基于CPSO的混合核函数SVM参数优化及应用

支持向量机(SVM)建模的拟合精度和泛化能力取决于相关参数的选取,目前SVM中的参数的寻优一般只针对惩罚系数和核参数,而混合核函数的引入,使SVM增加了一个可调参数.针对混合核函数SVM的多参数选择问题,提出利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群(CPSO)优化算法对混合核函数SVM建模过程中的重要参数进行优化调整,每一...     

混合核函数稀疏LS-SVM软测量建模与应用

针对最小二乘支持向量机存在的稀疏性欠缺和单核函数局限性问题,本文提出一种基于混合核函数稀疏最小二乘支持向量机的软测量建模方法.该方法使用多项式核函数和RBF核函数线性加权构成混合核函数,兼顾最小二乘支持向量机的全局拟合能力与局部拟合能力,以矢量基学习作为稀疏解算法,改善最小二乘支持向量机的稀疏性,在精简模型结构的同时,避免冗余信息中的噪声过多的拟合到模型参数中,进而采用粒子群算法优化模型部分参数.将此方法分别应用于Mackey- Glasss混沌模型的时间序列预测和乙烯精馏塔塔釜乙烯浓度预测,应用结果表明该方法较最小二乘支持向量机、稀疏最小二乘支持向量机以及混合核最小二乘支持向量机具有更好的泛化效果和预报精度,兆示出其良好的应用潜力.     

基于混合核函数FOA-LSSVM的预测模型

支持向量机（SVM）的核函数类型和超参数对预测的精度有重要影响。由于局部核函数学习能力强、泛化性能弱,而全局核函数泛化性能强、学习能力弱的矛盾,通过综合两类核函数各自优点构造了基于全局多项式核和高斯核的混合核函数,并引入果蝇优化算法（FOA）对最小二乘支持向量机（LSSVM）参数进行全局寻优,提出了混合核函数FOA-LSSVM 预测模型。结果表明,该模型较传统方法在电力负荷预测精度上有了明显提高,预测结果科学可靠,在预测中具有良好的实际应用价值。     

基于CPSO的混合核SVM参数选择及其应用

支持向量机中参数的寻优一般只针对惩罚系数和核参数,而混合核的引入,使支持向量机(SVM)又多了一个可调参数,而这个可调参数一般是根据经验或人工随机调试得到,不能确保该参数为最优.针对此问题,提出以惩罚系数、核参数以及混合核可调参数为寻优目标,用混沌粒子群(CPSO)对其进行综合寻优的方法,来寻找满足条件的最优参数组合,从而提高模型的精度.通过对工业双酚A生产过程软测量建模的仿真研究表明,混合核参数优化后的模型比普通模型效果要好,泛化能力有所提升.     

基于AFSA-MVRVM的MTO反应过程双烯收率软测量

针对采用关联向量机进行软测量建模所存在的多输出建模问题,提出了一种鱼群优化算法(AFSA)—多输出关联向量机(MVRVM)软测量建模方法。通过加权组合全局性Poly核函数和局部性Gauss核函数,形成混合核函数多输出关联向量机模型,有效融合多特征数据信息;然后采用鱼群优化算法对多输出关联向量机模型的相关核参数进行优化,以进一步改善模型的输出精度和稳定性。将该建模方法应用于甲醇制烯烃生产过程(MTO)反应器出口乙烯和丙烯(简称双烯)收率软测量研究中,结果表明:采用该建模方法所建立的软测量模型能有效预测双烯收率变化,具有较高的预测精度和稳定性,这可为复杂化工过程多参数监测与控制提供有力的技术方法支持。     

基于支持向量机的控制图模式识别

为了提高控制图模式识别效果，提出混合核函数支持向量机的模式识别方法。在模型构造中采用一对一多类分类支持向量机，并利用遗传算法优化混合核函数支持向量机参数。仿真和应用结果表明，混合核函数支持向量机对各种模式控制图的总体识别率，I型错判均优于单独核函数、概率神经网络和小波概率神经网络，且具有良好的泛化能力，适合生产现场实时在线工序质量控制。     

基于CSO-RVM的瓦斯涌出量预测模型研究

为了实时监测和精准预测煤矿回采工作面绝对瓦斯涌出量,提出猫群算法(CSO)优化相关支持向量机(RVM)的绝对瓦斯涌出量预测方法.相关向量机的组合核函数可实现多特征空间的信息融合,为有限样本、高维数瓦斯涌出量预测建模问题提供一种行之有效的方法.并用CSO算法对RVM瓦斯涌出量预测模型的核函数权重p和高斯核参数σ快速寻优.利用矿井无线传感器网络检测到的各项历史数据试验.结果表明,相比BP、SVM算法,该耦合模型有效提高了预测精度,具有更好的泛化能力,为矿井瓦斯预测提供理论支持.     

基于支持向量机和遗传算法的人脸识别研究

采用自适应遗传算法(AGA)优化筛选改进高斯核函数支持向量机(SVM)参数模型进行人脸特征分类。支持向量机的泛化性能主要取决于核函数类型和核函数参数及惩罚系数C,本文在传统高斯核函数基础上提出改进高斯核函数作为支持向量机的非线性映射函数,并使用自适应遗传算法优化筛选核函数参数和支持向量机惩罚系数,将优化后的SVM模型用于人脸库进行实验仿真。实验结果表明,本文方法比传统高斯核函数支持向量机分类器模型有更高识别率。     

布谷鸟优化混合核相关向量机的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,提出一种布谷鸟算法优化混合核相关向量机的网络流量预测模型(CS-RVM)。首先采用多项式和高斯核函数构成混合核函数代替相关向量机的单一核函数,然后引入布谷鸟算法对混合核参数进行寻优,最后建立网络流量预测模型。仿真结果表明,CS-RVM具有良好的建模效果,可提高网络流量的预测精度。     

小波支持向量机的网络流量预测研究

研究网络流量准确预测问题,由于网络流量存在混沌性、非线性、自相似性的特点,导致当前预测方法的网络流量预测精度差。为提高网络流量预测精度,提出了小波支持向量机的网络流量预测模型。首先根据混沌动力系统对网络流量时间序列进行相空间重构,然后采用支持向量机对其进行建模,并利用小波核函数提高支持向量机的泛化能力。进行仿真的结果表明,支持向量机方法提高了网络流量的预测精度,减少训练时间,泛化能力更优。仿真结果说明,小波支持向量机具有更强的实用价值。