基于支持向量回归的行程时间预测算法

合集下载

支持向量机做时间序列预测的原理流程

支持向量机做时间序列预测的原理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!支持向量机在时间序列预测中的应用与原理流程支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习模型，广泛应用于分类和回归任务。

支持向量机在时间序列预测问题中的应用方法

支持向量机在时间序列预测问题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，在时间序列预测问题中也有广泛的应用。

本文将介绍支持向量机在时间序列预测中的应用方法，并探讨其优势和不足之处。

首先，支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。

在时间序列预测中，我们可以将其应用于回归问题，通过已知的时间序列数据来预测未来的值。

支持向量机通过构建一个超平面，将不同类别的样本分开，从而实现对未知数据的预测。

支持向量机在时间序列预测中的应用方法主要包括以下几个步骤。

首先，我们需要对时间序列数据进行特征提取，以便将其转化为适合支持向量机处理的形式。

常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换等。

通过这些方法，我们可以将时间序列数据转化为频域或时域的特征向量。

接下来，我们需要选择合适的核函数。

核函数在支持向量机中起到了重要的作用，它可以将数据从原始的特征空间映射到一个高维的特征空间，从而使得数据在新的特征空间中更容易分离。

常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等。

选择合适的核函数可以提高模型的预测准确性。

然后，我们需要选择合适的参数。

支持向量机有多个参数需要调整，如正则化参数C、核函数参数等。

通过交叉验证等方法，我们可以选择最优的参数组合，以提高模型的性能。

最后，我们可以使用支持向量机进行时间序列预测。

通过训练得到的模型，我们可以对未知的时间序列数据进行预测。

支持向量机通过寻找最优的超平面来进行分类或回归，从而实现对未知数据的预测。

支持向量机在时间序列预测中有一些优势。

首先，支持向量机是一种非线性模型，可以处理非线性关系的数据。

这对于时间序列预测问题来说非常重要，因为时间序列数据通常具有复杂的非线性关系。

其次，支持向量机具有较好的泛化能力，可以在小样本情况下进行有效的预测。

这对于时间序列预测来说也是非常有用的，因为时间序列数据通常是有限的。

支持向量机在时间序列预测中的使用技巧

支持向量机在时间序列预测中的使用技巧支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，在时间序列预测中也有着广泛的应用。

本文将探讨支持向量机在时间序列预测中的使用技巧。

首先，我们需要了解支持向量机的基本原理。

支持向量机是一种监督学习算法，通过寻找一个最优超平面来进行分类或回归。

在时间序列预测中，我们通常使用SVM进行回归任务。

SVM回归的目标是找到一个超平面，使得样本点与该超平面之间的距离最小化。

这个距离被称为间隔（margin），而支持向量就是离超平面最近的样本点。

在使用支持向量机进行时间序列预测时，我们需要注意以下几个技巧。

首先是特征选择。

时间序列数据通常具有高维度和复杂的结构，而支持向量机对于高维数据的处理效果较好。

因此，在使用支持向量机进行时间序列预测时，我们可以选择合适的特征来提高模型的性能。

常用的特征选择方法包括主成分分析（PCA）和小波变换等。

其次是数据预处理。

在使用支持向量机进行时间序列预测之前，我们需要对原始数据进行预处理，以提高模型的准确性。

常用的数据预处理方法包括平滑处理、去除噪声、归一化等。

平滑处理可以通过移动平均或指数平滑等方法来实现，去除噪声可以使用滤波器或噪声抑制技术，而归一化则可以将数据缩放到合适的范围内，以避免不同特征之间的差异对模型的影响。

接下来是参数调优。

支持向量机有许多参数需要调整，包括核函数、惩罚参数C和松弛变量等。

在时间序列预测中，我们可以使用交叉验证等方法来选择最优的参数组合。

交叉验证可以将数据集划分为训练集和验证集，通过比较不同参数组合下的模型性能来选择最优的参数。

此外，支持向量机还可以与其他算法结合使用，以提高时间序列预测的准确性。

例如，可以将支持向量机与神经网络或决策树等算法进行集成，以利用它们各自的优点。

集成方法可以通过投票、平均或堆叠等方式来实现，从而提高模型的泛化能力。

最后，我们需要注意模型评估和验证。

基于支持向量机的多元时间序列预测模型研究

基于支持向量机的多元时间序列预测模型研究多元时间序列预测是一项重要的研究领域，它在金融、经济、天气等领域中得到了广泛应用。

支持向量机是一种用于分类和回归的机器学习算法，它被广泛应用于预测和决策问题中。

在这篇文章中，我们将介绍基于支持向量机的多元时间序列预测模型的研究。

一、多元时间序列预测的意义多元时间序列预测是指利用多个相互关联的时间序列数据来预测未来的值。

多元时间序列预测在金融、经济、天气、医疗等领域中都扮演着重要角色。

例如，在金融市场上，预测股票价格的走势对于投资者非常关键，而多元时间序列预测技术可以通过分析市场数据并预测未来走势来支持投资决策。

二、支持向量机概述支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，它可以用于分类、回归和异常检测等任务。

支持向量机在二分类问题中得到了广泛应用，并且在许多问题中表现出色。

它的主要思路是将数据映射到高维特征空间中，然后在该空间中寻找一个超平面，将不同类别的数据进行分隔。

在训练过程中，SVM会选择一个最优化的超平面，以最大化数据的分类边界。

三、支持向量机在多元时间序列预测中的应用在多元时间序列预测中，支持向量机可以被用于预测未来的数值数据。

SVM 的使用非常灵活，它可以适应不同的时间序列数据类型，并且可以高度自定义。

SVM可以从之前的数据中推断出趋势和周期性的影响，并且将这些自动集成到预测模型中。

此外，SVM还可以发现时间序列之间的相关性，这意味着我们可以将多个时间序列组合在一起来形成更准确的预测模型。

四、基于支持向量机的多元时间序列预测模型基于支持向量机的多元时间序列预测模型分为四个步骤：1. 数据预处理。

对于一个多元时间序列数据集，需要进行数据清洗和变换，例如归一化、去除趋势、滤波和平滑化等操作。

2. 特征提取。

根据时间序列的特点提取相关的特征和变量，比如该时间序列的平均值、方差和周期性变化等。

3. 建立支持向量机模型。

选择合适的核函数，训练SVM模型，为多元时间序列数据建立分类模型。

如何利用AI技术进行时间序列预测

如何利用AI技术进行时间序列预测一、引言时间序列预测是通过分析和建模历史数据中的模式和趋势来预测未来的数据点。

近年来，人工智能（AI）技术的快速发展使得时间序列预测变得更加准确和可靠。

本文将介绍如何利用AI技术进行时间序列预测，并提供一些实用的方法和工具。

二、理解时间序列预测时间序列是按照时间顺序排列的一系列数据点。

这些数据点可能显示出某种趋势、季节性或周期性，而时间序列预测就是通过分析过去的数据点来预测未来的趋势和模式。

三、基于机器学习的时间序列预测方法1. 支持向量回归（SVR）：SVR是一种监督学习算法，它可以有效地处理非线性问题。

它使用支持向量机的思想来建立一个回归模型，从而对未来数据点进行预测。

SVR通过训练样本中现有特征与目标值之间的关系，来构建一个函数模型，进而对未知样本进行预测。

2. 长短期记忆网络（LSTM）：LSTM是一种递归神经网络，它可以处理和预测时间序列数据。

LSTM通过记忆单元和门控机制来学习和表示时间序列中的长期依赖关系，从而更好地进行预测。

3. 卷积神经网络（CNN）：尽管CNN主要用于图像识别领域，但它也可以应用于时间序列预测。

通过将时间序列数据视为一维信号，CNN能够提取数据中的关键模式和特征，并用于未来数据点的预测。

四、选择适当的AI模型在选择适当的AI模型时，需要考虑以下几个方面：1. 数据类型：不同的AI模型对输入数据的类型有不同的要求。

例如，LSTM 适用于处理具有时间依赖性的连续数值数据，而CNN更适合处理离散特征或连续特征之间存在局部相关性的数据。

2. 数据量：某些AI模型需要大量训练样本才能获得准确的预测结果。

如果您只有少量数据点或者是高度稀疏的时间序列数据，可能需要选择一种更简单且鲁棒性更强的方法。

3. 预测需求：不同应用场景对时间序列预测结果的要求也不同。

例如，在金融领域中，对于风险管理和投资决策来说，预测结果的准确性和可解释性都很重要。

五、数据预处理在使用AI模型进行时间序列预测之前，需要对数据进行一些预处理：1. 数据清洗：移除异常值、处理缺失值等。

基于概率支持向量回归的产品设计时间预测模型

率支持向量回归（ＰＳＶＲ）模型。首先，在异方差回归模型基础上设计概率约束条件，以使预测值以较大概率位于
真实值的某邻域，结合具有参数不敏感损失函数的支持向量回归确定优化目标，提出ＰＳＶＲ。然后，将最大完工
时间知识嵌入进ＰＳＶＲ的约束条件，用以确定真实值邻域的宽度，将交叉验证与遗传算法相结合以确定ＰＳＶＲ的来自商志根ｈ，一，严洪森ｈ，
（１．东南大学ａ．自动化学院；ｂ．教育部复杂工程系统测量与控制重点实验室，南京２１００９６；２．盐城工学院自
动化系，江苏盐城２２４００３）
摘
要：为使产品设计时间预测既克服小样本、异方差噪声问题，又提供除预测值以外的其他有用信息，建立概
文献标志码：Ａ
文章编号：１００１．３６９５（２０１３）０４．１０９９．０３
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１．３６９５．２０１３．０４．０３７
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｆｏｒｅｃａｓｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（ＰＳＶＲ）ｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅ

基于支持向量机的时间序列预测研究

基于支持向量机的时间序列预测研究随着互联网的快速发展，数据的积累速度越来越快，时间序列数据的应用也越来越广泛。

时间序列是一种按照时间顺序排列的数据集合，包括了多个观测值和其对应的时间标记。

时间序列预测是利用历史数据来预测未来的数值变化趋势和规律性，它在金融、交通、医疗等众多领域都有着广泛的应用。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种基于统计学习理论的非线性分类和回归方法，由美国学者Vapnik等人在上世纪90年代提出，具有良好的泛化性能和优秀的实时性能。

SVM是一种将高维数据映射到一个低维空间的算法，通过找到最优分类面或回归超平面来实现分类或回归。

SVM在时间序列预测中的应用越来越受到关注。

在传统的时间序列模型中，如ARIMA、ARCH/GARCH等，数据样本通常是独立同分布的，而时间序列数据在时间上具有相关性，这种相关性使得传统模型的预测效果不够理想。

相比之下，SVM模型不仅考虑了多维空间的线性/非线性关系，而且可以自主学习样本特征的内部结构，具有较强的非线性建模能力和良好的泛化能力，用于时间序列预测具有较好的应用前景。

在SVM中，样本数据通常包括特征向量和对应的类别标记，而时间序列数据没有类别标记，因此在使用SVM模型对时间序列数据进行预测时，需要将时间序列按照一定的方式转化为有标记的数据。

目前常见的方法有两种：一种是利用一定的特征提取方法将时间序列转化为特征向量，另一种是利用滚动窗口的方法将时间序列分成多个短序列，然后对每个短序列进行标记，最后将短序列合并成为完整的序列。

在特征提取方面，常见的方法包括：傅里叶变换、小波变换、时频分析等。

这些方法可以将时间序列转化为特定的特征空间，然后再将特征空间中的数据用于SVM模型训练和预测。

傅里叶变换和小波变换可以将时间序列转化为频率谱图或小波系数，而时频分析则可以将时间序列转化为时频分布图，这些方法都可以提取出时间序列的频域和时域信息，增加了SVM模型的建模能力。

如何使用支持向量机进行时间序列预测

如何使用支持向量机进行时间序列预测引言：时间序列预测是一种重要的数据分析方法，广泛应用于金融、交通、气象等领域。

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的机器学习算法，可以用于时间序列预测。

本文将介绍如何使用支持向量机进行时间序列预测，并探讨其优缺点以及应用场景。

一、支持向量机简介支持向量机是一种二分类模型，其主要思想是通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。

在时间序列预测中，我们可以将时间序列数据看作是一组有序的数据点，通过对这些数据点进行分类，实现对未来数据的预测。

二、支持向量机在时间序列预测中的应用1. 数据准备在使用支持向量机进行时间序列预测之前，我们首先需要对数据进行准备。

通常情况下，我们将时间序列数据划分为训练集和测试集，其中训练集用于建立模型，测试集用于评估模型的性能。

2. 特征提取在时间序列预测中，我们需要将时间序列数据转化为特征向量。

常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换等。

通过这些方法，我们可以将时间序列数据转化为频域或时域的特征向量，以便支持向量机进行分类。

3. 模型建立在特征提取之后，我们可以使用支持向量机建立时间序列预测模型。

支持向量机有多种变体，如线性支持向量机、非线性支持向量机等。

选择合适的支持向量机模型取决于数据的特点和预测的需求。

4. 模型评估建立模型后，我们需要对其进行评估。

常用的评估指标包括均方根误差（Root Mean Square Error，简称RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，简称MAE）等。

通过评估模型的性能，我们可以判断模型的准确性和稳定性。

三、支持向量机在时间序列预测中的优缺点1. 优点支持向量机具有良好的泛化能力，可以处理高维数据和非线性问题。

在时间序列预测中，支持向量机可以通过选择合适的核函数来处理非线性关系，从而提高预测的准确性。

2. 缺点支持向量机的计算复杂度较高，对大规模数据的处理效率较低。

支持向量机模型在时间序列预测中的应用方法(六)

支持向量机模型在时间序列预测中的应用方法时间序列预测是指根据过去的数据来预测未来的趋势或者数值。

在金融、气象、股票等领域，时间序列预测都扮演着重要的角色。

而支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种强大的机器学习算法，已经被广泛应用于时间序列预测中。

本文将探讨支持向量机模型在时间序列预测中的应用方法。

一、支持向量机模型简介支持向量机是一种监督学习算法，它能够处理分类和回归问题。

支持向量机的核心思想是找到一个能够将不同类别分开的超平面，并且使得该超平面到各类别的最近样本点的距离最大化。

在回归问题中，支持向量机通过找到一个能够拟合数据的超平面，并且使得该超平面到样本点的距离最小化来进行预测。

二、支持向量机模型在时间序列预测中的应用在时间序列预测中，支持向量机可以通过将时间序列数据转化成特征向量的形式，然后利用支持向量机算法来进行预测。

具体来说，可以将时间序列数据转化成以时间为自变量，以观测值为因变量的训练集，然后利用支持向量机模型来拟合这些数据，从而进行预测。

支持向量机在时间序列预测中的应用有以下几个特点：1. 对非线性关系的拟合能力强支持向量机通过核函数的方式来处理非线性关系，从而提高了模型的拟合能力。

在时间序列预测中，很多时候变量之间的关系都是非线性的，而支持向量机能够很好地捕捉到这种非线性关系，从而提高了预测的准确性。

2. 对异常值和噪音的鲁棒性强时间序列数据往往会受到异常值和噪音的影响，而支持向量机具有较强的鲁棒性，能够有效地处理这些异常值和噪音，从而提高了模型的稳健性。

这对于时间序列预测来说尤为重要，因为异常值和噪音往往会导致预测结果的不准确。

3. 能够处理高维数据在时间序列预测中，往往会涉及到大量的特征变量，这就使得数据变得高维。

而支持向量机能够很好地处理高维数据，并且不会像其他模型一样出现维数灾难的问题，因此支持向量机在时间序列预测中有着较强的优势。

三、支持向量机模型在时间序列预测中的应用方法在实际应用中，支持向量机模型在时间序列预测中的具体应用方法包括以下几个步骤：1. 数据预处理首先需要对时间序列数据进行预处理，包括去除缺失值、平稳性处理、差分处理等。

基于支持向量机的时间序列预测模型分析与应用

考虑, 推荐采用边界点上的平均值。
E b = av eragek { Dk + yk -
( Ai - A*i ) k ( xi, xk) }
i
求解上述凸二次规划得到的非线性映射可表示为
s
E f ( x) =
( Ai - A*i ) k ( xi , x) + b
( 7)
i= 1
312 SVM 预测器结构的确定
向量机完成对非线性映射的逼近。支持向量机预测器的拓
扑结构如图 2 所示。其中, m 称为嵌入维数, 这里实际是指
模型的阶数。由于支持向量机具有任意逼近的非线性映射
能力, 且对于上述映射确定的预测器网络结构由算法自动最
优化生成。因此, 只需要采用合适的模型选择准则优化选取支持向量机的输入节点数, 即可得到最优的预测器结构。
Key words: support vector regression; recurrent neural networks; time series forecasting; modeling and applications.
1引言
时间序列分析是复杂非线性动态系统建模与预测的一类重要方法。目前使用较成熟的主要是线性建模方法 , 但对复杂系统, 线性方法往往效果不佳。支持向量机以其具有逼近任意复杂系统的能力和先进完备的理论体系而备受学术界的瞩目, 并已在各个领域得到了广泛应用。本文提出了一维时间序列预测建模的一般框架, 详细分析了支持向量机用于序列预测的理论基础, 分析了预测器结构的优化选取方法, 建立了支持向量机预测模型, 并与递归神经网络预测模型进行了比较, 最后, 讨论得到的有益结论。

基于支持向量回归机的交通状态短时预测方法研究

Ｋｅｒｓｓｏｔｔｒｒｆｉｆｗｒｃｓｉ；ｓｐｒｅｔｒｒｇｅｓｎ；ｓａｉｉｌｅｒｉ；ｒｉｃａｙｗｏｄ：ｈｒ—ｅｍｔａｆｌｆｅｔｎｃｏｏａｇｕｐｔｖｃｏｅｒｓｉｏｏｔｔｔｃａｎｎａｔｉｉｓａｌｇｆｌｉｔｌｇｎｅｎｅｌｅｃｉ
ｏｉｅｃｎｉｅｅｓｏｔｕ．Ｓｃｎ，ｔｅｓｐｒｅｔｒｒｇｅｓｎｉｔａｎｄａｔｒｓｌｒｅ — ｆｔｍｅａｏｓｒｄａｕｐｔｅｏｄｈｕｐｔｖｃｏｅｒｓｉｒｉｅｆｅｅｉａｋｒｒｄｏｏｓｅｃｎｇｎｌｕｃｉｎ．ＦｎｌｅｎｔｆｏｉａｌｈｒｆｉｖｈＴｅｅｎｏｅｓｅｔｓｖｒｌｅｉｓｏｉｎｔｅｆｔｒｒｙ，ｔｅｔａｆｏ．ｌｂｉｆｒｃｔｄａｅａｒｏｆｔｃｎｓｇａｅｐｄｍｅｉｈｕｕｅａｅａａｌｂｅｂｐｔｉｇｔｅｔａｆｏｕｓｃｃｐｎｙｒｔｎｖｒｇｅｏｙｎｃｓａｙｔｈｒｉｅｖｉｌｙｉｕｔｈｆｉｖｌｍｅ，ｏｕａｃ－ａｅａｄａｅａｅｖｌｄｔｅｅｓｒｔｅｔａｎｄａｎｎｒｃｏｓｐｒｅｔｒｒｇｅｓｎｕｐｔｖｃｏｅｒｓｉ．Ｔｈａｅｓｓｓｔｅｒａｉａａｏｅａｎｕｂｎｒａｅｔｔｅｅｆ— ｏｏｅｐｐｒａｏｕｅｈｅｌｍｅｄｔｆｒｉｒａｏｄｔｔｓｈｆｉｌｔｃｔｏｃｅｃｆｔｅｐｏｏｅｄｅｎｈｓｌｉａｉｆｄ．ｉｎｙｏｒｐｓｄｍｏｌｄｔｅｒｕｔｓｓｔｉｈａｅｓｅ

如何利用支持向量机进行时间序列预测分析

如何利用支持向量机进行时间序列预测分析支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。

然而，它也可以用于时间序列预测分析，帮助我们预测未来的趋势和模式。

本文将介绍如何利用支持向量机进行时间序列预测分析，并提供一些实际案例来说明其应用。

一、支持向量机简介支持向量机是一种监督学习算法，其核心思想是寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据样本分开。

在分类问题中，我们可以将数据样本看作是一个点在多维空间中的坐标，而超平面则是将不同类别的点分开的决策边界。

支持向量机通过最大化分类边界与最近的数据样本之间的距离，来提高分类的准确性。

二、时间序列预测分析的挑战时间序列预测分析是一项具有挑战性的任务，因为时间序列数据具有一定的特殊性。

首先，时间序列数据通常具有趋势性和周期性，这使得预测模型需要能够捕捉这些变化。

其次，时间序列数据还可能存在噪声和异常值，这需要我们能够处理这些干扰因素，提高预测的准确性。

三、支持向量机在时间序列预测中的应用支持向量机在时间序列预测中的应用主要有两种方式：一种是将时间序列数据转化为分类问题进行预测，另一种是直接利用支持向量机进行回归预测。

1. 将时间序列数据转化为分类问题将时间序列数据转化为分类问题的方法是将时间序列数据转化为一系列的特征向量，每个特征向量表示一段时间窗口内的数据。

然后，我们可以使用支持向量机来训练分类模型，预测未来的趋势。

例如，我们可以将过去一段时间的销售数据作为特征向量，然后将下一个时间点的销售额作为标签，利用支持向量机来预测未来的销售额。

通过不断调整时间窗口的大小和特征的选取，我们可以提高预测的准确性。

2. 直接利用支持向量机进行回归预测支持向量机也可以直接用于时间序列回归预测。

在这种情况下，我们将时间序列数据作为输入，预测未来的数值。

例如，我们可以使用过去一段时间的股票价格作为输入，预测未来的股票价格。

基于支持向量机旅游需求预测

构。跟自回归模型一样，支持向量机回归模型输入
节点数（相应于自回归模型的阶次）对预测结果有
着重要的影响。因此，恰当选取嵌入维数和延滞时
间步长的确定是相空间重构的关键。这里取延滞时
间步长为采样时间间隔，即 1 月。建立滑动时间时
间窗口（自相关输入）xt=（xt-1，xt-2，…xt-m，）与输出 yt= {xt} 之间的映射关系 f=Rm→R。对于嵌入维 m 的确定，线性回归模型大多采用 1 阶或 2 阶，只有极少
1 支持向量机回归算法(SVR)
支持向量机最初用于模式识别问题，主要应用于分类（SVC）。随着 Vapnik 引入 ε 不敏感损失函数，一项新的计算技术— ——支持向量机回归算法（Support Vector Regression，SVR）被延伸到解决非线性回归问题并表现了极好的性能[7]。当今，支持向量机回归算法作为一种解决非线性回归问题的强有力技术被成功地应用于时间序列预测，非线性建模与预测、优化控制等方面。
2.1 数据收集及预处理改革开放近 30 年来，中国旅游业取得了长足
的发展。旅游业作为带动经济发展的重要产业部门, 被确定为国民经济的主要增长点之一[9]。其入境旅游除 2003 年因“非典”影响发展受挫外，其他年份一直呈上升趋势。考虑到“非典”的负面影响，采用 2004 年 1 月份至 2007 年 4 月份的月入境旅游人数数据资料作为模型的训练与测试的样本（数据来源
αi*)(αj
-
αj*)K(xi，xj)
k
k
Σ Σ - αi(yi+ε)+ αi*(yi- ε)
i=1
i=1
≤k
≤
Σ ≤
≤
s.t
≤

基于支持向量机的快速路小时交通量预测

基于支持向量机的快速路小时交通量预测随着城市化和汽车普及率的不断增长，交通问题已成为影响城市发展和人们生活质量的一个关键问题。

道路的拥堵和交通流量不均衡已经成为交通管理和规划的瓶颈。

因此，如何准确和快速地预测交通量，以便及时采取相应的交通管理措施，成为了一个重要的研究问题。

在过去的几十年里，许多学者已经尝试了各种交通流量预测方法。

其中，支持向量机（SVM）是一种常用的分类和回归算法，广泛应用于交通流量预测。

SVM利用训练样本进行模型训练，然后将训练好的模型应用于测试数据，以预测交通流量。

在基于SVM的交通流量预测中，主要分为两步：特征提取和模型训练。

首先，需要确定用来描述交通流量的特征。

常见的交通流量特征包括每小时交通量（基于交通数据的表格或经验），天气状况，时间，季节性等特征。

然后，使用这些特征和SVM模型进行训练和预测。

这样就能可靠地预测未来交通量的情况，以便更好地管理和规划交通流。

然而，基于SVM的交通流量预测方法有一些缺点。

首先，这种方法计算成本高，需要大量的处理能力。

其次，需要处理的数据量很大，这样就需要更多的存储容量和处理时间。

另外，SVM对噪声和异常数据非常敏感，这就需要更多的数据和精细的数据预处理。

为了解决这些问题，近年来出现了一些基于SVM的快速路小时交通量预测方法。

其中，一种比较常用的方法是将交通流量的特征进行降维。

这种方法可以将特征空间的维度从数百甚至数千个降至几十个，大大缩短了计算时间。

此外，还可以利用集成学习方法，比如Bagging和Boosting，来提高预测精度。

扩充这种方法的思路可以引入更多的特征选择方法，比如Mapreduce。

在实际应用中，基于SVM的快速路小时交通量预测方法已经取得了一定的成功。

例如在某些城市的快速路上，使用了这种方法进行实时交通流量的预测，并将预测结果直接展示在变电站上，检测基站，产线和物流方面都有很多的重要应用。

此外，在城市交通管理和规划方面，也广泛使用了这种方法来帮助交通部门进行决策和管理。

基于ε-支持向量机回归的快速公交到站时间预测

模型的优点．根据公交到站时间预测研究现状来看，支持向量机回归（ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＳＶＲ）研究的是在小样本下的统计学规律，它具有很强的学习能
众出行的吸引力．改善城市公交的服务性能，提高乘客满意度［３］，有助于吸引更多的乘客采用绿色、环保、节
力，其泛化能力明显优于神经网络，很容易在拟合程度与泛化水平上进行平衡．因此，本研究选取了ＳＶＲ来进行快速公交（ＢＲＴ）运行时间的预测．
ＢＲＴ的停靠时间和路段行驶时间建立模型．根据分析，在停靠站时间预测建模过程中选取车头时距、时段、天气等７维
特征向量作为模型输入，采用人工调查法，对厦门ＢＲＴ一１路的数据进行采集，归一化处理后建模．仿真结果显示该模型
污染的特点．厦门高架ＢＲＴ系统除了具有传统ＢＲＴ的公交专用道、新型大容量公交车辆、水平登乘、车外售检票等特征外，还采用双向２车道、独立路权的高
际的预测系统中，因类别数大使得算法的效率明显下降，很难达到实际要求．Ｄｅｅｓｈｍａ等＿６针对班加罗尔的
公交车出行时间，采用Ｋａｌｍａｎ滤波模型较好地预测了出行时间．王茁分析３种公交到站时间预测模型（Ｋａｌｍａｎ滤波模型、ＢＰ（ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络

基于向量自回归模型的时间序列预测技术研究

基于向量自回归模型的时间序列预测技术研究在现代经济生活中，时间序列的预测技术成为了越来越重要的研究方向。

在当今科技飞速发展的时代，大数据和人工智能等相关技术的出现，使得时间序列数据的预测变得更加准确和精确。

而其中一种比较重要的预测方法就是基于向量自回归模型，下面将对该技术进行详细阐述。

一、什么是时间序列预测技术时间序列预测是指使用历史数据分析、探索预测未来的数值变化趋势的一种方法，包括：趋势预测、周期波动、季节变化和突发事件等。

这些变化呈现出某种规律，可以通过特定的模型预测未来趋势，时间序列预测因其垂直于时间轴的分析方法而得名。

在实际应用中，时间序列预测技术的应用场景包括经济金融、交通运输、气象预报、生态环境、社会生活等众多领域。

二、向量自回归模型简介向量自回归模型(VAR) 是自回归模型中常用的一种模型。

VAR是研究变量之间相互影响的一种多元时间序列分析方法，它的一般形式可以表示成如下的矩阵式：yt=A1yt-1+A2yt-2+……+Apyt-p+εt其中，yt是一个k维列向量，εt是一个k维噪声向量，A1,A2,…,Ap是k维矩阵，p是滞后阶数。

显然，VAR与一般时间序列模型的不同点在于，VAR在同一时间，引入了多个自变量进行分析。

VAR模型产生了多个时间序列之间的关联，从而在多元时间序列的建模和分析上有诸多应用。

三、向量自回归模型的优点向量自回归模型有如下几个优点：1、VAR模型适用于多元时间序列系统，可以建立多个随机变量之间的联系，更加全面地表示出过程中的信息。

2、相对于单个时间序列模型，VAR模型准确度更高，可以充分地考虑不同变量之间的相关性。

3、VAR模型可以直接进行方差分析，得到不同成分的贡献和相关性，便于更进一步地分析结果。

4、VAR模型的参数和误差会同时进行估计，模型不需要人工设定因果关系和限制条件，有更强的普适性和可拓展性。

四、向量自回归模型的应用VAR模型在实际应用中有着较广的应用领域，在金融市场、人口、气象、环境等领域中都有被广泛使用的情况：1、现代金融市场对时间序列预测有着更高的要求，在金融交易中，股票价格是需要持续关注和调整的指数。

基于支持向量回归的行程时间预测算法

基于支持向量回归的行程时间预测算法
邱淳风;王珊;王超群
【期刊名称】《计算机时代》
【年(卷),期】2014(000)004
【摘要】作为交通规划、运营和通行能力评估的重要指标,行程时间的预测对出行者的路线和时间点的选择,以及交通规划部门的信号控制策略有着重要的实际意义.对于高级交通诱导系统而言,行程时间预测是一项关键的研究内容.现有行程时间预测方法较少,且预测误差较大.为此,运用浮动车和微波雷达测速数据,提出了基于支持向量机解决行程时间预测的方法,并且与历史平均法进行了比较.在杭州市高架路线上的实验结果表明,所提方法的预测精度大幅度超过了历史平均法.
【总页数】3页(P40-42)
【作者】邱淳风;王珊;王超群
【作者单位】杭州市公安局交通警察支队,浙江杭州310000;银江股份有限公司;浙江省智能交通工程技术研究中心;银江股份有限公司;浙江省智能交通工程技术研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.大功率碟形激光焊支持向量回归熔宽预测算法 [J], 王腾;高向东
2.基于相空间重构的自适应残差修正支持向量回归预测算法 [J], 李俊山;仝奇;叶霞;
许元
3.一种基于支持向量回归的互联网端到端延迟预测算法 [J], 钱峰;连涛;吴嘉兴
4.基于支持向量回归机的空调逐时负荷滚动预测算法 [J], 周璇;杨建成
5.基于集成经验模态分解和最小二乘双支持向量回归机的风速预测算法研究 [J], 谷豪;李山;李文帅;李智敏;许傲然
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于支持向量回归神经网络的时间序列预测

基于支持向量回归神经网络的时间序列预测
李军;赵峰
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2008(20)15
【摘要】为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力,提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR-NN)。

SVR-NN用支持向量回归(SVR)方法获得网络
的初始结构和权值,自适应地生成网络隐层结点,然后用基于退火过程的鲁棒学习算
法更新网络结点参数和权值。

SVR-NN有很好的收敛性和鲁棒性,能抑制由于数据
异常和参数选择不当所导致的"过拟合"现象。

将SVR-NN应用到时间序列预测上。

结果表明,SVR-NN预测模型能精确地预测混沌时间序列,具有很好的理论和应用价值。

【总页数】6页(P4025-4030)
【作者】李军;赵峰
【作者单位】兰州交通大学自动化与电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于支持向量回归的锅炉出水温度时间序列预测
2.基于网格服务的Nu-支持向
量回归时间序列预测3.基于支持向量回归的非线性时间序列预测4.基于稀疏型支
持向量回归的时间序列预测5.基于时间序列分解与支持向量回归的短期电力能耗预测研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。