基于SVM方法的乌鲁木齐国际机场多要素预测
SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测
SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测 该案例作者申明： 1：本人长期驻扎在此板块里，对该案例提问，做到有问必答。 2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。 3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（Matlab中文论坛，《Matlab神经网络30个案例分析》）。 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。 6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。 7：此书其他常见问题、预定方式等，请点击这里。 Contents ●清空环境变量 ●数据的提取和预处理 ●选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g ●利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练 ●SVM网络回归预测 ●结果分析 ●子函数 SVMcgForRegress.m 清空环境变量 function chapter14 tic; close all; clear; clc; format compact; 数据的提取和预处理 % 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19) % 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数 % 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额. load chapter14_sh.mat; % 提取数据 [m,n] = size(sh); ts = sh(2:m,1); tsx = sh(1:m-1,:); % 画出原始上证指数的每日开盘数 figure;
回归预测分析SVM神经网络
回归预测分析S V M神 经网络 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
%%S V M神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测 %% 清空环境变量 function chapter14 tic; close all; clear; clc; format compact; %% 数据的提取和预处理 % 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数 % 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额. load ; % 提取数据 [m,n] = size(sh); ts = sh(2:m,1); tsx = sh(1:m-1,:); % 画出原始上证指数的每日开盘数 figure; plot(ts,'LineWidth',2); title(,'FontSize',12); xlabel(,'FontSize',12); ylabel('开盘数','FontSize',12); grid on; % 数据预处理,将原始数据进行归一化 ts = ts'; tsx = tsx'; % mapminmax为matlab自带的映射函数 % 对ts进行归一化 [TS,TSps] = mapminmax(ts,1,2); % 画出原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像 figure; plot(TS,'LineWidth',2); title('原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像','FontSize',12); xlabel(,'FontSize',12); ylabel('归一化后的开盘数','FontSize',12); grid on; % 对TS进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求 TS = TS'; % mapminmax为matlab自带的映射函数 % 对tsx进行归一化 [TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,1,2); % 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
回归预测分析---SVM神经网络
%% SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测 %% 清空环境变量 function chapter14 tic; close all; clear; clc; format compact; %% 数据的提取和预处理 % 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19) % 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数 % 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额. load chapter14_sh.mat; % 提取数据 [m,n] = size(sh); ts = sh(2:m,1); tsx = sh(1:m-1,:); % 画出原始上证指数的每日开盘数 figure; plot(ts,'LineWidth',2); title('上证指数的每日开盘数(1990.12.20-2009.08.19)','FontSize',12); xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12); ylabel('开盘数','FontSize',12); grid on; % 数据预处理,将原始数据进行归一化 ts = ts'; tsx = tsx'; % mapminmax为matlab自带的映射函数 % 对ts进行归一化 [TS,TSps] = mapminmax(ts,1,2); % 画出原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像 figure; plot(TS,'LineWidth',2);
title('原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像','FontSize',12); xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12); ylabel('归一化后的开盘数','FontSize',12); grid on; % 对TS进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求 TS = TS'; % mapminmax为matlab自带的映射函数 % 对tsx进行归一化 [TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,1,2); % 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求 TSX = TSX'; %% 选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g % 首先进行粗略选择: [bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-8,8,-8,8); % 打印粗略选择结果 disp('打印粗略选择结果'); str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str); % 根据粗略选择的结果图再进行精细选择: [bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-4,4,-4,4,3,0.5,0.5,0.05); % 打印精细选择结果 disp('打印精细选择结果'); str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str); %% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练 cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.01']; model = svmtrain(TS,TSX,cmd); %% SVM网络回归预测 [predict,mse] = svmpredict(TS,TSX,model); predict = mapminmax('reverse',predict',TSps); predict = predict';
乌鲁木齐口岸(含地图)
乌鲁木齐口岸 乌鲁木齐市辖区内有：国家一类口岸一个，国家二类口岸7个。 乌鲁木齐市主要商圈和二类口岸 一类口岸情况 乌鲁木齐国际机场口岸，距市区16公里，是中国通往西亚、欧洲、非洲的国际航空通道，并称为中国五大门户机场之一。乌鲁木齐机场占地面积约7700亩。十几年来，乌鲁木齐机场口岸边防、海关、检验检疫等各查验单位，坚持现场实行24小时通关，保证了航班正常和包机货物通关畅通无阻。对特殊性货物实行"急事急办、特事特办"的原则，设立快速通道，提供通关便利，对于转关进口货物，实行转关运输，"一次申报，一次检疫，一次查验、一次放行"的模式。
二类口岸情况 第一，边疆口岸 于97年设立，依托边疆市场，这个市场不同于其他市场，市场门面都是洽谈室，不零售货物，按货物的品种、多少和吨位选购。边疆口岸主要为独联体和周边国家以及内地旅游购物的客商提供住宿、餐饮、娱乐、购物、运输、仓储、报关检验等"一条龙"服务，是中外客商理想的经营和购物场所。 第二，碾子沟口岸 于94年设立，是一个主要与周边国家进行国际客货公路联运的口岸，还是我市唯一的能接待外籍联运车辆的国际运输汽车站。从94年至今开通的国际公路运输线有四条定期国际联运班车线线。各查验部门实行"一厅式"办公，口岸向海关、国检提前24小时通知报关报验工作。 第三，华凌口岸 98年成立，主要出口的货物是：建筑、装饰装潢材料等。货物出关，多集中在阿拉木图、莫斯科、比什凯克、巴库、拉合尔等周边国家和地区。 第四，经济技术开发区口岸 98年设立，99年8月正式运作。该口岸隶属开发区管理委员会，发挥着乌鲁木齐市和经济技术开发区及欧亚大陆桥的桥头堡的优势。主要为东部沿海地区和企业的名优产品，提供西出中亚、辐射欧洲的窗口和通道。 第五，商贸城口岸 98年10月设立，是新疆最大的小商品集散地，以日用百货为主，地贸和外贸都在一个市场。该口岸有专门的外贸商品交易市场。 第六，火车头二类口岸 2005年12月获自治区人民政府批准正式设立，火车头国家二类口岸载体实力雄厚、潜力巨大，火车头国际采购基地有限公司的母公司为新疆德汇实业集团，该集团系中国名企德力西集团控股企业。德汇实业集团将温州模式与新疆本土运作有机结合，以外贸物流为主业，集旅游酒店、商业地产、电子商务为一体。 第七，西域轻工二类口岸 新疆西域轻工基地二类口岸，由兵团报请自治区人民政府于2006年6月30日批准成立。口岸占地324亩，口岸区域内（一期）建有四星级五层宾馆一座、四层产品展示厅一座、六栋轻钢结构8640平方监管库区，五栋内宾库6360平方米，四栋一层加工车间，一栋三层加工车间，联检大厅设施、设备齐全，海关、国检工作人员已正式进驻工作。
全国各地机场及简称
华东地区 上海市（2）：上海虹桥、上海浦东 江苏省（7）：南京禄口、南通兴东、无锡硕放、常州奔牛、徐州观音、盐城南洋、连云港白塔埠 浙江省（7）：杭州萧山、宁波栎社、温州永强、舟山普陀山、黄岩路桥、衢州机场、义乌机场 山东省（8）：济南遥墙、青岛流亭、威海大水泊、烟台莱山、临沂沐埠岭、潍坊南苑、东营永安、济宁机场 福建省（5）：福州长乐、厦门高崎、泉州晋江、龙岩冠豸山、武夷山机场 江西省（5）：南昌昌北、赣州黄金、九江庐山、景德镇罗家、井冈山机场 安徽省（4）：合肥骆岗、黄山屯溪、安庆天柱山、阜阳西关 东北地区 辽宁省（5）：沈阳桃仙、大连周水子、锦州小岭子、丹东浪头、朝阳机场 吉林省（3）：长春龙嘉、吉林二台子、延吉朝阳川 黑龙江（5）：哈尔滨太平、齐齐哈尔三家子、佳木斯东郊、牡丹江海浪、黑河机场 西北地区 陕西省（5）：西安咸阳、汉中西关、延安二十里铺、榆林西沙、安康五里铺
甘肃省（4）：兰州中川、敦煌机场、嘉峪关机场、庆阳机场 青海省（2）：西宁曹家堡、格尔木机场 宁夏（1）：银川河东 新疆（13）：乌鲁木齐地窝铺、阿克苏温宿、喀什机场、伊宁机场、塔城机场、阿尔泰机场、库车机场、且末机场、和田机场、库尔勒机场、那拉提机场、富蕴机场、吐鲁番机场 中南地区广东省（6）：广州白云、深圳宝安、珠海三灶、汕头外砂、湛江机场、梅县机场 广西省（5）：南宁吴圩、桂林两江、柳州白莲、北海福城、梧州长洲岛 海南省（2）：海口美兰、三亚凤凰 湖北省（5）：武汉天河、宜昌三峡、荆州沙市、襄樊刘集、恩施许家坪 湖南省（5）：长沙黄花、张家界荷花、常德桃花源、永州零陵、怀化芷江 河南省（3）：郑州新郑、洛阳北郊、南阳姜营 西南地区 重庆市（2）：重庆江北、万州五桥 四川省（10）：成都双流、泸州蓝田、九寨沟黄龙、攀枝花保安营、南充高坪、宜宾莱坝、绵阳南郊、西昌青山、广元盘龙、达州河市云南省（11）：昆明巫家坝、丽江三义、德宏芒市、保山云端、迪庆香格里拉、西双版纳机场、文山普者黑、大理机场、思茅机场、临沧
乌鲁木齐地窝堡国际机场2011年度鸟害防治评估报告
乌鲁木齐地窝堡国际机场2011年度鸟击防范工作评估报告 新疆机场集团机场保障部 二一一年 〇
目 录 一、评估概括 (4) 1.1 机场概括 (4) 1.2 评估目的 (4) 1.3 评估内容 (4) 二、机场及周边生态环境 (5) 2.0 生态环境调查 (5) 2.1 生态环境调查范围 (5) 2.2 机场及周边生态环境具体情况 (6) 三、乌鲁木齐机场及周边活动的鸟类 (7) 3.1 本机场鸟类种类 (7) 3.2 本机场常见鸟类 (8) 四、机场危险鸟类评估及相应的防范措施 (9) 4.1 家鸽 (9) 4.2 家燕 (10) 4.3 红隼、燕隼、猎隼、苍鹰 (12) 4.4 戴胜 (15) 4.5 麻雀 (17) 4.6 短耳鸮 (18) 4.7 大雁 (19) 4.8 乌鸦 (20) 4.9 其他鸟类活动情况：紫翅椋鸟、夜莺、百灵、鹌鹑、凤头麦鸡等 (21) 五、乌鲁木齐机场鸟害防范措施 (23) 5.1 生态环境管理 (23) 5.2 鸟害防范工作人员 (24) 5.3 鸟击防范驱赶措施 (24) 5.4 枪支弹药、易燃易爆等管理工作 (26) 5.5 鸟击报告 (27) 六、评估发现的问题和建议 (28) 6.1 鸟害防范工作人员 (28) 6.2 生态环境管理 (28) 七、下一阶段鸟害防范工作计划 (30) 附录（机场危险鸟类的评估） (32)
前言 近年来，随着西部大开发战略的快速实施，新疆民航运输事业迅猛发展，航线与航班架次大幅增长，航空器巡航速度提高，载客量也快速增加，鸟害防治工作的重要性越来越大。中国民航自1999年以来，鸟击导致的事故征候次数一直居高不下，2005－2010年每年鸟击事故征候占飞行事故征候的比例均超过30％，是第一大航空器事故征候类型。在鸟类对民航飞行安全的威胁不断增加的形势下，航空界和社会加紧了对鸟害防范工作的关注和研究。因此，在对机场鸟类进行全面调查的基础上，研究鸟类活动规律和鸟害评估的工作，是一项紧迫且具有深远意义的工作。 本次评估报告的依据为《民用机场运行安全管理规定》（CCAR-140）、《新疆机场（集团）公司安全管理体系手册》及《新疆机场（集团）公司机场责任区鸟击防范及野生动物防治工作指南》、《民用机场常见鸟类防范指南》、《乌鲁木齐地窝堡国际机场鸟害防范及野生动物防范手册》并结合乌鲁木齐机场鸟害防范及野生动物防范工作实际对乌鲁木齐国际机场鸟害评估。
SVM神经网络的数据分类预测--葡萄酒种类识别
%% SVM神经网络的数据分类预测----意大利葡萄酒种类识别 % %% 清空环境变量 close all; clear; clc; format compact; %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load chapter12_wine.mat; % 画出测试数据的box可视化图 figure; boxplot(wine,'orientation','horizontal','labels',categories); title('wine数据的box可视化图','FontSize',12); xlabel('属性值','FontSize',12); grid on; % 画出测试数据的分维可视化图 figure subplot(3,5,1); hold on for run = 1:178 plot(run,wine_labels(run),'*'); end xlabel('样本','FontSize',10); ylabel('类别标签','FontSize',10); title('class','FontSize',10); for run = 2:14 subplot(3,5,run); hold on; str = ['attrib ',num2str(run-1)]; for i = 1:178 plot(i,wine(i,run-1),'*'); end xlabel('样本','FontSize',10); ylabel('属性值','FontSize',10);
乌鲁木齐机场几种常见天气的观测
Climate Change Research Letters 气候变化研究快报, 2015, 4(4), 193-197 Published Online October 2015 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/686505168.html,/journal/ccrl https://www.wendangku.net/doc/686505168.html,/10.12677/ccrl.2015.44022 Observation of Several Types of Common Weather of Urumqi Airport Xiang Fang, Yanping Lin Weather Center, Air Traffic Management Bureau, Urumqi Xinjiang Email: 1536415598@https://www.wendangku.net/doc/686505168.html, Received: Sep. 28th, 2015; accepted: Oct. 16th, 2015; published: Oct. 19th, 2015 Copyright ? 2015 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.wendangku.net/doc/686505168.html,/licenses/by/4.0/ Abstract This paper analyzed the main weather which impacts the flight of Urumqi airport from the point of observation view. We expect that the results can provide a certain kind of help in future on weather observation and meteorological support. Keywords Thunderstorm, Fog, Southeast Wind 乌鲁木齐机场几种常见天气的观测 方翔，林燕平 新疆空中交通管理局气象中心，新疆乌鲁木齐 Email: 1536415598@https://www.wendangku.net/doc/686505168.html, 收稿日期：2015年9月28日；录用日期：2015年10月16日；发布日期：2015年10月19日 摘要 本文从观测角度分析了影响乌鲁木齐机场飞行的主要天气，希望今后能对此类天气的观测和气象保障提供一定的帮助。
回归预测分析---SVM神经网络
回归预测分析---SVM神经网络
%% SVM神经网络的回归预测分析上证指数开盘指数预测 %%清空环境变量 fun cti on chapter14 tic; ---------------------------- close all ; clear; clc; format compact ; %%数据的提取和预处理 %载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19) %数据是一个4579*6 的double 型的矩阵，每一行表示每一天的上证指数 %6列分别表示当天上证指数的开盘指数，指数最高值，指数最低值，收盘指数易额. load chapter14_sh.mat ; %提取数据 [m,n] = size(sh); ts = sh(2:m,1); tsx = sh(1:m-1,:); %画岀原始上证指数的每日开盘数figure; plot(ts, 'Li neWidth' ,2); title( '上证指数的每日开盘数(1990.12.20-2009.08.19)' , 'FontSize' xlabel( '交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)' , 'FontSize' ,12); ylabel( '开盘数','FontSize' ,12); grid on; %数据预处理，将原始数据进行归一化 ts = ts'; tsx = tsx'; % mapminmax 为matlab 自带的映射函数 %对ts进行归一化 [TS,TSps] = mapmi nm ax(ts,1,2); %画岀原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像 figure; plot (TS, 'Li neWidth' ,2);当日交易量，当日交,12);
多跑道“双目”运行在乌鲁木齐机场的应用分析
多跑道“双目”运行在乌鲁木齐机场的应用分析 发表时间：2019-06-10T15:23:11.470Z 来源：《科技研究》2019年3期作者：唐明成 [导读] 本文分析了目视间隔和目视进近在乌鲁木齐机场多跑道运行后对提高跑道容量，提升运行效率，增加安全运行保证方面的巨大作用。 （中国民航新疆空中交通管理局空管中心新疆乌鲁木齐 830016） 摘要：本文分析了目视间隔和目视进近在乌鲁木齐机场多跑道运行后对提高跑道容量，提升运行效率，增加安全运行保证方面的巨大作用。此后通过Reich模型理论，验证了地窝堡机场窄距跑道使用目视进近的安全性。同时也提出了相关具体运行风险分析，做出了相应建议。希望此文能对乌鲁木齐机场多跑道运行后，“双目”应用有所帮助。 关键词：多跑道；双目；乌鲁木齐机场 1乌鲁木齐地窝堡机场新增跑道情况 根据建设项目规划，乌鲁木齐机场工程包括：飞行区等级指标4F，在现有跑道（第一跑道）北侧1830米处新建长3600米、宽60米的第二跑道，双向设置I类精密进近系统；在第二跑道北侧380米处新建长3200宽60米的第三跑道，主降方向设置III类精密进近系统，次降方向设置I类精密进近系统。在现跑道北侧规划两条E类平行滑行道，在第二跑道南侧规划两条F类平行滑行道，在第二和第三跑道之间设置一条F类平行滑行道。第一跑道和第二跑道之间规划新建3组共7条垂直联络滑行道，新建第三跑道两端南侧各规划3条快速出口滑行道，在新建第二跑道两段南侧各规划1条快速出口滑行道，现跑道两端北侧各规划3条快速出口滑行道。 2乌鲁木齐机场多跑道双目应用分析 2.1平行仪表运行 对于一个实际机场运行来说，单跑道容量，是在起降的量达到相对均衡的时候能够达到最大值，也就是说落地一个，起飞一个的时候。由于单跑道模式下，起飞飞机和落地飞机使用同一跑道，所以两个落地飞机之间必须拉开足够的间隔（时间），以保证前机落地后，起飞飞机有充足的时间进入跑道起飞，这个间隔各个机场不同，一般可以简单的理解为落地的前机接地，落地的后机距离前机12公里，那么起飞飞机就有充足的时间来起飞。注意，这里只是一个粗略的理解，考虑到实际情况有重型机起飞，重型机落地，或者湿跑道之类的情况需要适当拉大五边间隔，我们在粗略统计的时候把这个因素考虑进去的话，平均下来，单跑道，大概落地前机接地，后机距离它13公里左右，可以起飞一个飞机。那么再来看窄距跑道的粗略容量：由于两条跑道之间窄距，所以这两条跑道在运行中只能看做是一条跑道，和单跑道不同的是，由于多了一条跑道（虽然是窄距），在窄距跑道中，前机接地，后机距离前机大概10公里就可以在另外一条跑道起飞一个飞机了。综合单跑道的13公里和窄距跑道的10公里，可以粗略的得出窄距跑道（两条）的容量大概是单跑道的13/10=1.3倍。 2.2目视运行 根据中国民航规定，平行跑道上可以实施目视进近。 当航空器在跑道间距小于760米的平行跑道上实施目视进近时，应遵循下列程序： a.为相邻跑道进近的航空器之间配备符合规定的水平、垂直间隔，除非航空器驾驶员报告目视看到相邻跑道进行目视或者仪表进近的航空器并保持目视间隔； b.当后机为重型航空器、B-757或者后机的尾流等级大于相邻跑道上的前机时，管制员应当要求后机驾驶员保持目视间隔，并不得超越相邻跑道上的前机，避免尾流影响。 当航空器在跑道间距大于或者等于1310米的平行跑道上实施目视进近时，应遵循下列程序： a.为相邻跑道进近的航空器之间配备符合规定的水平、垂直或者目视间隔，直到其中一架航空器获得并接受了管制员颁发的目视进近许可。 b.当目视进近航空器与相邻跑道上进近的航空器航迹保持不交叉时，管制员无须为它们配备任何间隔。 实施目视进近时，由于航空器不必完成整个仪表进近程序落地，进场着陆更加灵活。管制员可以根据调配的需要，指示第g个进场航空器跟随第a个航空器落地，提升运行效率。实施目视间隔和进近是通过间隔委托的心事，将保持间隔的责任授权给驾驶员。由于雷达管制员不需要监督相关航空器之间的间隔距离，从而减少了路孔无线电通话量，进而降低了管制员的工作符合，然后雷达管制员将有更充足的精力来分析航空器机型、设备、最佳排序等以便提升总体运行效率，同时也增加了驾驶员对于空中交通参与度，提升了安全保障。 3目视进近条件下的碰撞风险评估模型 3.1三维碰撞模型的构造 三维碰撞是一个空间的概念, 即将飞机的碰撞投射到空间直角坐标系的X 轴、Y轴、Z 轴三个方向上, 分别进行碰撞分析。若两架飞机在目视间隔与目视进近的运行中发生碰撞, 必然是 X、Y、Z 三个方向上同时发生碰撞, 本文考虑了目视误差和速度等客观误差的因素, 并假设三个方向上的碰撞风险是相互独立的, 那么由于这些误差所导致的碰撞风险模型是: Pn= PX× PY× PZ 考虑到民航飞机的机身都属于不规则构型, 在进行模型构建时, 本文将采用 Reich 碰撞模型的思路将飞机抽象成为一个长方体, 然后再对飞机的碰撞进行研究。飞机的翼展长度 w、机身长度l、机身高度h 对应投射到空间直角坐标系的X轴、Y轴、Z轴。再结合Reich碰撞模型, 两架飞机在X、Y、Z 三个方向的碰撞临界值dx、dy、dz分别定义为: 3.2仿真计算 地窝堡国际机场二三跑道属于窄距平行跑道, 其间距380米, 仿真计算将以较为常见的B737 - 800机型为例, 计算两架B737 - 800型飞机在目视间隔的条件下进行平行进近时的碰撞风险概率。
SVM 价格预测
Application of least squares support vector machine in futures price forecasting TianYuan Luo Ling Tian Econmics and Management School Econmics and Management School WuHan University WuHan University WuHan 430072,China WuHan 430072,China Email: tianyuanluo@https://www.wendangku.net/doc/686505168.html, Email:ltian@https://www.wendangku.net/doc/686505168.html, XinHua Tang YingHong Dong Department of Information Science and Technology Management School Shandong University of Political Science and Law South-Central University for Nationalities Jinan 250014,China Wuhan 430074,China Email:461832459@https://www.wendangku.net/doc/686505168.html, Email:dyh4@https://www.wendangku.net/doc/686505168.html, Abstract—Futures price forecasting based on least squares support vector machine is presented in the paper. In order to improve the prediction performance of least squares support vector machine,the experimental data can be normalized and appropriate parameters are selected by genetic algorithm. Least squares support vector machine is used to create the prediction model for futures price,and BP neural network is used to compare with least squares support vector machine.The experimental data of futures price are given. The prediction error of futures price by least squares support vector machine and BP neural network respectively are obtained.The analysis results show that futures price forecasting based on least squares support vector machine has excellent prediction results of futures price. Keyworks-futures price; least squares support vector machine;forecasting; regression function ?. INTRODUCTION Futures price forecasting based on least squares support vector machine is presented in the paper. Least squares support vector machine is a novel learning method, which is very suitable for regression. In order to improve the prediction performance of least squares support vector machine,the experimental data can be normalized and appropriate parameters are selected by the optimization algorithm,such as genetic algorithm, ant colony optimization algorithm[1-4].In the study, genetic algorithm is used to select the appropriate parameters of least squares support vector machine. Genetic algorithm can gain the optimal solution through a series of iterative computations[5,6]. Least squares support vector machine is used to create the prediction model for futures price,and BP neural network is used to compare with least squares support vector machine.The experimental data of futures price are given,where the first 6 futures price data are used to create the least squares support vector machine model and others are used to test the least squares support vector machine model.The prediction error of futures price by least squares support vector machine and BP neural network respectively are obtained.The analysis results show that futures price forecasting based on least squares support vector machine has excellent prediction results of futures price. ??. LEAST SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINE Given a set of data n i i i y x 1 )} , {( =with the input vector i x and the output value i y.The regression function of least squares support vector machine is shown as followings: b x w x f+ ? =) ( ) (φ(1) where w denotes the weight vector and b denotes the bias. Define the objective function of least squares support vector machine: Minimize ? ? o ? ? a+| = n i i o C w 1 2 2 1 (2) Subject to i i i o b x w y? = + ?′1 ) ) ( (φ where C is the penalization parameter. Lagrangian multipliers are introduce to gain the following optimization function: () | | = = ? + + ?? ? o ? ? a+ =n i i i i i n i i o b x w y a o C w U 1 1 21 ] ) ( [ 2 1φ(3) where i a is the Lagrangian multipliers. Then, gain the optimization conditions of the objective function: ___________________________________ 978-1-4244-8679-3/11/$26.00 ?2011 IEEE
乌鲁木齐国际机场北区改扩建工程投资建设项目可行性研究报告-广州中撰咨询
乌鲁木齐国际机场北区改扩建工程投资 建设项目 可行性研究报告 (典型案例〃仅供参考) 广州中撰企业投资咨询有限公司 地址：中国·广州
目录 第一章乌鲁木齐国际机场北区改扩建工程项目概论 (1) 一、乌鲁木齐国际机场北区改扩建工程项目名称及承办单位 (1) 二、乌鲁木齐国际机场北区改扩建工程项目可行性研究报告委托编制单位 (1) 三、可行性研究的目的 (1) 四、可行性研究报告编制依据原则和范围 (2) （一）项目可行性报告编制依据 (2) （二）可行性研究报告编制原则 (2) （三）可行性研究报告编制范围 (4) 五、研究的主要过程 (5) 六、乌鲁木齐国际机场北区改扩建工程产品方案及建设规模 (6) 七、乌鲁木齐国际机场北区改扩建工程项目总投资估算 (6) 八、工艺技术装备方案的选择 (6) 九、项目实施进度建议 (6) 十、研究结论 (7) 十一、乌鲁木齐国际机场北区改扩建工程项目主要经济技术指标 (9) 项目主要经济技术指标一览表 (9) 第二章乌鲁木齐国际机场北区改扩建工程产品说明 (15) 第三章乌鲁木齐国际机场北区改扩建工程项目市场分析预测 (15) 第四章项目选址科学性分析 (15) 一、厂址的选择原则 (16) 二、厂址选择方案 (16) 四、选址用地权属性质类别及占地面积 (17) 五、项目用地利用指标 (17) 项目占地及建筑工程投资一览表 (18)
六、项目选址综合评价 (19) 第五章项目建设内容与建设规模 (20) 一、建设内容 (20) （一）土建工程 (20) （二）设备购臵 (20) 二、建设规模 (21) 第六章原辅材料供应及基本生产条件 (21) 一、原辅材料供应条件 (21) （一）主要原辅材料供应 (21) （二）原辅材料来源 (21) 原辅材料及能源供应情况一览表 (22) 二、基本生产条件 (23) 第七章工程技术方案 (24) 一、工艺技术方案的选用原则 (24) 二、工艺技术方案 (25) （一）工艺技术来源及特点 (25) （二）技术保障措施 (25) （三）产品生产工艺流程 (25) 乌鲁木齐国际机场北区改扩建工程生产工艺流程示意简图 (26) 三、设备的选择 (26) （一）设备配臵原则 (26) （二）设备配臵方案 (27) 主要设备投资明细表 (28) 第八章环境保护 (28) 一、环境保护设计依据 (29) 二、污染物的来源 (30) （一）乌鲁木齐国际机场北区改扩建工程项目建设期污染源 (31)
基于matlab的svm分类预测实现
2017年第3期信息通信2017 (总第171 期）INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. No 171)基于matlab的svm分类预测实现 屈玉涛,邓万宇 (西安邮电大学，陕西西安710061) 摘要：支持向量机(英文简称SVM)可以很好地应用在数据分类及预测上，由于SVM在数据挖掘中具有通用性好、有效 性、计算简单、理论完善等优点，所以得到了广泛的应用，文章利用matlab软件，基于S V M实现了对意大利葡萄酒的分 类和预测。 关键词:SVM;分类;预测 中图分类号:TP393 文献标识码:A文章编号：1673-1131(2017)03-0033-02 〇引言 随着数据种类的增多以及数量的增长，人工处理数据已 经变得不太现实。B P神经网络在过去获得了大量的应用，但 由于其具有收敛速度慢，容易陷入局部最小值得缺点,BP神经 网络并不能很好地处理实际中的问题。支持向量机是一种分 类算法，通过最大化不同数据之间边缘距离来提高学习及其 各种方面的能力，能够构建出更为精确的分类模型，另外，也 能够在统计取样较少的情况下，得出较好的统计规律，即，统 计样本少，统计规律良好。 1阐述支持向量机的具体情况 所谓支持向量机是Vapnik以及Corinna Cortes等人于 1995年首先提出的，它的应用范围广泛，较为突出的应用是在 非线性回归以及模式分类等方面。支持向量机的最本质的作 用就是把一个分类的超平面当作为决策曲面，这样就会让正 例以及反例之间的间隔被其最大边缘化。SV M被广泛地应用 在自然语言处理、计算机视觉和机器学习中。 支持向量机优点很多，最突出的表现在下面五个方面，一 是不需要进行微调整，即鲁棒性；二是具有很强的通用性，可 以在各种函数中来集中构造其函数；三是具有非常明显的有 效性，可以解决各种事迹问题，并且非常有效；四是涉及的理 论较为完善，具备V C推广性的理论构架;五是计算较为简单, 能够利用较为简单的优化计算就能够实现计算。 例如:SV M的目标函数如公式(1)所示： r f{x) = w
- 多跑道“双目”运行在乌鲁木齐机场的应用分析
- 简述乌鲁木齐机场航站楼的历史变革
- 乌鲁木齐机场T3航站楼媒体资料共50页PPT资料
- 基于SVM方法的乌鲁木齐国际机场多要素预测
- 乌鲁木齐机场鸟击评估
- 全国各地机场及简称
- 乌鲁木齐丝绸之路
- 中国主要机场管制席位及频率
- 中国主要机场代码
- 乌鲁木齐地窝堡国际机场2011年度鸟害防治评估报告
- IATA 国际机场代码
- 全国所有有机场的城市
- 全国所有有机场的城市
- 主要机场管制席位及频率
- 乌鲁木齐地窝堡机场停车场最新收费标准及停车省钱小妙招
- 乌鲁木齐国际机场北区改扩建工程投资建设项目可行性研究报告-广州中撰咨询
- 乌鲁木齐口岸(含地图)
- 乌鲁木齐机场几种常见天气的观测
- 乌鲁木齐地窝堡国际机场
- 机场基础知识简介