报;2006年
8 记者 张云普通讯员 全攀峰 安强强;大庆物探深度域地震资料岩性解释技术获得五大突破[N];中国石油报;2008年
9 本报记者 冯治恩;敢与“雷公”试比高[N];铜川日报;2008年
10 记者 耿挺;蛋白质功能算出来[N];上海科技报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘叶青;原始空间中支持向量机若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2009年
2 常甜甜;支持向量机学习算法若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2010年
3 胡运红;支持向量机的若干算法研究[D];山东科技大学;2011年
4 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
5 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
6 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
7 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
8 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
9 周喜川;非可信环境下的支持向量机研究[D];浙江大学;2010年
10 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
2 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
3 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
4 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
5 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
6 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
8 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
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