改进粒子群算法优化支持向量机在故障诊断中的应用研究

支持向量机(SVM)作为当前新型的机器学习方式,凭借解决小样本问题、高维问题和局部极值问题等方面的优越性,在当前故障诊断方面有突出的表现;文章根据对支持向量机的研究,发现其在分类模型参数选择上存在困难,为此,提出利用改进粒子群算法优化的办法,解决粒子群前期收敛速度过快导致后期容易优化不均的现象;通过粒子群算法优化与支持向量机分类模型结合,以轴承故障检测和诊断为例,分析次方法的优越性和提高支持向量机在故障诊断过程中的精准度;通过实际检测得出,这种算法优化的方法改进的支持向量机对于聚类性较差的故障分类具有很好的诊断功能。     

基于改进粒子群优化的SVM故障诊断方法

针对支持向量机(SVM)分类模型参数选取困难的问题,提出基于遗传免疫的改进粒子群优化算法,克服传统粒子群算法前期收敛快、后期易陷入局部最优的缺陷。将该算法与优化支持向量机分类模型相结合,建立基于遗传免疫粒子群和支持向量机的诊断模型,并用于轴承故障诊断中。结果表明,基于遗传免疫粒子群算法优化的SVM可实现对SVM分类模型参数的自动优化,并能提高SVM分类模型的故障诊断精度,对分散程度较大、聚类性较差的故障样本分类有较强的适用性。     

混沌粒子群算法对支持向量机模型参数的优化

研究支持向量机模型优化问题,支持向量机的参数选择决定了其学习性能和泛化能力,由于在参数的选择范围内可选择的数量很多,在多个参数中进和盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难得到最优参数.常用的支持向量机优化方法有遗传算法、粒子群算法都存在易陷入局部极值,优化效果较差.为解决支持向量机参数寻优问题,提出一种基于混沌粒子群的支持向量机参数选择方法.将混沌理论引入粒子群优化算法中,从而提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而有效地提高了PSO算法的收敛速度和精度,得了优化支持向量机模型.并以信用卡案例数据作为研究对象进行了仿真,实验结果表明,混沌粒子群优化的SVM分类器比传统算法优化的SVM分类器的精度高和更高的效率,应用效果好.     

基于动态非线性策略的粒子群优化算法研究

为解决支持向量机中核函数的参数优化选择问题,在对粒子群算法中惯性权重和加速因子非线性化的基础上,提出一种动态非线性策略的粒子群优化算法.算法的核心是通过调整和融合惯性权重ω和加速因子c1,c2选择策略,有效控制算法的全局寻优与局部寻优能力,限定粒子的搜索范围.采用单模态和多模态标准测试函数检验策略对算法的影响,并将该算法应用于标准支持向量机非线性测试函数的拟合问题中,最后应用优化后的支持向量机解决航空发动机振动监控问题.仿真结果表明,改进后算法能有效提高最优解精度,加快收敛速度,实现支持向量机参数的择优选取,具有良好的工程应用价值.     

基于PSO优化的SVM预测应用研究*

支持向量机参数对支持向量机的性能有着重要影响,参数选择问题是支持向量机的重要研究内容。针对此问题,提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法。实验结果表明,经粒子群优化算法优化的支持向量机回归模型具有较高的预测精度,粒子群优化算法是选取支持向量机参数的有效方法。     

基于神经网络的粒子群算法优化SVM参数问题

对支持向量机的核参数选取到目前仍没有形成一套成熟的理论,严重影响了其广泛的应用。对核参数的选取做了一定的探讨。将神经网络与粒子群优化算法相结合并用于支持向量机核函数的参数优化。该方法能够同时具有神经网络较强的非线性拟合能力和粒子群优化算法的寻优能力。数值实验结果表明该算法对支持向量机核参数的优化是可行的、有效的,并且具有较高的分类准确率和较好的推广性能。     

基于ICA和GSPSO-SVM的人脸识别方法

针对人脸识别中,利用粒子群算法训练支持向量机进行分类识别时存在易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于雁群优化算法的人脸识别方法。将主成分分析与独立成分分析相结合提取人脸特征,利用支持向量机进行分类,在分类识别的过程中,引入雁群优化算法以提高速度和效率。实验结果表明,与标准粒子群算法相比,改进的粒子群算法提高了人脸识别率,具有较快的识别速度。     

改进布谷鸟搜索SVM在财务风险评估中的应用

针对一种新型智能进化算法--布谷鸟搜索算法提出了基于多群体并行搜索和自适应步长的改进方法。将改进后的方法引入支持向量机参数优化中,提出了基于改进后布谷鸟搜索算法优化支持向量机模型参数的方法并将其应用于上市公司财务风险评估中,有效提高了财务风险模型的分类性能。仿真结果发现：改进的布谷鸟搜索算法用于优化支持向量机参数不仅有效提高了上市公司季度财务数据分类预测精度,而且相较改进之前的布谷鸟搜索算法、遗传算法和粒子群算法具有更快的收敛速度和稳定性。     

基于改进PSO算法和LS-SVM的短期电力负荷预测

针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好的预测精确度。     

基于改进PSO优化SVR的交通事故预测模型

为了有效预测交通事故,提出一种基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的预测模型。改进粒子群算法利用网格搜索对全局最优粒子的邻域进行精细搜索,结合粒子群算法较快的收敛速度和网格搜索较强局部搜索能力的优点,提高了支持向量回归机相关参数的优化精度,进而改善了交通事故预测模型的预测性能。仿真结果表明,基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的交通事故预测模型达到了较快的学习速度和较高的预测精度,具有良好的工程应用性。      

改进人工鱼群算法在SVM参数优化中的应用

支持向量机的参数优化一直是一个重要的研究方向。参数的好坏很大程度上决定了支持向量机的分类精度和泛化能力。针对人工鱼群算法优化支持向量机参数时,容易在后期徘徊于最优解附近、难以逼近的问题,提出了人工鱼群加速算法,使用速度参数代替人工鱼步长,从而求得最优目标并得到SVM的最优参数组合。仿真实验结果表明：该算法收敛速度快,求解数值精度高,对初值的依赖程度低,在SVM参数优化中具有更好的性能、更高的分类准确率,是一个极其有效的参数优化方法。     

高斯-柯西变异算子优化的LSSVM模型研究

论文针对标准量子粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种改进的量子粒子优化最小二乘支持向量机的方法。利用高斯变异数的局部开发能力以及柯西变异数的全局搜索能力,在量子粒子群优化算法中,引入高斯-柯西变异算子,帮助算法跳出局部极值。并利用该优化模型进行光伏发电量预测实验,对优化的最小二乘支持向量机模型的预测结果与其他模型预测结果进行比较,结果表明:基于高斯-柯西变异算子的量子粒子群优化的最小二乘支持向量机对光伏发电量的预测具备较好的收敛速度和跳出局部收敛困境的能力。     

ECG beat classification using particle swarm optimization and support vector machine

In this paper, we propose a novel ECG arrhythmia classification method using power spectral-based features and support vector machine (SVM) classifier. The method extracts electrocardiogram’s spectral and three timing interval features. Non-parametric power spectral density (PSD) estimation methods are used to extract spectral features. The proposed approach optimizes the relevant parameters of SVM classifier through an intelligent algorithm using particle swarm optimization (PSO). These parameters are: Gaussian radial basis function (GRBF) kernel parameter σ and C penalty parameter of SVM classifier. ECG records from the MIT-BIH arrhythmia database are selected as test data. It is observed that the proposed power spectral-based hybrid particle swarm optimization-support vector machine (SVMPSO) classification method offers significantly improved performance over the SVM which has constant and manually extracted parameter.     

一种改进细菌觅食优化算法及其在软测量建模中的应用

针对软测量建模中模型参数的优化需求,在分析细菌觅食优化算法(BFOA)和粒子群优化(PSO)算法的基础上,将二者有机结合,提出了一种新型细菌觅食粒子群混合优化算法(BSOA)。该算法将PSO粒子移动的思想引入BFOA,有效解决了BFOA趋向性操作中细菌位置更新的盲目性。将其分别用于典型函数的寻优与成品油研究法辛烷值最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的优化,仿真结果表明:该方法有效增强了算法的全局寻优能力与收敛速度,并在一定程度上改善了模型的预测精度与泛化能力。     

一种滚动轴承故障诊断方法

针对基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法中支持向量机的参数优化问题,提出一种改进的果蝇优化算法,即以模式分类准确率作为果蝇味道浓度函数,并采用该算法来优化支持向量机模型的惩罚因子和核函数参数;基于改进果蝇优化算法和支持向量机对滚动轴承的故障模式进行分类诊断,结果表明改进的果蝇优化算法具有较高的收敛速度和寻优效率,基于该算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法具有较高的分类准确率。     

基于支持向量机的雷达信号特征的辨识研究

雷达信号处理是现代雷达系统的核心内容之一,其直接影响着雷达系统的适用范围和工作性能等。而对雷达信号的有效识别是对未知雷达信号进行预判的重要组成部分。基于支持向量机(SVM)对四种不同的雷达信号智能辨识,选取径向基核函数(RBF)作为支持向量的非线性映射函数,经过理论推导得出惩罚因子c和核函数参数g是影响其分类性能的重要因素。利用粒子群(PSO)优化SVM的两个重要参数。结果表明,在没有进行参数优化的SVM的分类性能极其不稳定,识别准确率在79.6992%~90.2256%之间,而经过PSO优化的SVM分类准确率高达100%,有效证明了优化方法的有效性,实现了基于PSO优化的SVM雷达信号的准确识别。     

基于QPSO训练的SVM核函数集成学习研究

针对训练子集随机性强、规模大、算法时空复杂度高等问题,提出了基于量子微粒群的支持向量机（QPSO-SVM）核函数集成学习算法。该方法首先采用K-Means算法对训练样本进行聚类分析,然后根据其聚类分布选择少量具有代表性的样本,并通过基于量子行为的粒子群算法来训练单个支持向量机（SVM）,最后通过贝叶斯投票方法得到集成的SVM分类学习器。实验表明该方法在非线性高复杂度的数据分类中对分类精度有较大提高。