基于遗传算法的SVM特征选择和模型参数优化

建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机(SVM)在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此将支持向量机理论应用于入侵检测领域可以获得很好的效果.但是它在应用中也存在如何对网络数据进行特征选择和选择适当的支持向量机模型参数的问题.在分析了特征选择和SVM模型参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机特征选择和分类器模型参数的自适应优化算法,并把它应用到网络入侵检测中去.最后,使用KDD CUP 99数据进行的仿真实验表明了算法的正确有效性.     

支持向量机在电力负荷预测中的应用研究

研究电力系统负荷预测问题,针对电力负荷过程存在非线性技术,为提高预测精度,保证安全供电,改变传统方法,提出改进支持向量机的预测性能,更精确地预测电力负荷,提出粒子群算法优化支持向量机（PSO-SVM）的电力负荷预测方法。PSO-SVM用粒子群算法优化支持向量机参数,减少了对支持向量机参数选择的盲目性,获得较优的支持向量机预测模型。并以贵州省为例在2008.7-2009.7电力负荷数据进行测试和分析,并进行仿真。实验结果表明,在电力负荷预测中,PSO-SVM比SVM和BPNN有着更高的预测精度,测试表明PSO-SVM方法用于电力负荷预测是有效可行的。     

PCA-SVM在电力负荷预测中的应用研究

研究电力负荷预测问题,传统方法无法消除数据之间冗余及复杂特征,导致预测精度较低.为了提高电力负荷预测精度,提出一种基于主成份分析(PCA)的支持向量机(SVM)电力负荷预测方法(PCA-SVM).首先利用主成分分析对电力负荷的影响因素进行处理,消除各因素之间的高度冗余性,通过提取样本集的主成分完成数据预处理,有效地压缩样本集的维数,加快SVM学习速度并提高预测精度,然后利用支持向量机,对保留的主成成分进行建模预测.最后利用PCA-SVM模型对华东地区1978～1998的电力负荷进行了验证性测试和分析.实验结果表明,相对于各参比模型,PCA-SVM模型可以有效地降低样本集的维数,提高负荷预测精度.PCA-SVM是一种高效、高精度的电力负荷预测方法.     

基于遗传算法的SVM带权特征和模型参数优化

建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机(SVM)在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此将支持向量机理论应用于入侵检测领域可以获得很好的效果.但是在应用中也存在如何对网络数据进行特征编码和选择适当的支持向量机模型参数的问题.在分析了特征编码和模型参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机带权特征和分类器模型参数的自适应优化算法,并在网络入侵检测中成功的运用算法.最后,使用KDD CUP 1999数据进行的仿真实验表明了算法的正确有效性.     

基于支持向量机的电力市场价格预测中的核函数比较

电价预测是电力市场中的一个重要研究课题。支持向量机(SVM)已被广泛应用于这一领域。然而,电力市场电价的高波动性和随机性等特征给支持向量机核函数的选择带来了挑战。本文在选择不同核函数的基础上,分别建立两个电力价格预测模型,并用真实电力市场价格数据对两个模型进行验证。实验结果表明,与其他支持向量机预测研究相比,本文精心选...     

改进的支持向量机算法及其应用

支持向量机（SVM）算法应用于具有小样本特征的实际问题时是否能获得到良好的预测效果,取决于能否成功地设置该算法的关键参数,这一瓶颈问题一直阻碍着SVM在具有小样本特性的实际工程中的应用。在分析SVM回归估计方法参数性能的基础上,提出了以自适应粒子群算法（APSO）优化SVM关键参数的改进SVM算法,并以变电工程为背景给出了相应的工程造价预测模型。运用此模型,对某实际变电工程实例进行了造价预测仿真分析,并与传统的支持向量机算法进行比较,结果说明改进的支持向量机算法具有良好的变电工程造价预测精度,且速度较快。     

基于相空间重构理论的电力负荷预测

研究电力负荷预测问题。针对电力负荷既受非线性变量的影响又受自身混沌性质的影响,单一预测方法无法同时完善地映射其复杂关系,导致预测精度较低。为进一步提高电力负荷预测准确度,融合相空间重构理论与支持向量机,提出了一种人工智能的新电力负荷预测方法(PSR-SVM)。首先以对数线性平稳法对初始电力负荷数据进行去趋势处理。然后基于粒子群算法对相空间重构参数与支持向量机参数进行同步优化,以最优延迟时间τ和嵌入维m进行电力负荷序列相空间重构,并以支持向量机及其最优参数构建非线性电力负荷预测模型。最后以某电力公司1978～1998的电力负荷进行仿真,结果表明,新模型预测精度明显高于参比模型,是一种高精度、可行的电力负荷预测方法。     

基于双重预测模型的非线性时间序列预测

在支持向量机( SVM)预测问题中,为了减小错误参数选取对预测结果的影响,提出了1种基于双重预测模型的非线性时间序列预测算法.该算法在充分考虑支持向量机参数对推广能力影响的基础上,分别利用自回归预测模型(AR)、自回归滑动平均模型( ARMA)、线性回归和决策树模型对SVM参数进行预测,将预测参数运用到SVM预测模型中...     

基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测

提出了结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)的短期电力负荷预测。由于影响负荷预测因素的复杂性和最小二乘支持向量机参数选择的不确定性,提出了采用遗传算法同时对电力负荷训练样本进行特征提取和最小二乘支持向量机的参数选择,然后利用提取出的数据序列和选择的参数,建立最小二乘支持向量机预测模型。通过实际算例分析,证明了该算法可以改善预测模型的精度和泛化能力。     

一种改进的支持向量机的文本分类算法

在文本分类中,应用支持向量机(SVM)算法能使分类在小样本的条件下具有良好的泛化能力.但支持向量机的参数取值决定了其学习性能和泛化能力.为提高支持向量机算法的性能,提出了一种采用免疫算法对支持向量机参数进行优化的文本分类算法(IA-SVM).算法减少了对支持向量机参数选择的盲目性,提高了SVM的预测精度.实验表明,IA-SVM算法在文本分类问题上明显提高了分类正确牢,学习速度也有提高.     

支持向量回归机在物价预测上的应用

把时间序列SVM预测模型应用于物价指数的预测,采用逐步递归的方法进行,同时注意尽量减少训练样本的浪费和充分挖掘SVM模型适合短期预测的潜力.分析结果表明,无论是拟合情况,还是预测值的检验和物价指数的实际规律来看,都有很高的精度,可以作为物价指数预测的一种行之有效的方法.     

鲶鱼粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测

为了准确、有效地预测短期负荷,提出了一种鲶鱼粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测模型（BFPSO-SVM）。基于混沌理论对短期负荷时间序列进行相空间重构;将支持向量机参数的组合看作一个粒子位置串,通过粒子间互作找到最优支持向量机参数,并引入“鲶鱼效应”,克服基本粒子群算法的缺点;根据最优参数建立短期负荷预测模型,并对模型性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对于其他预测模型,BFPSO-SVM不仅加快了支持向量机参数寻优速度,而且提高了短期负荷预测精度,更适用于短期负荷预测的需要。     

最优加权组合法在电能短期负荷预测中的应用

通过把灰色系统GM(1,1)、SVM(支持向量机)和人工神经网络预测法进行最优加权组合,引入到电能短期负荷预测系统中,实现企业电能数据缺失的补缺功能。通过对斯洛伐克东部电力中心的历史数据进行试验分析,表明了该算法在电能短期负荷预测方面的有效性。     

基于支持向量机的网格负载信息预测模型

提出了采用小波分析和最小二乘支持向量机（LS-SVM）混合模型对网格负载信息进行预测。该模型首先基于小波多分辨率分析对非平稳的网格负载样本做序列分解,得到不同尺度下的负载分量,然后利用LS-SVM对不同尺度的分量进行预测,最后通过对各分量预测信息进行重构得到相应的预测值。实验结果表明,使用本模型进行短期负荷预测比传统小波神经网络方法可以获得更好的预测精度。     

城市燃气短期负荷预测的神经网络等维新息模型

应用人工神经网络理论和灰色预测理论中的等维息建模思想,建立了既反映其时间序列的周期性增长趋势,又包括天气、气温等非线性影响因素在内的短期负荷预测的BP神经网络等维新息模型。通过改进BP神经网络,对哈尔滨市燃气管网系统的小时燃气用量进行了预测,所建立的东仅有较高的收敛速度和精度,同时也具有较强的适应性和灵活性,可应用于工程实践。     

Hybrid model based on wavelet support vector machine and modified genetic algorithm penalizing Gaussian noises for power load forecasts

In view of the dissatisfactory capability of the ε-insensitive loss function in field of white (Gaussian) noise of multi-dimensional load series, a new wavelet v-support vector machine with Gaussian loss function which is called Wg-SVM is put forward to penalize the Gaussian noises. To seek the optimal parameters of Wg-SVM, modified genetic algorithm (GA) is proposed to optimize parameters of Wg-SVM. The results of application in load forecasts show that the forecasting approach based on the Wg-SVM model is effective and feasible, the comparison between the method proposed in this paper and other ones is also given, which proves this method is better than other SVM methods.     

基于支持向量机的网格负载信息预测模型

提出了采用小波分析和最小二乘支持向量机(LS-SVM)混合模型对网格负载信息进行预测。该模型首先基于小波多分辨率分析对非平稳的网格负载样本做序列分解,得到不同尺度下的负载分量,然后利用LS-SVM对不同尺度的分量进行预测,最后通过对各分量预测信息进行重构得到相应的预测值。实验结果表明,使用本模型进行短期负荷预测比传统小波神经网络方法可以获得更好的预测精度。     

电力负荷短期预测的支持向量回归参数自动赋值研究

电力系统负荷预测是当前国内外的研究热点,支持向量回归算法是一种解决电力系统负荷预测问题非常有效的方法,如何根据特定数据集选择合适的模型参数,以保证建立好的模型有很好的推广性能,成为设计支持向量回归机的关键一步。本文采用了1-范数、2-范数以及v-支持向量回归算法来解决支持向量机参数的自动复制问题。在真实数据集上的实验结果表明,新模型在预测能力上较之一些广泛使用的软件可靠性预测模型有明显的提高。     

基于多重核学习支持向量机短期负荷预测研究

近年来,支持向量机（SVM）方法在电力系统负荷预测领域的应用研究成为了热点,鉴于传统的标准支持向量机方法在预测时间和预测精度方面的不足,首次将多重核支持向量回归方法（Multiple Kernel Learning,MKL）应用于电力系统短期负荷预测领域。通过在混合核空间求解二次约束下的二次规划问题实现多重核支持向量回归算法。该方法较标准的支持向量回归算法,不仅可以提高预测性能,而且能够减少支持向量的个数。实际算例表明,该方法能够有效地提高预测精度,缩短预测时间,具有良好的泛化性能。     

考虑气象因素的短期电力负荷预测研究

针对如何提高短期电力负荷预测精度的问题,提出基于核主成分分析法(Kernel principal component analysis,KPCA)和改进的回声状态网络(Echo state network,ESN)算法相结合的方法对短期电力负荷进行预测研究。通过卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)方法训练回声状态网络的输出权值,引入修正因子对卡尔曼滤波的协方差矩阵进行修正,从而实现回声状态网络结构参数的调整,获得理想的网络结构模型。采用Lyapunov理论验证了改进回声状态网络算法的收敛性。采用核主成分分析法对气象因素进行降维处理,获得能够体现数据信息的主元信息。通过UCI(University of California Irvine)数据集仿真对比,验证了该算法相比于ESN、SVM(Support vector machine)、BP(Back propagation)、GA(Genetic algorithm)等算法具有更高的预测精度。在考虑气象因素的前提下,对短期负荷预测进行仿真实验,实验结果显示在正常天气和存在气象突变的情况下,改进的回声状态网络算法较GA-ESN和GA-BP算法有更高的预测精度,验证了该方法的实用性。