免费论文：鉴于集成进修的直观财经猜测本领接洽

对准地区直观财经猜测艰巨而搀杂的题目，正文提出了一种新的处置一类搀杂动静体例猜测的本领论——集成进修猜测本领论。正文开始框架结构了集成进修猜测本领论的总体框架；而后在该框架下，对形成集成进修猜测本领论的模子、本领和本领举行体例而深刻的接洽，为集成进修猜测本领论的本质运用创造了一套比拟完备的表面建立模型普通。运用集成进修猜测本领论的表面框架结构与模子本领，正文提出了一系列简直的直观财经猜测模子。归纳起来，正文的重要革新点可详细为以次几个上面：(1)以集成思维为中心，以呆板进修本领为集成东西，将智能消息处置、保守的计量财经模子、人为智能本领归纳集成起来，提出了一个新的处置一类搀杂体例猜测的集成进修猜测本领论，给出了个中要害的模子、本领和本领。集成进修猜测本领论提防运用集成思维，在其表面框架的引导下，不妨简单赶快地结构出百般各别的简直猜测本领。集成进修猜测本领论大概是猜测表面与本领接洽的一个有益的弥补。(2)鉴于集成进修猜测本领论的表面框架，提出了三个直观财经程度猜测本领：①应用主因素领会、核聚类算法(KCA)、扶助向量回归机(SVR)和神经搜集本领，建立了一个鉴于KCA和SVR的采用性&非线性集成猜测模子。在该模子建立中，处置了集成猜测的两大题目：①怎样决定集成个别模子数目的题目；②怎样举行非线性集成的题目。②应用计量财经模子和最小二乘扶助向量机(LSSVM)模子，建立了一种新的集成自回归单整挪动平衡(ARIMA)和LSSVM模子的直观财经集成猜测本领。这个新的集成猜测本领充溢运用了ARIMA模子在线性猜测和LSSVM模子在非线性猜测上面的优点及鉴于猜测灵验度的线性集成本领，灵验普及直观财经猜测的精度。③运用自构造算法、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和神经搜集模子，结构了一个鉴于自构造算法的GA优化神经搜集和PSO优化神经搜集的集成猜测模子。在该模子中，自构造算法被用来采用典范的直观财经猜测变量，GA、PSO被用来演练与优化神经搜集的权值和初始权值，处置了神经搜集的输出变量采用以及演练速率慢、易堕入限制极小等题目。(3)在集成进修猜测本领论的表面框架下，提出了三个直观财经走势猜测本领：①应用证明表面、粗集表面和扶助向量机本领，建立了一个鉴于证明表面的粗集优化扶助向量机集成猜测模子。在这个模子中，粗集被用来采用典范的直观财经猜测的决定性目标，选中的目标加入扶助向量机的猜测体例，缩小扶助向量机的进修功夫；证明表面被用来表白直观财经体例中生存着的不决定性消息，将大师常识引入直观财经猜测体例，并融洽决定性和不决定性的猜测截止为最后的集成猜测截止，进而矫正趋向猜测的功效。②运用计划树和矫正扶助向量机本领，结构了一个鉴于计划树和矫正扶助向量机的直观财经预先警告模子。在这个模子中，计划树被用来采用典范的直观财经预先警告目标，选中的目标加入矫正扶助向量机的分门别类猜测体例，缩小扶助向量机的进修功夫；运用矫正扶助向量机本领的重要手段是为了不妨处置直观财经预先警告生存的不平稳数据集处置的题目，进而矫正趋向猜测的功效。③在集成进修猜测本领论表面框架的引导下，提出了一种鉴于KPCA的地区财经社会兴盛归纳评介与猜测模子。该本领经过PCA与核本领的有机融洽，不妨将查看变量空间经过一个非线性变幻映照到高维的特性空间，在特性空间内举行线性PCA领会，创造归纳评介模子；在此普通上，沿用最小二乘法，创造KPCR模子。该模子运用核本领，从基础上处置非线性PCA的归纳评介困难，灵验制止多个主因素的各别拉拢而引导的评介截止的不普遍，而且不妨供给更多的数据消息。

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