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。     

基于支持向量机的机载吊舱故障诊断优化算法

提升机载吊舱的后勤保障能力,适应吊舱测试中多型号、多故障类型和测试环境动态变化的测试要求,是打赢现代化战争的重要保障。支持向量机（SVM）算法适用于小样本、高维度、非线性分类问题,SVM相关参数是影响算法性能的重要因素。基于K-CV算法和粒子群算法两种改进的SVM模型可以实现SVM参数优化,K-CV算法可以交叉验证优化模型参数,粒子群算法可以对SVM参数进行动态寻优,建立多核SVM吊舱故障诊断模型。两种算法都可以提高吊舱故障诊断模型的准确率,提高模型的学习能力和泛化能力,有效对吊舱的故障进行定量和定位诊断。     

基于粒子群算法优化支持向量机汽车故障诊断研究

汽车故障检测和诊断技术一直是国内外研究热点问题。支持向量机用于汽车故障诊断时,其多分类组合决策对分类正确率及诊断时间有很大影响,为了有效提高汽车系统故障诊断的效率和精度,提出了一种基于粒子群算法优化层次支持向量机汽车故障诊断检测方法。针对分解支持向量机具有测试时间短、结构难以确定的特点,利用粒子群算法,依据最大间隔距离原则优化层次支持向量机模型,使每个节点的支持向量机具有最大分类间隔,减少了误差积累,从而优化了多级二叉树结构的SVM,实现故障的分级诊断。仿真实验结果表明,提出的算法在所有参比模型中精度最高,能高效地对汽车系统的故障进行检测与定位,具有较强的泛化能力,同时缩短了故障诊断时间。     

基于粒子群优化支持向量机的电梯故障诊断

电梯故障时,具有故障特征提取困难和故障类型识别率低的问题。因此,拟提取其振动信号并进行分析,找到故障特征。然而,鉴于其振动信号为非平稳、非高斯且背景噪声较大的信号,给有效辨识造成很大困难,所以,提出应用最优小波包分解和最小二乘支持向量机相结合进行电梯智能故障诊断的方法。借助最优小波包理论,首先提取电梯故障振动信号的能量分布;然后将其能量分布与时域指标相结合,构造故障特征向量;最后,将故障特征向量作为粒子群算法优化最小二乘支持向量机的输入对电梯故障类型进行识别。仿真结果表明,最优小波包理论与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断技术发挥了两者的优势,证明了该方法的有效性和实用性。     

基于粒子群算法和支持向量机的故障诊断研究

支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中;支持向量机中核函数的参数选择非常重要,它决定着故障诊断的精确度;为了提高电气设备故障诊断的精度和效率,将粒子群优化算法和最小二乘支持向量机相结合,提出了一种基于粒子群支持向量机的故障诊断方法,能够实现对核函数的σ参数进行快速动态选取,提高故障诊断的准确率和效率;实验表明,该方法能够有效地找出合适的核参数,并能取得较好的分类效果。     

基于改进遗传算法的支持向量机参数优化方法

针对支持向量机算法在回归预测时由于参数选取不当导致过学习或欠学习的情况,提出一种基于改进遗传算法的支持向量机参数优化模型。该模型将遗传算法与支持向量机结合,利用遗传算法进化搜索的原理对支持向量机具有重要意义的惩罚参数、核参数和损失函数同时优化。实验选取3组标准数据集作为测试数据集,并将改进算法同时与遗传算法、网格寻址算法、粒子群算法进行仿真测试结果对比。实验结果表明改进的算法较大地提高了支持向量机算法整体的寻优能力。     

基于支持向量机的转子系统早期故障诊断方法

转子系统中的振动信号包含了很多状态信息,运行过程中故障特征的有效提取和识别对于转子系统早期故障诊断非常关键。针对转子系统故障信息的复杂性,提出将小波包分析和支持向量机相结合的转子系统早期故障诊断方法。该方法首先利用改进的小波包方法提取早期故障特征;然后将提取的特征向量输入基于支持向量机的分类器进行故障识别。实验分析结果表明,该方法在小样本情况下,能够有效识别转子系统的早期故障,具有很好的分类精度,而且能够实现旋转机械的多故障诊断。     

基于改进粒子群算法的支持向量机

对求解含线性约束优化问题的粒子群算法（LPSO）进行了改进,给出了应用其训练支持向量机（SVM）的方法。改进后的算法在基本PSO惯性权重策略的基础上加入了基于种群收敛速度的自适应扰动,能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。对双螺旋问题的分类实验表明本文提出的方法稳定性好,训练出的SVM具有较高的分类正确率。     

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。     

基于改进支持向量机的仿真电路故障诊断研究

研究电路的故障问题,应提高快速性和准确性。为提高仿真电路故障诊断效率,给出了一种基于改进支持向量机的仿真电路故障诊断方法。首先通过小波包变换实现了信号的能量特征提取,根据主元分析完成了特征压缩;其次针对支持向量机多分类一对一方法存在的不可分类区,将其与最近邻分类法相结合,实现了电路的故障诊断,并提出了一种混合遗传算法实现了小波函数和支持向量机参数的同步选择;最后通过一仿真电路的仿真实验,与BP,RBF和PNN等神经网络对比,结果显示基于支持向量机的方法诊断精度最高,达到98%,为设计提供参考依据。     

基于支持向量机的污水处理软测量算法的研究

针对污水处理过程中生化需氧量BOD难以实时在线测量的问题,建立了用于预估BOD的支持向量机（SVM）的软测量模型。考虑到该支持向量机模型的测量精度取决于其两个参数C、σ能否获得最优值,采用遗传算法和粒子群优化算法,实现对这两个参数的寻优。仿真结果表明：该软测量模型的测量精度较高,可用于污水处理厂对BOD进行在线测量。     

基于IPSO混沌支持向量机的网络流量预测研究

针对传统混沌支持向量机参数寻优算法的不足,提出了一种改进的粒子群(IPSO)算法。该算法通过延长迭代的开始阶段和最后阶段的搜索时间,实现了算法的全局搜索与局部搜索能力之间的平衡,进而优化模型参数,建立了基于IPSO优化的混沌支持向量机预测模型。应用实例结果表明,该模型对网络流量预测是有效可行的,并具有较高的寻优效率、预测精度和较好的稳态性能。     

基于遗传算法与粒子群算法的支持向量机参数选择

支持向量机(SVM)参数的选择是评价SVM性能的一个很重要的因素。SVM在解决小样本、非线性等问题中起到的效果是很好的。但是,该方法的缺点是在解决大样本数据集时消耗时间长,且易陷入局部最优解。为了降低SVM在这方面的不足,本文提出了遗传算法和粒子群算法相结合(PSOGA)对参数进行优化求解,并将该算法建立的模型应用到实验中。仿真结果说明该方法避免了陷入局部解,提高了收敛速度并缩短了优化时间,是一个很有效的方法。     

改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测

工程造价预测一直是工程管理研究中的重点,针对工程造价预测中的支持向量机参数优化问题,提出一种改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测模型(IPSO-SVM).首先收集工程造价数据,并对其进行归一化处理,然后采用支持向量机对工程造价的训练样本进行学习,并采用改进粒子群算法对支持向量机的核函数参数进行优化,最后采用Matlab 2012工具箱对工程造价进行仿真实验.实验结果表明,IPSO-SVM有效提高工程造价的预测精度,预测结果具有一定的实际应用价值.     

粒子群和遗传算法优化支持向量机的破产预测

介绍了一种基于粒子群算法和遗传算法优化支持向量机预测破产的方法。这种方法融合了粒子群算法、遗传算法和支持向量机诸多优点,并行地搜寻支持向量机最优的正则化参数和核参数,由此构建优化的预测模型。采用源自UCI机器学习数据库的破产和非破产混合样本数据集,随机地读入数据和进行数据预处理,运用7重交叉校验方法客观地评价预测结果。仿真结果显示,这种方法能自动有效地构建优化的支持向量机,与其他方法比较,具有更强的推广能力和更快的学习速度,而且具有更好的破产预测准确率。     

一种基于改进支持向量机的入侵检测方法研究

提出基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法和支持向量机（Support Vector Machines,SVM）的入侵检测方法,为优化SVM性能,使用PSO的全局搜索特性寻找SVM的最优参数[C]和[σ];为避免PSO算法陷入局部最优,引入变异操作,找到最优参数组合后进行基于PSO_SVM入侵检测算法的训练和检测,解决了入侵检测系统准确度难题。仿真实验表明该方法的检测率为92.8%,误报率为6.911 9%,漏报率为9.708 7%,对KDDCUP竞赛的最佳结果有一定程度的提高,实验结果验证了该算法的有效性和可行性。     

基于参数优化支持向量机的航空电子系统故障诊断

随着航空电子系统的不断发展,复杂性和关键性不断增强,其故障的实时在线诊断越来越受到重视;针对电子系统在故障诊断中表现出的非线性、复杂性、强干扰性和多样性的特点,提出采用支持向量机进行航空电子系统的故障诊断;同时,采用粒子群优化(PSO)算法实现支持向量机的参数寻优,以提高其参数选择的效率,避免人为选择参数的不足;仿真实验表明,该方法融合航空电子系统的多点测试信息,结构简单时效性高,故障检测正确率达到97.5％,平均故障识别正确率达到96.9％,适用于信息融合型的航空电子系统在线智能故障诊断.     

基于改进人工鱼群算法的支持向量机预测

由于参数的选择范围较大,在多个参数中进行盲目搜索最优参数的时间代价较大,且很难得到最优参数.为此,提出一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机(SVM)预测算法.对AFSA进行改进,并使用改进算法优化SVM.实验结果表明,与遗传算法、粒子群优化算法和基本AFSA优化的支持向量机相比,该算法的均方误差降低为2.51×10-3,提高了预测精度.     

基于改进粒子群的隐空间支持向量机

在隐空间中支持向量机求解过程中,引入改进粒子群算法用于搜索空间的迭代。基于粒子群算法的隐空间支持向量机不需要核函数满足正定条件,从而扩展了支持向量机核函数的选择范围。由于采用了仿生类的粒子群算法,对比隐空间支持向量机产生的约束凸二次规划获得了一定的优势,并且通过了仿真实验的验证。