基于支持向量机的非线性系统模型预测控制

支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则．使它较好的解决了小样本情况下的学习问题。又由于其采用了核函数思想．使它把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的难度．具有全局最优、良好泛化能力等优越性能．得到广泛的研究。基于上述特性提出了一种基于支持向量机的非线性模型预测控制结构．其中使用遗传算法来求解预测控制律．随后用计算机仿真证明了此控制算法的正确性和有效性。     

支持向量机多分类算法的研究

支持向量机（support vector machine,SVM）是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析等领域。本文重点阐述了一些典型的支持向量机多分类算法及支持向量机多标注算法。最后指出了进一步研究和亟待解决的一些问题。     

基于支持向量机的企业用电量的短期预测

支持向量机（SVM）是以统计学习理论为基础的一种新的机器学习方法,它对于短期预测的数据具有一定的学习能力。综合应用支持向量机方法,着重考虑企业增加值、月平均气温等因素对电量的影响,确定了一种有效的电量使用短期预测方法。用2004年~2006年的逐月资料进行训练建模,用2007年的资料做效果检验,研究结果证明这种方法对于电量短期预测的趋势预测较好。支持向量机方法在短期预测的应用前景广阔。     

基于支持向量机的股市预测

针对股票市场高燥声、强非线性和不确定性等特点和以往传统神经网络预测方法存在的不足,提出了一种基于支持向量机的股市预测方法。该方法主要运用了支持向量机回归的方法结合滚动时间窗来学习建摸。首先通过把低维输入空间的输入向量映射到高维特征空间,将非线性问题转化为线性,然后在结构风险最小化原则下进行二次规划,并求得最优解,从而建立模型。从仿真实验中可以看到,该方法建立的模型较为准确地预测了600009、000815两只股票的日均价,表现出了较强的泛化能力。     

基于支持向量机的股票预测

针对股票预测的特点,选择对上市公司股票走势有重要影响的相关数据进行测试。为了避免传统的预测算法(如BP算法)的一些弊端,使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的支持向量机对该上市公司股票走势进行预测。测试表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,预测达到了让人满意的效果。     

基于支持向量机的股票预测

针对股票预测的特点，选择对上市公司股票走势有重要影响的相关数据进行测试。为了避免传统的预测算法（如BP算法）的一些弊端，使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的支持向量机对该上市公司股票走势进行预测。测试表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果，预测达到了让人满意的效果。     

多分类孪生支持向量机研究进展

孪生支持向量机因其简单的模型、快速的训练速度和优秀的性能而受到广泛关注.该算法最初是为解决二分类问题而提出的,不能直接用于解决现实生活中普遍存在的多分类问题.近来,学者们致力于将二分类孪生支持向量机扩展为多分类方法并提出了多种多分类孪生支持向量机.多分类孪生支持向量机的研究已经取得了一定的进展.本文主要工作是回顾多分类孪生支持向量机的发展,对多分类孪生支持向量机进行合理归类,分析各个类型的多分类孪生支持向量机的理论和几何意义.本文以多分类孪生支持向量机的子分类器组织结构为依据,将多分类孪生支持向量机分为：基于“一对多”策略的多分类孪生支持向量机、基于“一对一”策略的多分类孪生支持向量机、基于“一对一对余”策略的多分类孪生支持向量机、基于二叉树结构的多分类孪生支持向量机和基于“多对一”策略的多分类孪生支持向量机.基于有向无环图的多分类孪生支持向量机训练过程与基于“一对一”策略的多分类孪生支持向量机类似,但是其决策方式有其特殊的优缺点,因此本文将其也独立为一类.本文分析和总结了这六种类型的多分类孪生支持向量机的算法思想、理论基础.此外,还通过实验对比了分类性能.本文工作为各种多分类孪生支持向量机之间建立了联系比较,使得初学者能够快速理解不同多分类孪生支持向量机之间的本质区别,也对实际应用中选取合适的多分类孪生支持向量机起到一定的指导作用.     

基于支持向量机回归模型的海量数据预测

预测是很多行业都需要的一项方法和技术,随着数据积累的越来越多,基于海量数据的预测越来越重要,在介绍支持向量机基本原理和实现算法的基础上,给出了航空服务成本预测模型,最后对预测结果的评价和选取情况进行了分析。     

基于混沌类电磁算法优化支持向量机的短期负荷预测

短期负荷预测准确性对于电网态势感知和电网策略具有十分重要的意义。提出一种基于混沌类电磁学（CEM）优化支持向量机的短期负荷预测方法,该方法利用聚类思想判断数据质量并进行相关数据预处理工作。建立支持向量机的短期负荷预测模型,针对传统支持向量机参数选择困难问题,引入混沌类电磁学算法优化参数,提高算法收敛效率和寻优能力。仿真结果表明：所提算法较传统支持向量机算法和粒子群-支持向量机算法（PSO-SVM）收敛速度更快,寻优能力更强,适用于短期负荷预测。     

基于多核混合支持向量机的城市短时交通预测

城市道路交通的不确定性、非线性和时空相关性使得交通系统参数描述和知识获取极为困难,从而使短时交通预测难以获得满意结果。利用多核混合支持向量机识别和处理不同类别输入数据的能力,提出了一种基于多核混合支持向量机的城市短时交通预测方法。该方法在统计分析交通状态数据样本的基础上,继承了支持向量机良好的泛化能力、全局最优和较强自适应性的特点,并采用改进的粒子群算法对支持向量机的参数进行了优化选择。同时,针对道路实时交通状态与历史平均交通状态较强的线性相关性、道路实时交通状态与前几时段交通状态及上下游路段实时交通状态的非线性相关性,分别设计了线性核函数和非线性核函数对城市交通状态进行映射和拟合。该方法既考虑到交通状态历史规律对预测的指导意义,又顾及交通的时变特征,充分提取了交通系统相关参数的知识信息。实验结果表明,本文提出的短时交通流预测方法具有准确性、鲁棒性和自适应性特点,具有较好的实际应用价值。     

基于SVM的步态识别方法综述

步态识别是非接触式生物特征识别领域的前沿课题,通过对人体行走方式的识别以确定个体的身份,在智能视频监控领域有较高的研究价值.步态分类是步态识别过程中的重要任务和关键步骤.首先概述了步态识别过程及分类方法,然后重点对基于支持向量机的步态分类方法进行了综述,分析了基于该方法的最新研究进展,对每个具体研究方法的优缺点进行了对比.最后,指出目前步态识别在实际应用中存在的局限性,并对该领域发展方向进行了展望.     

基于SVM算法的图像分类

介绍了SVM算法的原理和在图像分类上的一些应用,将该算法应用于飞机图像的分类,并跟传统的神经网络分类算法进行了比较。跟传统的基于神经网络的图像分类相比,具有良好的抗噪性和较高的识别率,并且具有良好的扩展性。对于飞机图像的分类问题有较好的应用。     

基于支持向量机的中文文本分类模型研究

支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的新一代学习算法,适宜构造高维有限样本模型,具有很好的分类精度和泛化性能。文中介绍了中文文本分类过程,将支持向量机应用于中文文本分类模型中,对分类器参数选择进行了分析和讨论。实验分析表明,该系统在较小训练集条件下可以取得较好的分类效果。     

SVM在多源遥感图像分类中的应用研究

在利用遥感图像进行土地利用/覆盖分类过程中,可采用以下两种途径来提高分类精度:一是通过增加有利于分类的数据源,引入地理辅助数据和归一化植被指数(NDVI)来进行多源信息融合;二是选择更好的分类方法,例如支持向量机(SVM)学习方法,由于该方法克服了最大似然法和神经网络的弱点,非常适合高维、复杂的小样本多源数据的分类。为了提高多源遥感图像分类的精度,还研究了支持向量机在遥感图像分类中模型的选择,包括多类模型和核函数的选择。分类结果表明,支持向量机比传统的分类方法具有更高的精度,尤其是基于径向基核函数和一对一多类方法的支持向量机模型更适合多源遥感图像分类,因此,基于支持向量机的多源土地利用/覆盖分类能大大提高分类精度。     

基于小波核LS—SVM的网络流量预测

网络流量预测对大规模网络管理、规划、设计具有重要意义。支持向量机方法是近年来发展起来的新型机器学习算法,用于解决高度非线性分类及回归问题。介绍了基于小波核最小二乘支持向量机的网络流量预测方法,利用小波核函数的多分辨特性提高了支持向量机的非线性建模能力。通过对实测网络流量数据的学习,对未来网络流量进行预测。实验结果表明,取得了较好的预测效果。     

基于脑信息特征和SVM的行为异常检测研究

采用脑信息特征检测方法对600名临床诊断行为异常者和400名行为正常者进行测试,并对测试的数据进行特征提取。然后对这些特征进行规范化处理并利用支持向量机方法,根据脑信息特征建立异常行为的诊断模型。实验结果表明该诊断模型是有效的,它是基于脑信息特征的人才选拔决策系统的重要部分。     

基于几何思想的快速支持向量机算法

为了快速地进行分类,根据几何思想来训练支持向量机,提出了一种快速而简单的支持向量机训练算法——几何快速算法。由于支持向量机的最优分类面只由支持向量决定,因此只要找出两类样本中所有支持向量,那么最优分类面就可以完全确定。该新的算法根据两类样本的几何分布,先从两类样本的最近点开始;然后通过不断地寻找违反KKT条件的样本点来找出支持向量;最后确定最优分类面。为了验证新算法的有效性,分别利用两个公共数据库,对新算法与SMO算法及DIRECTSVM算法进行了实验对比,实验结果显示,新算法的分类精度虽与其他两个方法相当,但新算法的运算速度明显比其他两个算法快。     

基于支持向量机的模糊系统辨识研究

GK模糊聚类是一类广泛应用于分类的数据分析技术,能智能探测不同聚类的形状,但是存在迭代过程中聚类数恒定、公式中协方差矩阵要求非零等缺点。本文针对这些缺点,提出改进的聚类算法,针对现有的模糊辨识算法出现的维数灾难及函数逼近能力不高等问题,以语言模糊模型和缺少常数项的支持向量回归机的等价性分析为基础,提出一种支持向量机与模糊系统相结合的新辨识算法,并且利用梯度下降法对参数进行辨识;为了更好地缩减规则数及体现样本数据的信息,对输入的样本集又采用改进的GK模糊聚类对数据进行分类。     

基于自适应中文分词和近似SVM的文本分类算法

中文分词的难点在于处理歧义和识别未登录词,传统字典的匹配算法很大程度上是依靠字典的代表性而无法有效地识别新词,特别是对于各种行业领域的知识管理。基于二元统计模型的分词算法能很好地适应不同的语料信息,且时间和精度都能满足文本知识管理的应用需要。近似支持向量机是将问题归结成仅含线性等式约束的二次规划问题,该算法的时间复杂度和空间复杂度比传统SVM算法的均有降低。在利用自适应分词算法进行分词的基础上,再利用近似支持向量机进行文本分类。实验表明,该方法能够自动适应行业领域的知识管理,且满足文本知识管理对训练时间敏感和需要处理大量文本的苛刻环境要求,从而具备较大的实用价值。