【摘要】：預(yù)警是指根據(jù)對(duì)象要素的歷史與現(xiàn)狀,預(yù)報(bào)未來(lái)偏離期望狀態(tài)的程度等級(jí),偏離的程度等級(jí)一般通過(guò)不同的警信號(hào)表示。面向經(jīng)濟(jì)社會(huì)領(lǐng)域的復(fù)雜預(yù)警,適宜采用黃色預(yù)警機(jī)制;對(duì)于黃色預(yù)警指數(shù)策略,若運(yùn)用警度測(cè)算外推范式時(shí),警信號(hào)預(yù)報(bào)依賴于等級(jí)臨界點(diǎn)(警信號(hào)識(shí)別)與未來(lái)期的警度。等級(jí)臨界點(diǎn)警度通常由群體決策直接選取,而未來(lái)期警度則是以樣本期測(cè)算警度為樣本采用時(shí)序預(yù)測(cè)方法生成;由于等級(jí)臨界點(diǎn)警度與未來(lái)期警度生成的技術(shù)途徑不同,使得兩者之間的匹配性差。對(duì)于概念抽象的臨界點(diǎn)警度,專家難以做出準(zhǔn)確判斷,使得警信號(hào)預(yù)報(bào)不準(zhǔn)確,影響預(yù)警的可靠性。本文闡明回歸支持向量機(jī)(SVM)原理與警度多重交叉SVM組合預(yù)測(cè)的體系結(jié)構(gòu),以群體決策選取的預(yù)警屬性等級(jí)臨界點(diǎn)為基礎(chǔ),按照多重交叉SVM組合預(yù)測(cè)計(jì)算與數(shù)據(jù)軌跡,提出警信號(hào)識(shí)別策略與技術(shù)途徑,構(gòu)建警信號(hào)識(shí)別(臨界點(diǎn)警度)模型及其算法。以區(qū)域生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)警信號(hào)識(shí)別為例,將SVM警信號(hào)識(shí)別模型及其算法加以實(shí)際應(yīng)用,以檢驗(yàn)警信號(hào)識(shí)別方法的有效性和適用性。實(shí)證應(yīng)用表明:警信號(hào)識(shí)別方法生成的警度與組合預(yù)測(cè)的警度相比,相對(duì)誤差均小于1.98%,則識(shí)別警度與組合預(yù)測(cè)警度具有精確一致性;等級(jí)臨界點(diǎn)與時(shí)序樣本的關(guān)聯(lián)度越大,等級(jí)臨界點(diǎn)識(shí)別警度與時(shí)序樣本組合預(yù)測(cè)警度差異越小,則識(shí)別警度與組合預(yù)測(cè)警度具有關(guān)聯(lián)差異性。
【圖文】：

圖 2-3 二維線性兩分類原理本輸人為 xili, = 1,...,，對(duì)應(yīng)的期望輸出為 y={+1，-1}，其中類別標(biāo)識(shí)。支持向量機(jī)的目標(biāo)就是，根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原而將兩類模式盡量正確地區(qū)分開來(lái)[45]。假定訓(xùn)練樣本可以被0分開，，為使超平面對(duì)所有樣本正確分類，就要求它滿足： ( ) yxbilii 1, =1,...,等于 2 / 。因此最優(yōu)超平面就是滿足(2-29)式并且使得 ( 。支持向量( Support Vectors)即為使式(2-19)中的等號(hào)成立方框標(biāo)出的樣本所示。為求該最優(yōu)超平面，我們利用 Lagra為其對(duì)偶問(wèn)題，并根據(jù) Kuhn-Tucker 條件[46,48]。求解上述問(wèn)數(shù)為:()sgn{()}=1fx= yx x biliii

( )ijx, x滿足 Mercer 條件，它就對(duì)應(yīng)某一變換空間中的內(nèi)積。如果采的函數(shù)，那么相應(yīng)的分類函數(shù)(2-30)變?yōu)?( ) ( ) = fx= yKxxbijliiisgn,1 量機(jī)。支持向量機(jī)支持向量機(jī)的結(jié)構(gòu)模型是針對(duì)經(jīng)典的二分類問(wèn)題提出的，支持向量回歸機(jī)（Support Vec，SVR）是支持向量在函數(shù)回歸領(lǐng)域的應(yīng)用。SVR 與 SVM 分類有以下R 中的 iy并不限定去-1 或 1，而可以取任意實(shí)數(shù)。R 的樣本點(diǎn)只有一類，所尋求的最優(yōu)超平面不是使兩類樣本點(diǎn)分得樣本點(diǎn)離超平面的“總偏差”最小。這時(shí)樣本點(diǎn)都在兩條邊界線之面同樣等價(jià)于求最大間隔[47]。
【學(xué)位授予單位】：江西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：D035.39;TP181

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