基于小波支持向量机的经济预测模型

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摘要：最近,由Vapnik等提出的统计学习理论及从中发展出的支持向量机(Sup-port Vector Machines,SVM)方法,在回归算法的研究中表现出极好的性能,被认为是神经网络的替代方法,目前在时间序列预测领域也开始得到应用.SVM无论在理论还是在实践中,在非线性时间序列预测领域都具有优秀的表现和应用前景.本文将小波理论与SVM方法结合起来,互补二者优势,提出了一种称为小波支持向量机(Wavelet Support VectorMachines,WSVM)的新的机器学习方法.该方法引入小波基函数来构造SVM的核函数,得到了一种新的SVM模型,它除了具有SVM的一切优点外,还能消除数据的高频干扰,具备良好的抗噪能力.本文将这一新方法应用于经济预测中,得到了较高的预测精度,表明WSVM方法是一种很有潜力的机器学习方法.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95927X/200511S/20599886.html

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关键词：经济预测模型 支持向量机 预测模型 经济预测 向量机 经济预测模型 支持向量机 小波理论 非线性时间序列预测 统计学习理论

感谢楼主分享！
有一点不太明白，就是无论是那种时间序列预测，都是基于历史数据的回归分析吧？那么，如果历史数据有一定不可重复性，向量之间又有一些前瞻、滞后的关系……这样的关系怎么才能用在这样的预测方法里面，更精确的模拟出来呢？
感谢楼主，小弟新人刚开始学习。

学习了