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基于遗传算法的改进支持向量机财务预警研究的任务书

任务书：

一、选题背景

随着金融市场的日益复杂和风险的不断增加，对财务预警的需求越来越迫切。支持向量机作为一种强大的数据挖掘技术，已经被广泛应用于财务预警领域。然而，传统的支持向量机存在着过拟合、收敛速度慢等问题，为了克服这些问题，近年来研究人员开始探索将遗传算法与支持向量机相结合，以改进支持向量机的性能和预测能力。本课题旨在基于遗传算法的改进支持向量机财务预警研究，提高模型的预测精度和稳定性。

二、任务要求

1.综述支持向量机和遗传算法的基本原理，掌握遗传算法和支持向量机的基本知识和使用方法；

2.收集财务数据，分析财务数据的特点和规律，包括财务指标的选择和数据预处理等；

3.建立基于遗传算法的支持向量机预警模型，并对模型进行优化和调试；

4.运用建立的模型对财务数据进行预测和模拟，进行实验验证和分析；

5.撰写实验报告和论文，对研究成果进行总结和归纳，并提出未来的研究方向和改进措施。

三、任务时间

本研究任务时间为3个月，具体时间节点如下：

第1个月：完成对支持向量机和遗传算法的综述和学习，并收集财务数据进行分析；

第2个月：建立基于遗传算法的支持向量机预警模型，并进行优化和调试；

第3个月：运用建立的模型对财务数据进行预测和模拟，并撰写实验报告和论文。

四、预期成果

1.完成对支持向量机和遗传算法的综述和学习，能够熟练掌握相关技术和应用方法；

2.建立基于遗传算法的支持向量机预警模型，并进行优化和调试，能够提高预警模型的预测精度和稳定性；

3.完成财务数据的分析、预处理和实验验证，掌握数据挖掘和实验科研方法；

4.撰写实验报告和论文，总结研究成果并提出未来的研究方向和改进措施。

五、任务参考书目

1.李航.统计学习方法.北京：清华大学出版社,2012.

2.何晗，郭士勇.遗传算法原理与应用研究.电子工业出版社，2012.

3.周志华.机器学习.北京：清华大学出版社,2016.

4.S.K.Singh,DineshKumar.AGeneticAlgorithmBasedSupportVectorMachineforBankruptcyPrediction.JournalofIntelligentSystems,2016,25(3):303-318.

5.吕春晖，刘玉林.基于GA-SVM模型的上市企业财务风险预测研究.系统工程学报,2008,23(6):718-725.