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基于非均衡模糊近似支持向量机的P2P网贷借款人信用风险评估及应用
P2P网贷 信用风险评估 模糊近似支持向量机 非均衡样本
2018/11/15
现实中P2P网贷平台可信用户和违约用户的样本分布具有非均衡性，且投资者对分类错误持有不同接受程度.本文通过使用双边权重误差测量方法和映射距离选择正负样本误差项的隶属度，构建了基于非均衡模糊近似支持向量机（DFPSVM）的P2P网贷借款人信用风险评估模型.然后，提出了借款人信用评分及评级方法.最后，借助人人贷平台借款人信用信息进行了实证分析，结果表明所构建的模型与其他模型相比具有更好的适应能力和较高...
基于支持向量机模型的北京市能源需求预测研究
能源需求 支持向量机 预测模型
2013/12/10
北京市能源需求系统具有非线性、历史数据较少而影响因素众多等复杂特征, 而支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题方面具有突出优势。为此, 引入支持向量机模型对北京市1978-2010年能源需求进行建模, 并据此对2012-2020年能源需求量进行预测。结果表明:支持向量机模型能有效拟合北京市能源需求系统的复杂变化趋势, 比其他传统方法有更高的预测精度。研究发现, 2012-2020年北...
不良贷款有无回收判别:一类可选变量的支持向量机方法
变量选择 支持向量机 回收率 判别分析
2010/1/19
针对不良贷款有无回收判别问题中属性变量数目多、示性变量比例高的特点,提出了一类可选择变量的支持向量机方法进行判别预测.该方法一是将逐步回归的支持向量机思想应用在模型变量的选择上,二是将线性逐步回归的结果作为模型选择变量的初始状态,解决了传统支持向量机只能使用固定变量的问题. 实证结果显示,该方法不仅提高了样本外预测的正确率, 而且具有很好的稳健性.
基于微分进化算法的支持向量机预测模型及其在制造业发展预测中的应用
支持向量机 微分进化算法 制造业
2009/10/16
根据支持向量机的自适应问题,通过对比传统进化算法的不足,提出基于微分进化算法的支持向量机模型,并以日本制造业时间序列数据为例,进行了较为准确的多步预测。
计算投资组合风险的改进支持向量机方法
2007/8/7
[摘要]本文提出一种改进支持向量机(M-SVM)，其训练过程是求解一线性方程组，使用高斯概率密度函数作为核函数，用于逼近投资组合收益率的概率密度函数，并给出了几种风险价值计算的解析形式。数值计算表明，与GMM相比，M-SVM对模型参数具有鲁棒性，有更好的逼近和泛化能力。关键词 改进支持向量机 投资组合 逼近 风险价值