基于Adaboost算法的水质组合预测方法研究

水质预测是水环境污染防治的重要内容,针对传统水质预测方法精度低、收敛速度慢等问题,研究首先选取Symlets和Daubechies小波系作为小波函数,对原始数据进行去噪处理并对比,再结合RBF、Elman神经网络以及支持向量机各自优点,通过不同算法优化三种预测模型,提出基于Adaboost算法将优化后的RBF、Elman神经网络以及支持向量机相结合的组合预测方法。以北海为对象进行仿真实验,验证基于Adaboost的溶解氧组合预测方法的有效性,并分别与单一模型的预测结果进行对比,结果表明该方法相比于传统的单一模型预测精度得到了提高,为水质精准预测提供了一种新思路。     

一种实用的火电厂飞灰含碳量软测量建模方法

提出了同时利用自适应加权融合和最小二乘支持向量机建模的实用新方法。首先,给出了基于小波的自适应加权融合和最小二乘支持向量机算法;其次,将BP神经网络、最小二乘支持向量机和基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法进行建模精度比较;最后,采用真实火电厂飞灰含碳量数据进行模型验证与预测,仿真结果表明基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法具有较好的建模精度和实用性。     

基于BP神经网络与SVM的快速路行程时间组合预测研究

随着视频车牌采集系统的发展与完善,快速路行程时间的动态预测成为了可能。本文根据快速路车牌识别数据的特征和所能提取的信息,结合BP神经网络和支持向量机的预测优点,通过蜂群优化算法对BP神经网络和支持向量机模型的参数进行优化,提出了一种基于多模型融合预测算法（Multi-Model Fusion Algorithm,MMFA）的BP神经网络和支持向量机相结合的组合预测方法。最后选取成都市三环路某段上的视频车牌数据进行实例验证,结果表明该组合预测方法比单一的BP神经网络或者支持向量机具有更好的预测效果。     

遗传优化支持向量机的软件可靠性预测模型

软件可靠性预测在软件开发的早期就能预测出哪些模块有出错倾向。提出一种改进的支持向量机来进行软件可靠性预测。针对支持向量机参数难选择的问题,将遗传算法引入到支持向量机的参数选择中,构造基于遗传算法优化支持向量机的软件可靠性预测模型,并用主成分分析的方法对软件度量数据进行降维,通过仿真实验,证明该模型比支持向量机、BP神经网络、分类回归树和聚类分析等预测模型具有更高的预测精度。     

基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测

针对卷烟生产过程中条烟包装外观缺陷问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的条烟包装缺陷图像检测方法。该方法首先采用模板匹配法定位条烟检测区域;然后利用Haar小波变换进行频域分解,并通过灰度共生矩阵算法对频域图提取纹理特征;最后结合纹理特征建立条烟支持向量机分类模型,对待测样本进行分类识别。结果表明:基于SVM分类模型的识别率为96.1%,该方法通用性强,实时性好,满足条烟异常情况检测要求。与BP神经网络测试性能相比,分类性能优于BP神经网络。     

基于支持向量机的水质监测数据处理

水质评价实际上是一个监测数据处理与状态估计、识别的过程,提出一种基于支持向量机的方法应用于水质评价,该方法依据决策二叉树多类分类的思想,构建了基于支持向量机的水环境质量状况识别与评价模型。以长江口的实际水质监测数据为例进行了实验分析,并与单因子方法及单个BP神经网络方法进行了比较分析。实验结果表明,运用该模型对长江口的实际水质监测数据进行的综合水质评价效果较好,且具有较高的实用价值。     

基于粒子群优化的Wv-SVM燃气负荷预测

针对传统预测模型精度不高的问题,提出基于小波核支持向量机的复合预测模型。采用小波分析提取燃气负荷相关的特征值,通过粒子群优化算法确定小波核支持向量机的参数,利用支持向量机(SVM)解决非线性回归和时间序列问题。实验结果证明,该预测模型的预测精度比BP神经网络和传统高斯核SVM高。     

短时电能质量扰动分类方法研究

为了准确检测短时电能质量扰动问题,提出了一种基于K-L变换和支持向量机多值分类器的短时电能质量扰动分类方法。采用离散小波变换获得信号在不同分解尺度下的能量分布作为原始特征空间;运用K-L变换进行模式识别特征空间的提取;设计了适用于短时电能质量扰动的支持向量机多值分类器。实验结果表明,对原始能量特征进行K-L变换后,可以提高分类准确率;支持向量机多值分类器的分类结果优于BP神经网络。     

基于支持向量机的航空发动机振动预测模型研究

提出了一种基于支持向量机的航空发动机振动参数预测方法.分析了支持向量机用于时间序列预测的基本理论,对时间序列进行了相空间重构,采用互信息法计算了延迟时间,运用平均一步绝对误差选取了嵌入维数,在此基础上建立了基于支持向量机的时间序列一步预测模型.应用某发动机飞参记录数据对发动机振动参数进行预测,预测精度比RBF神经网络更高.研究结果验证了应用支持向量机模型进行发动机参数预测的正确性和可行性.     

基于小波和支持向量机的多尺度时间序列预测

介绍了相空间重构和基于支持向量机的时间序列预测建模技术,提出了基于小波和支持向量机的复杂时间序列预测方法,利用小波对复杂时间序列进行多尺度分解,对重构后的近似序列和细节序列分别利用支持向量机进行回归预测并将结果融合。对股票数据进行预测,试验结果表明该方法预测精度高于单尺度支持向量机和神经网络预测方法,可用于复杂非平稳时间序列的预测。     

基于小波非线性自回归网络的水文预测模型

不同时间尺度上的水文序列预测在水资源调配和防洪减灾决策中起着重要的作用。提出了一种基于小波分解和非线性自回归神经网络相结合的水文时间序列预测模型(WNARN)。运用Daubechies 5(db5)离散小波将水文序列数据分解为低频和高频子序列,作为非线性自回归神经网络模型(NARN)的输入变量,贝叶斯正则化优化算法用来泛化网络,训练模型对各子序列进行模拟预测,预测值经db5小波重构后得到原序列预测值。利用渭河流域三个水文站40多年的月径流量序列对所提出的WNARN模型进行验证和向前48步的预测能力测试,并与单一NARN模型的验证和预测结果进行对比。结果显示在相同的网络结构下所提出的方法能够显著提高水文序列的预测精度、预测周期及对重大水文事件的预测性,具有较高的泛化能力。     

基于小波变换和优化的SVM的网络流量预测模型

提出一种基于小波变换和优化的SVM的网络流量预测模型(WaOSVM),首先对网络流量进行无抽取小波分解得到小波系数和尺度系数,然后选取适当核函数的SVM分别进行预测,其中SVM的参数用自适应量子粒子群算法(AQPSO)进行优化,最后将各预测结果进行小波重构得到最终预测结果.实验结果表明:优化过的SVM具有较好的泛化能力...     

提升小波支持向量机在交通流量预测中的应用*

采用提升小波方法构造出一种满足双正交的小波函数,并将这种小波函数作为支持向量机的核函数;此外,用线性规划问题来代替二次规划问题及稀疏正则化,本质上确保了解的稀疏性.基于提升小波构造出提升小波支持向量机模型,并将其用于交通流量的预测中.仿真实验表明该模型具有良好的预测能力和泛化能力.     

基于最小二乘支持向量回归的水质预测

水质系统是一个开放的、复杂的、非线性动力学系统,具有时变复杂性,针对水质预测方法的研究虽然已经取得了一些成果,但也存在预测精度与计算复杂度等难题。为此,本文提出一种基于最小二乘支持向量回归的水质预测算法。支持向量机是机器学习中一种常用的分类模型,通过核函数将非线性数据从低维映射到高维空间,在高维空间实现线性分类和回归,最小二乘支持向量回归（LS-SVR）利用所有的样本参与回归拟合,使得回归的损失函数不再只与小部分支持向量样本有关,而是由所有样本参与学习修正误差,提高预测精度;同时该算法将标准SVR求解问题由不等式的约束条件及凸二次规划问题转化成线性方程组来求解,提高了运算速度,解决了非线性复杂特性的水质预测问题。     

多核小波支持向量机在Carrousel氧化沟系统的应用

Carrousel氧化沟广泛应用于城市污水处理,但污水处理的效果受到水质和环境因素影响很大,难以建立精确的预测模型．现有的机器学习方法普遍预测效果较差,为了准确预报污水处理的效果,本文采用多核小波支持向量机进行建模,实验表明该方法提高了预报的精确度,适合用于氧化沟系统的实时在线预测．     

一种新的网络流量组合预测模型

针对传统网络流量预测方法精度低的问题,提出一种新的网络流量预测模型。该模型首先采用小波变换对网络流量进行分解,基于支持向量机预测各分量,并将预测结果进行重构。仿真实验结果表明该模型性能较好,其预测精度为6.347。     

基于小波分解和多分类支持向量机的脸谱识别

小波分解提取脸谱特征具有对表情变化不敏感的特点,支持向量机竹=为分类器具有很高的推广性能,无需先验知识,针对小波分解和支持向量机所具有的优点,提出了一种新的脸谱识别算法,在该算法中无需对洲练图像进行预处理,直接使用小波分解方法对脸谱图像进行特征提取,用所提取的脸谱特征向量组合成新的脸谱特征向链洲练多分类支持向量机模型,最后用训练好的支持向量机进行脸谱识别,在训练中分别采用了三种不同的核函数;使用ORL脸谱图像库对该算法进行了测试和评估,测试结果表明了该算法在识别性能方面的优越性。     

基于偏最小二乘回归和SVM的水质预测

针对传统水质预测方法中水质因子的多重相关性造成预测精度低的问题,提出了一种将偏最小二乘法和支持向量机相耦合的水质预测方法。利用偏最小二乘法提取对水质因子影响强的成分,从而克服了信息冗余问题,并降低了支持向量的维数。利用支持向量机建模可以较好地解决高维非线性小样本问题。同时利用改进的PSO算法优化SVM参数,减小参数搜索的盲目性。研究结果表明,本耦合模型的预测精度和运行效率明显优于常用的BP人工神经网络和传统的支持向量机,可以更好地应用于水质预测。