基于支持向量机的预测方法模型文献综述
基于支持向量机岩溶塌陷的智能预测模型
岩溶 塌 陷是 岩 溶 地 区 常见 的 一 种 环 境 地 质 灾 害， 它发 生突然 ， 害 性 大 ， 其 预测 评 价 方 法 的研 危 对 究 已成为 岩溶 环境 区进 行 国 土规 划 、 源 开 发及 基 资 础设 施建设 的基 础 性 工 作 ． 岩 溶 塌 陷 的影 响 因素 但
ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｆ ｋ ｒｔ ｏ ａ ｓ ｒ ｄ ｃ ｉｎ． ｈ ｅ ｒｈ ｏ ａｓｉ ｃ ｌ ｐ ｅＰ ｅ ｉｔ ｅ ｃ ｏ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ｋ ｒ ｔ ｏｌｐｓ ｓ ｐ ｏ ｔｖ ｃ ｏ ｃ ｉ ｅ； ｅ ｉｔｏ ｄ ｌ ｙ ｒ ｓ： ａ ｓｉ ｃ ｌａ ｅ； ｕ ｐ ｒ ｅ ｔ ｒｍａ ｈ ｎ ｐｒ ｄｃ ｉ ｎ Ｍｏ ｅ ｃ
行预测 ． 结果表明， 支持向量机预测模型具有较高精度， 在岩溶塌陷预测研究中具有广阔的应用前景．
关键 词 ： 岩溶 塌 陷 ； 支持 向量机 ； 预测模 型
中图分类 号 ： ６ ２ Ｐ ４ 文献标 志码 ： Ａ
Ｉ ｔ ｌｉ ｅ ｏ ｅ ｆＫａ ｓｉ ｌａ ｅ Ｐｒ ｄ ｃ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｓ ｎ ｅｌｇ ｎｔＭ ｄ ｌｏ ｒ ｔｃ Ｃｏ ｌ ｐｓ ｅ ｉ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ＶＭ Ｌ ＩＹ ｎ ｂａ ， Ｉ ｈ ｎｈｎ Ａ ｏｇ ｉ Ｑ Ａ０ Ｃ ｕ ｓｅｇ ｏ
基 于支 持 向量机 岩 溶 塌 陷的 智 能预 测模 型
赖 永标 ， 乔春生
（ 北京交通大学 土木建筑工程学院， 北京 １０４ ） ００４
摘
要 ： 综 合分析 了各 种岩 溶塌 陷预 测 方法和 介绍 支持 向量机 的基础 上 ， 出基 于支持 向量机 的 在 提
岩 溶塌 陷预 测方 法 ， 用 Ｍａｌ 运 ｔ ｂ语言 编程 ， ａ 建立 了相 应 的岩溶 塌 陷预 测模 型 ． 已有 的岩 溶 地 面塌 以 陷 实例 为 学习样本 ， 进行 学 习测 试 ， 到训 练效果 较佳 的预 测模 型 ， 用此模 型 对 某 市岩 溶塌 陷进 得 并
基于支持向量机的电力负荷组合预测模型
２种 以上 无偏 的单 项 预测 可 以组合 出优 于 每个单 项
的预测 结果 ． 能有 效地提 高 预测精 度 。 根据 组合 预测 确定 权 系数 的不 同 ．将 组合 预测 模 型分 为 固定 权 系数组 合预测 模 型和变 权 系数 组合
预测模 型 前 者研 究得 较早 ． 已取得 一定 的 进展 ；
时 间序 列法 为代 表 的传统 方 法 ［ 它们虽 然 运算 简 ２ ． ． 单 、 算 速 度 快 ． 由于模 型过 于简 单 而无 法 模 拟 计 但 复 杂 多变 的 电力 负荷 ：另 一 类 是 以人 工 神 经 网络 法 ］ 表 的新 型智 能方 法 ． 为代 由于 人工 神 经 网络具
ｅｔｒ ｃ ｉ Ｓ ｓ ｒ ｅｔ ｔ ｐ￣ ｈ ｐ ｔｆ Ｍ ｉ ｍ ｅ ｅ ｅ ｎｈ ｐ ｉ ｏＳ ｓ 型 ， 用 各 种 方 法 的预 测 结 果 作 为 Ｓ Ｍ 的输 入 ． 际 负 荷 值 ｖｃｏ ａｈｎ（Ｖ ｉｐ ｓｎ ｄｉ ｅ ａｅＴ ｅ ｎｕ Ｖ 利 Ｖ 实
维普资讯
文 草 编 号 ： ０ ９ ８ １ ２ ０ ０ － ０１ — ４ １ ０ —１ ３ （ ０ ７） ２ ０ ４ ０
基 于 支持 向 量 机 的 电力 负 荷 组 合 预 测 模 型
张 亚军 ， 志 刚 ， 柏 超， 刘 霍 张大 波
（ 南 ３ ） 西 成 １０ １
（ｏ ｔｗ ｓ Ｊ ｏ ｎ ｎｖｒ ｔ， ｈ ｎ ｄ １０ １ Ｃ ｉａ Ｓｕｈ ｅｔ ｉ ｔ ｇＵ ｉ ｓ ｙ Ｃ ｅ ｇ ｕ６ ０ ３ ， ｈｎ ） ａ ｏ ｅｉ
摘 要 ： 出 了 一 种 基 于 支持 向 量 机 （ Ｍ） 给 Ｓ Ｖ 的组 合 预 测模
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａ ｃ ｍｂｎ ｔ ｎ ｆｒ ｃ ｓｉｇ ｍｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｓ ｐ ｏ ｓｒ ｃ ： ｏ ｉ ａｉ ｅ ａ ｔ ｄ ｌ ｓ ｄｏ ｕ ｐ ｒ ｏ ｏ ｎ ｂ ｔ
支持向量机在电力市场预测中的应用方法
支持向量机在电力市场预测中的应用方法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，它在电力市场预测中具有广泛的应用。
本文将介绍SVM的原理和在电力市场预测中的具体应用方法。
首先，我们来了解一下支持向量机的原理。
SVM是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。
其基本思想是找到一个超平面，将不同类别的数据样本分隔开来。
在二维平面上，这个超平面可以是一条直线，而在多维空间中，它可以是一个超平面。
SVM的目标是找到一个最优的超平面，使得它能够最大化两个类别之间的间隔，并且能够正确地分类样本。
在电力市场预测中，支持向量机可以用于电力负荷预测、电力价格预测等方面。
首先，我们来看电力负荷预测。
电力负荷预测是指根据历史的电力负荷数据，预测未来一段时间内的电力负荷情况。
这对于电力市场调度和电力供应具有重要意义。
支持向量机可以利用历史的电力负荷数据，通过构建一个回归模型，来预测未来的电力负荷。
通过对历史数据的学习，SVM可以捕捉到负荷的变化规律，并且能够较好地进行预测。
另外，支持向量机还可以用于电力价格预测。
电力市场的价格波动较大，预测电力价格对于电力企业和用户来说都具有重要意义。
SVM可以通过学习历史的电力价格数据，构建一个回归模型，来预测未来的电力价格。
通过对历史数据的分析，SVM可以发现价格的变化规律，并且能够进行准确的预测。
这对于电力市场参与者来说，可以帮助他们做出更好的决策，提高市场竞争力。
除了负荷预测和价格预测，支持向量机还可以用于电力市场的其他方面。
例如，它可以用于电力市场的异常检测。
电力市场中存在各种异常情况，如电力故障、电力盗窃等。
通过对历史数据的学习，SVM可以识别出这些异常情况，并且能够及时地进行预测和预警。
这对于电力市场的安全运行和稳定发展具有重要意义。
在实际应用中，支持向量机的性能往往受到多个因素的影响。
例如，数据的质量、特征的选择、模型的参数等。
支持向量机的金融数据分析与预测
支持向量机的金融数据分析与预测支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于统计学习理论的监督学习模型，它在金融数据分析与预测中具有广泛的应用。
本文将介绍支持向量机在金融数据分析与预测中的原理和应用，并探讨其在金融领域所面临的挑战与前景。
首先，我们将了解支持向量机的原理。
支持向量机通过将数据集映射到高维特征空间中，寻找一个最佳的超平面来进行分类或回归。
它的目标是找到一个超平面，使得两个不同类别的数据点能够被最大间隔所分隔。
通过引入核函数，支持向量机可以有效地处理非线性数据，并且具有较强的泛化能力。
在金融数据分析中，支持向量机可以应用于多个方面。
首先，支持向量机可以用于金融市场的分类问题，例如判断股票市场中股票涨跌的趋势。
通过对历史数据进行分析和学习，支持向量机可以根据不同的特征变量预测股票的涨跌趋势，帮助投资者进行决策。
其次，支持向量机可以用于金融市场的回归问题，例如预测房价、利率和外汇汇率等。
通过对相关因素进行分析和学习，支持向量机可以建立回归模型来预测未来的趋势和变化。
这对于金融机构和投资者来说是非常有价值的信息，可以帮助他们做出更明智的决策。
此外，支持向量机还可以用于金融风险管理和信用评估。
金融风险管理是金融机构必须面对的重要问题之一。
通过对历史数据进行分析和学习，支持向量机可以帮助金融机构评估风险和制定相应的风险管理策略。
同时，支持向量机还可以用于信用评估，通过对个人或企业的相关数据进行分析，预测其信用状况和违约风险。
然而，支持向量机在金融数据分析与预测中面临着一些挑战。
首先，金融数据通常具有高维度和复杂性，这对模型的训练和调优提出了更高的要求。
其次，金融数据的异质性和数据的稀疏性也给支持向量机的性能带来了一定的影响。
因此，如何选择合适的核函数和对模型进行调优，将成为提高支持向量机在金融领域应用效果的关键。
然而，尽管面临一些挑战，支持向量机在金融数据分析与预测中依然具有广阔的前景。
基于支持向量机的导水裂缝带高度预测模型
式中， 为 一 ， Ｏ ９和 ｂ为权 值 系 数 和 偏 置 量 。根 据结 构 风 险 最 小 化 原 则 ， 函数 回 归 问题 等 价
于 以 下 泛 函最 小 ｍ ：
１ １ ．
缝 带 高度 预 测 ， 建 立 了导 水 裂 缝 带 高 度 与 不 同地 质
采矿 条件 之 间的非 线性 映射 ， 取得 较 好 的 预测 结 果 。 但是 ， 上述 Ａ Ｎ Ｎ模 型 较 多 地 考 虑 了煤 层 赋存 条 件 ，
蔺 哲 渊
（ 西 山 煤 电 集 团设 计 院 ， 山西 太原
０ ３ ０ ０ ５ ３ ）
摘要 ： 文 中研 究 并建 立 了基 于支持 向 量机 （ Ｓ Ｖ Ｍ） 的 长壁 冒落开 采 条 件 下 采空 区顶板 导水 裂缝 带 高 度 非线性 预 测模 型 。首先 分析 了影 响导 水裂 缝 带 高度 的 因素 ， 搜 集 多个矿 区的 导水 裂缝 带 高度 实测
第 １期
２ ０１ ３年 ２月
矿 山 测 量
Ｍｌ ＮＥ Ｓ ＵＲＶＥＹ１ ＮＧ
ＮＯ ．１
Ｆｅ ｂ． ２ ０１ ３
ｄｏ ｉ ： １ ０． ３９ ６ ９／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ．１ ０ ０１ —３５ ８Ｘ． ２ ０１ ３． ０１ ． ０１ ８
基 于 支 持 向量 机 的导 水 裂 缝 带 高 度预 测 模 型
尺 （ ∞ ） ＝ ÷∑Ｉ Ｙ 一 ， （ ） Ｉ ＋ ｃ Ｉ ｌ ｌ 【
其中， Ｃ为泛 化常 数 ， 代价 函数 ｌ
（ ２ ）
如何利用支持向量机进行股票市场预测与交易
如何利用支持向量机进行股票市场预测与交易股票市场一直以来都是投资者关注的焦点，预测市场走势并进行交易是投资者们追求的目标。
然而，市场的波动性和复杂性使得预测变得困难。
在这个信息爆炸的时代，利用机器学习算法成为一种有效的方式来预测股票市场并进行交易。
本文将探讨如何利用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）来进行股票市场预测与交易。
一、SVM的基本原理SVM是一种监督学习算法，其基本原理是通过找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点分开。
在股票市场预测中，我们可以将不同的市场状态看作是不同的类别，例如上涨、下跌、震荡等。
通过训练数据集，SVM可以学习到一个决策边界，将未知的样本点分类到对应的市场状态中。
二、数据预处理在使用SVM进行股票市场预测之前，首先需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、特征提取和数据标准化等步骤。
数据清洗是指去除异常值和缺失值，以保证数据的准确性和完整性。
特征提取是将原始数据转化为可以被模型理解的特征，例如技术指标、市场情绪指标等。
数据标准化是将特征值缩放到一个统一的范围，以避免某些特征对模型的影响过大。
三、模型训练与优化在进行模型训练之前，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
在SVM中，我们需要选择合适的核函数和超参数。
核函数决定了数据在高维空间中的映射方式，常用的核函数有线性核、多项式核和径向基函数核等。
超参数包括惩罚参数C和核函数参数gamma等，它们的选择直接影响模型的性能。
为了选择最优的超参数组合，可以使用交叉验证和网格搜索等方法。
交叉验证将训练集划分为若干个子集，每次使用其中一部分作为验证集，其余部分作为训练集。
网格搜索则是遍历超参数的所有可能取值，通过评估模型在验证集上的性能来选择最优的超参数组合。
四、模型预测与交易在模型训练完成后，我们可以使用训练好的模型进行预测和交易。
对于预测，我们可以将新的数据样本输入到模型中，通过模型的输出来判断市场的状态。
《基于机器学习的旅游景区日客流量预测方法研究国内外文献综述》4500字
基于机器学习的旅游景区日客流量预测方法研究国内外文献综述目录基于机器学习的旅游景区日客流量预测方法研究国内外文献综述 (1)1 国内研究现状 (1)1.1 旅游客流量预测问题研究现状 (1)1.2 深层神经网络在时间序列预测方面的研究现状 (3)2 国外研究现状 (4)2.1 旅游客流量预测问题研究现状 (4)2.2 深层神经网络在时间序列预测方面的研究现状 (4)参考文献 (5)1 国内研究现状1.1 旅游客流量预测问题研究现状早期对于旅游需求预测的研究主要集中在长期和中期预测，如年度、季度、以及月度客流的预测。
韩兆洲等人构建了以消费者预期指数、城镇居民人均可支配收入、接待过夜游客数量三个指标滞后值为输入变量的GA-LSSVR 模型和季节调整的ARIMA 模型以及基于GIOWHA 算子的组合模型，对广东省接待的过夜游客流量进行预测[1]。
此外，灰色预测方法在旅游需求的预测方面也得到了大量的研究和应用，其主要思想是通过分析和挖掘时间序列之间的内在关联性，建立微分方程组来进行预测。
相比于传统的Box-Jenkins 方法，灰色预测方法的限制条件少，计算较快，且不需要进行平稳性检验和白噪声检验。
在对旅游需求的预测和计算方面，周廷慰利用数列灰预测方法和经过改进的灰色马尔科夫模型预测了安徽入境的旅游人数及其外汇收入，并对结果进行了详细的分析和对比[2]；李丹建立了基于灰色系统组合模型优化后的平常日客流量预测模型，以安徽黄山景区的平常日客流量数据为例进行预测，取得了较好的预测效果[3]；赵欢采用分形自回归滑动平均（ARFIMA）模型，结合灰色预测FGM(1,1)模型，对2001 年到2018 年的广东省游客人数数据集进行了分析和预测，发现该预测方法的应用能显著提高长期预测结果的可靠性和准确度[4]。
不过，这些比较经典的时间序列预测方法主要集中在数据内在变化规律的回归分析以及对时间序列变化趋势的预测和外推上，没有充分考虑可能影响游客量的各种相关因素，并且对非线性系统的数据处理和分析能力也比较差。
基于支持向量机的旅游客源预测模型研究
生 活水平 的 提高 和社会 压力 的加 大 ，使得越 来 越多 的 人选 择节 假 日出门旅 游 。但 是旅 游人 数 的增 多 ，对 于 旅 游业是 提 高收益 的好 兆头 ，同时带 来 的旅 游 景点 人 流 密集 ，节假 Ｅ的时候 出现 交通 拥堵 现象 ，交 通工 具 ｔ
个 线性 回归 函数 ，表 达式 如下所 示 ： 高 ，尽 管我 国的旅 游业 发展 的 时间 比较 晚 ，但是 却 得 ｆ（ ） ＝ ［ Ｘ ， 式 中 ，表示 阈值 。 （ ） ＋ｂ ｘ］ （） １ 到 了快 速 的 发 展 。根 据 相 关 统 计 ，１８ ９６年 我 国 国 内
向量机在旅 游客 源预测 中的应 用。首先 ，分析 了支持 向量机 的基本理论 ；其 次，分析 了近年 来我 国境 内旅 游 市场发 展情况 ，并且分析 了旅 游市场 变化 的原 因；然后 ，进 行 了旅 游客 源预测 实际分析 ，首先根据 １９ ２ １ ９６— ０ １年期 间我 国 旅 游客数据验证 了支持 向量机 的预测 准确性 ，然后对 ２ １ ２ １ ０ ２— ０ ８年我 国境 内旅 游客源数 量进 行预测 ，从 而为旅 游
出现 了 许 多 旅 游 客 源 预 测 的 方 法 ，例 如 ，回归 分 析 法 、指数 预测方 法等 。尽 管这些 方法得 到 了相应 的应
大 的难度 。旅 游业 和工业 、农 业等 行业 相 比 ，具 有较
强 的波动 性 ，一方 面受 到 国内 以及 国际经济 政治 环境 以及 突发 事 件 的干 扰 ，另 外 一 方 面 还 受 到 游 客 的爱
游 客 源进 行预测 是切 实可 行 的 。
１ 支持 向量机 的基 本原 理
基于灰色关联支持向量机的中国粮食产量预测模型
ｍｎ Ｉ （） Ｘ ｆ ａ ｘＸ ｋ 一 ‘ ｉ叫ｎ戈 尼 一ｉ ）＋ ｘ ｏ ） （ ｏ （ ｍ ｌ（ 圳
，、 ，
）
为分辨 系数 ，０＜ ＜ ，一般 孝取 ０ ５ 比较序列的关联程度 ，为了从整体上 了解序列的关联程度 ，必须
求出它们 的时间平均值 。灰关联度为：
’
７ ｏ ＝ （ ，） ÷∑７ ｏ ） ） ＸＸ （（ ， Ｊ 龙 ｉ （） ｝
收稿 日期 ：２０ ．１０ ０ ６１ － ７
第４ 期
李晓东 ： 基于灰色关联支持向量机的中国粮食产量预测模型 ｔ
７ ７
计的方法进行处理，尽管解决了实际问题 ， 但是也具有某些局 限眭，例如，如果系统的数据有限 ，很难找 到统计规律。灰色系统理论中的灰关联分析弥补了数理统计的方法 的缺陷，它对样本量的多少和样本有无 规律都同样适用 ，为解决系统问题提供 了可能性。而粮食生产系统是一个典 型的本征灰色系统 ，影响粮食 产量的因子众多，因此可以根据灰色关联分析原理 ， 确定出影响粮食产量 的主要因子。 （ ）关联系数和关联度的计算 １ 设系统特征序列即参考序列为
Ｘ ｏ＝ （ （ ） （ ） … ， （ ） １， ２， 厅） 相 关 因素 序列 即比较序列 为 ，
Ｘ ＝ （ １ ，ｉ ） …，ｉ ） ＝１２ … ， ｉ （ ） （ ， （ ， ２ ） ，， ｍ 灰关联 系数定义为
，
Ｘ ） ０ ’
…
…
） ）＝—
、
型 ，把 由灰色关联分析影响系统 的主要因子作为回归模型的输入因子 ，所对应粮食产量作为输出因子 ，对
输入和输 出数据进行仿真研究 ，就可以得到科学的研究研究结果 ，预测结果表明该模型具有较高的预测精
基于支持向量机的船舶机舱火灾温度快速预测
基于支持向量机的船舶机舱火灾温度快速预测船舶机舱火灾是一种严重的安全事故，常常导致船舶的损失和人员的伤亡。
因此，对于船舶机舱火灾的预测和控制是非常重要的。
本文将介绍一种基于支持向量机的船舶机舱火灾温度快速预测方法。
支持向量机是一种常用的机器学习算法，它可以在高维空间中寻找最优的分类超平面，实现非常有效的分类和回归预测。
在本文中，我们将采用支持向量机算法，通过输入多个参数，如机舱温度、湿度、氧气含量、烟雾浓度等，来预测机舱火灾的温度。
首先，我们需要收集一些数据集合进行训练和测试。
这些数据集包括了船舶机舱的一些参数和相应的火灾温度。
我们根据这些数据，使用支持向量机建立一个预测模型，训练模型后，就可以根据新输入的实时数据进行预测了。
在进行预测时，我们需要输入机舱的各种参数，模型将会对这些参数进行分析，根据输入变量与输出变量之间的关系建立一个最优的预测模型。
通过这个模型，我们可以迅速地获得机舱火灾的预测温度。
在使用支持向量机预测时，我们需要注意一些细节，例如数据的预处理和参数的选择。
为了达到最优化的预测效果，我们需要对数据集进行归一化、标准化等处理，以消除变量之间的不平衡。
同时，我们也需要合理选择输入变量，进行特征选择和优化，以提高算法效率和准确性。
总而言之，采用支持向量机算法实现船舶机舱火灾温度快速预测是非常可行的。
通过这种方法，我们可以迅速获取关于机舱火灾的预测信息，及时进行预警和处理，有效地减少火灾发生导致的损失。
在进行船舶机舱火灾温度预测时，我们需要考虑哪些数据对预测结果有影响。
以下是一些可能与船舶机舱火灾相关的数据：1. 机舱温度机舱温度是一个非常重要的参数，通常它越高，机舱火灾的风险越大。
当机舱内部的温度超过一定值时，火灾很可能会发生。
因此，监测机舱温度并进行预测变得至关重要。
2. 湿度湿度也是影响船舶机舱火灾的一个重要参数。
当机舱内部的湿度过高时，机舱内部的物品可能变得易燃，从而增加火灾的风险。