ARIMA-SVM

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ARIMA-SVM

: 利用ARIMA-SVM模型的碳排放交易价格预测运用ARIMA-SVM模型、ARIMA模型、SVM模型和Db6-SVM模型对湖北碳排放交易价格进行８期预测。通过４种模型预测值的 MSE值和 MAE值确定预测精度，对比预测精度，探究 ARIMA-SVM模型是否为准确有效的预测模型，实证结果...
评级：0 浏览量：2297 收藏量：13 资源大小：1.18MB 上传时间：2020-07-25

: 一种新的基于ARIMA-SVM网络流量预测研究 (2012年) 研究网络流量预测精度问题，网络流量受多种因素的综合影响，其变化具有周期性、非线性和随机性等特点，将ARIMA模型和SVM模型相结合建立一种网络流量预测模型。采用ARIMA预测网络流量周期性和线性变化趋势；然后采用...
评级：0 浏览量：291 收藏量：1 资源大小：1.34MB 上传时间：2021-05-23

: 基于ARIMA-SVM的煤炭价格预测及实证研究煤炭价格是煤炭市场最重要的风向标,预测煤炭价格对我国煤炭行业及相关产业发展具有重要意义,为提高煤炭价格预测的准确度,提出了基于ARIMA-SVM的煤炭价格预测方法。ARI-MA-SVM考虑了煤炭价格时间序列自身特性和对煤炭...
评级：0 浏览量：471 收藏量：1 资源大小：1.26MB 上传时间：2020-05-10

: 【ARIMA时序预测】基于支持向量机结合ARIMA-SVM实现风电功率预测附matlab代码.zip 1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 ...
评级：0 浏览量：6 收藏量：0 资源大小：1.09MB 上传时间：2023-04-07

: 论文研究-一种新的基于ARIMA-SVM网络流量预测研究.pdf 研究网络流量预测精度问题, 网络流量受多种因素的综合影响, 其变化具有周期性、非线性和随机性等特点, 将ARIMA模型和SVM模型相结合建立一种网络流量预测模型。采用ARIMA预测网络流量周期性和线性变化趋势; 然后采用...
评级：0 浏览量：433 收藏量：1 资源大小：1.35MB 上传时间：2019-07-22

: 基于相空间重构和ARIMA-SVM模型对我国进出口总额的预测研究基于相空间重构和ARIMA-SVM模型对我国进出口总额的预测研究，李超，雷钦礼，进出口数据作为广泛经济时序数据的一种，预测通常采用时序研究方法。如经典线性模型，滑动自回归模型（ARIMA）。现实时序数据通常�
评级：0 浏览量：595 收藏量：3 资源大小：604KB 上传时间：2020-02-03

: ARIMA+SVM,基于支持向量机改进的ARIMA股票价格预测基于MATLAB编程实现，用ARIMA实现股票开盘价预测，并用SVM对ARIMA进行改进，更准确的预测，并输出对比评价参数，包括R放，均方差，相对误差等，代码可以运行，包括SVM工具箱，运行结果等
评级：5 浏览量：317 收藏量：2 资源大小：13KB 上传时间：2023-07-25

: 基于ARIMA、LS-SVM和BP神经网络组合模型的航空运输飞行事故征候预测.pdf 基于ARIMA、LS-SVM和BP神经网络组合模型的航空运输飞行事故征候预测本文的主要内容是基于ARIMA、LS-SVM和BP神经网络组合模型来预测航空运输飞行事故征候。该模型首先使用ARIMA模型来预测飞行事故征候的线性部分，...
评级：0 浏览量：113 收藏量：0 资源大小：4.48MB 上传时间：2021-09-26

: 基于BP神经网络、ARIMA和LS-SVM模型的集成预测研究——1978-2017年陕西省苹果产量实证.pdf "基于BP神经网络、ARIMA和LS-SVM模型的集成预测研究——1978-2017年陕西省苹果产量实证" 基于BP神经网络、ARIMA和LS-SVM模型的集成预测研究，通过对1978-2017年陕西省苹果产量的实证分析，探讨了集成预测模型在苹果...
评级：0 浏览量：103 收藏量：0 资源大小：506KB 上传时间：2021-09-25

: 基于自适应粒子群优化的ARIMA_SVM光功率趋势预测基于自适应粒子群优化的ARIMA_SVM光功率趋势预测
评级：0 浏览量：110 收藏量：0 资源大小：277KB 上传时间：2021-03-02

: 基于时序分析的阀冷进阀温度预测方法实验结果表明, ARIMA模型、SVM模型、GRU神经网络模型和ARIMA-SVM混合模型都可以较好地预测进阀温度的变化趋势, 但ARIMA-SVM混合模型在均方根误差、均方误差和平均绝对误差3个评价指标上表现均更优于其他3个模型, ...
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：2.8MB 上传时间：2021-05-06

: 基于SVM的股票预测 Python 基于SVM的股票预测 Python
评级：0 浏览量：2416 收藏量：15 资源大小：82KB 上传时间：2022-09-17

: 基于Grid-Search_PSO优化SVM回归预测矿井涌水量分析对比SVM回归预测法和ARIMA时间序列预测法预测结果的数据误差,发现SVM回归法预测值与实测值之间的偏差比ARIMA时间序列法要小很多。可见在影响矿井涌水量各种因素值具备的情况下,SVM非线性回归预测所建立的模型...
评级：0 浏览量：353 收藏量：0 资源大小：325KB 上传时间：2020-04-30

: 基于机器学习的股票投资算法，使用到了Auto-ARIMA、LSTM、SVM、Prophet、朴素贝叶斯、移动平均算法等多个... 基于机器学习的股票投资算法，使用到了Auto-ARIMA、LSTM、SVM、Prophet、朴素贝叶斯、移动平均算法等多个算法，从信息收集、算法分析、回测等多个方面进行分析，从消息面、基本面、技术面三种分析方法进行分析。...
评级：0 浏览量：20 收藏量：0 资源大小：3.63MB 上传时间：2024-05-08

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评级：0 浏览量：13 收藏量：0 资源大小：3.69MB 上传时间：2024-02-15

: 基于机器学习的股票投资算法源码+项目说明（使用Auto-ARIMA、LSTM、SVM、Prophet、朴素贝叶斯等）.zip 1、该资源内项目代码经过严格调试，下载即用确保可以运行！ 2、该资源适合计算机相关专业(如计科...基于机器学习的股票投资算法源码+项目说明（使用Auto-ARIMA、LSTM、SVM、Prophet、朴素贝叶斯、移动平均算法等）.zip
评级：0 浏览量：23 收藏量：0 资源大小：3.64MB 上传时间：2024-01-19

: 论文研究-基于SVM的金融时间序列分析的研究 .pdf 基于SVM的金融时间序列分析的研究，刘迪，，本文通过比较支持向量机（SVM）和自回归移动平均模型(ARIMA)在金融时间序列回归分析的实验，提出了一种新的SVM和ARIMA的组合模型。该模
评级：0 浏览量：340 收藏量：1 资源大小：424KB 上传时间：2019-08-20

: 时间序列组合预测 ARIMA和SVM 组合预测 ARIMA 与SVM 模型各有优缺点，但由于分别对线性模型及非线性模型处理具有优势，他们之间存在优势互补，因此，二者组合起来进行价格预测，可能会收到较好结果。假设时间序列Yt可视为线性自...
评级：4 浏览量：1457 收藏量：15 资源大小：3KB 上传时间：2016-11-14

: 论文研究-基于地统计学定阶的松毛虫发生面积组合预测.pdf 针对当前松毛虫滞后阶数确定方法存在局部最优、耗时长等问题，提出一种基于地统计学(GS)快速定阶的松毛虫发生面积组合预测模型(GS-ARIMA-SVM)。首先采用差分自回归移动平均(ARIMA)对松毛虫发生面积进行线性建模预测...
评级：0 浏览量：104 收藏量：1 资源大小：386KB 上传时间：2019-07-22

: 【风电功率预测】 ARIMA结合支持向量机SVM风电功率预测【含Matlab源码 4571期】.zip Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容主函数：main.m；调用函数：其他m文件；无需运行运行结果效果图； 2、代码运行版本 ...若运行有误，根据提示修改；...
评级：0 浏览量：15 收藏量：1 资源大小：4.73MB 上传时间：2024-05-30

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评级：0 浏览量：10 收藏量：0 资源大小：5MB 上传时间：2024-05-27

: 基于机器学习的股票投资算法完整源码+说明（使用Auto-ARIMA、LSTM、移动平均算法等）.zip 【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能正常的情况下才上传的，请放心下载...基于机器学习的股票投资算法源码+项目说明（使用Auto-ARIMA、LSTM、SVM、Prophet、朴素贝叶斯、移动平均算法等）.zip
评级：0 浏览量：18 收藏量：0 资源大小：3.63MB 上传时间：2024-03-30

: 基于SVM和神经网络的地下水分布分析与优化。-研究论文我们使用ARIMA模型进行预测，以预测在未来十年内会影响地下水位的参数。参数的预测导致数据库增加了两倍，因此我们使用支持向量机，人工神经网络和线性回归模型对地下水位进行了预测。因此，得出的结论是，人工...
评级：0 浏览量：72 收藏量：0 资源大小：833KB 上传时间：2021-05-19

: 论文研究-基于组合模型的网络流量预测.pdf 网络流量预测是网络管理的基础，网络流量受到多种因素影响，具有周期性、时变性和非线性，传统单一线性模型ARIMA或非线性模型SVM均难以准确描述网络流量复杂变化规律，为此，提出一种网络流量组合预测模型（ARIMA-...
评级：0 浏览量：133 收藏量：0 资源大小：613KB 上传时间：2019-09-08

: 基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究 (2011年) 以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机 (SVM)的参数辨识．在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率．微粒群算法的适应值函数是以支持向量机...
评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：358KB 上传时间：2021-04-26

: 论文研究-冥函数变换在短时交通流组合预测中的应用.pdf 利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）对自回归求和滑动平均（ARIMA）模型的预测结果进行循环补偿；通过冥函数反变换对输出结果进行相应的信号还原。实验预测结果表明，经过冥函数变换后的组合预测模型具有较高的预测...
评级：0 浏览量：47 收藏量：0 资源大小：591KB 上传时间：2019-09-07

: 论文研究 - 基于EEMD-DBN的Google趋势预测旅游量需求准确地预测旅游需求对制定有效的旅游管理政策起着重要的... 结论表明，EEMD-DBN模型的预测误差明显低于ARIMA，GM（1,1），FTS，SVM，CES和DBN模型的基线。这表明必须进行噪声处理，EEMD-DBN预测模型可以提高预测精度。
评级：0 浏览量：227 收藏量：1 资源大小：3.92MB 上传时间：2020-05-14

: matlab预测股票价格走势 - 基于时间序列分析的机器学习和深度学习模型股价预测常见的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和Gradient Boosting（GB）等。这些模型可以对股票价格数据进行分类和预测。深度学习模型是股票价格预测的最后一部分。常见的深度学习模型包括递归神经...
评级：5 浏览量：186 收藏量：0 资源大小：4.2MB 上传时间：2022-11-26

: 论文研究-生产过程中人的极限工作时间研究.pdf 另一方面使用ARIMA和支持向量机（support vector machine，SVM）配合实时跟踪算法（realtime tracing algorithm，RTA）对需要确定极限工作时间（limit working time，LWT）的某一操作者的DRTS进行预测。最后将预测...
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: Machine-Deep-Learning-in-Python-and-R:Python，R，Keras和PySpark中的端到端建模示例回归/分类：线性回归，岭，套索，弹性网，逻辑回归，线性判别分析（LDA），朴素贝叶斯（NB），K最近邻（KNN），支持向量机（SVM），决策树，袋装树，额外的树，随机森林，AdaBoost，梯度提升，XGBoost，神经网络 ...
评级：0 浏览量：172 收藏量：0 资源大小：25.26MB 上传时间：2021-05-17

: 论文研究-基于集成预测的均值-方差-熵的模糊投资组合选择.pdf 通过基于集成预测的方法构建模糊投资组合, 代表性地选择了遗传神经网络模型、多因素SVM回归模型和ARIMA时间序列模型作为组合预测中的单一模型, 并将单一模型预测结果...
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: 论文研究-模糊软集合理论在税收组合预测中的应用.pdf 结合模糊软集合理论建立税收收入的组合预测模型,根据税收收入的特点,代表性地选择了Elman回归神经网络模型、含政策虚拟变量的自回归模型、ARIMA(1,1,1)的时间序列模型、多因素SVM回归模型这四种模型作为组合预测中...
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: 论文研究 - 使用新的预测工具预测中东和北非地区（MENA）城市的酒店价格采用了四种预测模型：简单移动平均线，自回归综合移动平均线（ARIMA），径向基函数（RBF）和支持向量机（SVM）。这项研究基于对史密斯旅行研究公司（STR）获得的数据进行的经验研究。经济预测指标来自其他可靠...
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评级：0 浏览量：114 收藏量：0 资源大小：9.73MB 上传时间：2020-06-01

: 数学建模中 Matlab 40种常用算法程序包（免调试） K-means算法代码，RBF神经网络做回归预测代码，SVM分类器代码，Topsis算法综合评价代码，层次分析法代码，插值与拟合代码，多目标规划matlab程序实现，二次指数平滑及其时间序列预测代码，规划模型代码，灰色关联...
评级：1 浏览量：261 收藏量：2 资源大小：6.27MB 上传时间：2023-06-03

: 基于matlab的灰色系统预测模型源码对于更复杂的预测任务，可以考虑使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络等。模型训练：选定模型后，用户需要利用 MATLAB 提供的函数或工具箱对模型进行训练。这通常涉及到设置模型参数、选择优化算法以及...
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: Python数据分析与机器学习实战课程 Python数据分析与机器学习实战课程，全套14.17G，仅有免密视频，课程目录： ...18 支持向量机SVM 19 Xgboost提升算法 20 项目实战-Xgboost调参实战 21 探索性数据分析-赛事数据集 22 时间序列ARIMA模型 23 时间序列实战
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: 基于机器学习与时间序列组合模型的中国汽车市场预测.pdf 3. 组合模型：本文构建了基于ARIMA模型与SVM、RF、XGBoost的三种组合模型，将其应用于国内汽车市场批零量预测。结果显示，组合模型均能有效地改善建模结果，其中ARIMA与XGBoost的组合模型针对批发量与零售量的三个月...
评级：0 浏览量：71 收藏量：0 资源大小：3.8MB 上传时间：2021-09-24

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: 数学建模程序代码资料合集(包含各类MATLAB算法代码) 11.SVM分类器代码 12.Topsis算法综合评价代码 13.层次分析法代码 14.插值与拟合代码 15.多目标规划matlab程序实现 16.二次指数平滑及其时间序列预测代码 17.规划模型代码 18.灰色关联分析代码 19.灰色预测算法代码 ...
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: 基于VMD和TCN的多尺度短期电力负荷预测.docx 时间序列模型中自回归差分滑动平均模型（ARIMA）已经用于很多负荷预测中，包括中长期电力负荷预测；特征学习模型主要为神经网络模型，包括 BP 神经网络、长短时记忆网络（LSTM）和支持向量机（SVM）等。 BP 神经...
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: 机器学习时间序列预测总结版本 * ARIMA 模型：ARIMA 模型是最常用的时间序列预测模型之一。该模型要求时序数据是稳定的，或者经过差分处理后稳定。 * 朴素法、简单平均法、指数平滑法等。 2. 机器学习模型： * 线性回归 * 逻辑回归 * 神经网络 *...
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: 基于云支持向量机模型的短期风电功率预测采用逆向云算法求取集合的期望值作为确定性预测结果，并与SVM和自回归求和移动平均（ARIMA）模型的预测结果相比较，结果表明云支持向量机具有更高的预测精度，预测效果显著，因此，该模型可有效应用于短期风电功率...
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: 基于数据分解的上海港集装箱吞吐量预测模型.pdf 4. 支持向量回归（Support Vector Regression，SVＲ）：SVＲ是指使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法对数据进行回归分析。SVＲ模型可以对复杂的数据进行预测和分析。 5. 集装箱吞吐量预测：集装箱...
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: 基于时间序列的小波神经网络蔬菜价格预测模型.pdf 在蔬菜价格预测领域，小波神经网络模型可以 essere 用于预测蔬菜价格的变化规律，并与传统的预测方法如自回归条件异方差（ARCH）、回归整合移动平均（ARIMA）、指数平滑法、人工神经网络、灰色系统、遗传算法等进行...
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