基于遗传算法优化的LS-SVM井下场强预测

为了进一步研究井下电波传播损耗规律,提高场强覆盖预测准确度,提出使用基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法对井下巷道的场强进行预测。首先通过软件仿真生成巷道场强数据,并将数据分为训练集和测试集;然后采用最小二乘支持向量机方法对训练集进行学习,并使用遗传算法对最小二乘支持向量机方法的参数选择进行优化,采用测试集对方法性能进行验证;最后将基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法用于井下巷道的场强预测。仿真实验结果表明,基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法能够有效提高井下场强预测的精度,可获得较好的预测效果。     

遗传优化的LSSVM在故障诊断中的仿真研究

研究机载电气故障诊断问题,采用支持向量方法.支持向量机是一种采用结构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.支持向量机的参数选择非常重要,决定故障诊断的精确度.针对最小二乘支持向量机的参数通常靠交叉试验来确定的情况,为了提高故障诊断的精度和效率,提出了一种模拟退火遗传算法和最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法,利用模拟退火遗传算法的全局搜索能力对最小二乘支持向量机的参数进行寻优,并以某型直升机机载电气盒的故障诊断为例对方法进行了仿真研究.实验结果表明,模拟退火遗传算法优化的最小二乘支持向量机取得了较好的故障诊断效果.     

结合遗传算法与LSSVC的网络异常检测

计算机网络攻击的多样性及隐蔽性,导致了其难以被检测,针对保护网络的安全性,准确识别网络异常问题,为了克服传统网络异常检测技术检测精度低等缺点,提出基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机的网络异常检测方法.最小二乘支持向量机分类器(LSSVC)是一种进化的支持向量机分类器(SVC),通过构造新的二次损失函数以解决支持向量机中的二次规划问题.遗传算法用于选择合适的最小二乘支持向量机参数.选取KDDCup99数据测试采用提出的方法检测性能.实验结果表明遗传算法优化的最小二乘支持向量机分类器的网络异常检测精度高,效果好,为网络安全提供了保证.     

球形支持向量机在煤自燃预测中的应用

引入模糊隶属度和最小二乘思想,采用邻域粗糙集方法对煤自燃预测的输入向量进行维数约简和粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机模型中的参数,提出一种模糊最小二乘球形支持向量机(FLHSSVM),并用序贯最小化(SMO)算法求解FLHSSVM中的二次规划问题,建立煤自燃预测模型。实验结果表明,该方法有效简化了训练样本,提高了FLHSSVM训练速度,且分类精度良好,有很好的泛化能力。     

基于遗传算法和支持向量机的故障诊断方法

支持向量机是一种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,广泛的应用于故障诊断和函数拟合中;以某型直升机机载电气盒的故障诊断为实验平台,提出了一种自适应遗传算法和最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法,利用自适应遗传算法强大的全局搜索能力对最小二乘支持向量机的参数进行寻优;仿真结果表明,基于自适应遗传算法优化的最小二乘支持向量机取得了较好的故障诊断精度和效率.     

基于LS-SVM的航空润滑油金属含量分析

在航空润滑油光谱分析故障诊断中,对润滑油浓度的变化趋势进行预测是油液光谱分析故障诊断的重要内容之一.针对这一分析方法,介绍了最小二乘支持向量机并对航空发动机滑油系统铁元素浓度的变化趋势进行了预测;并采用遗传算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,通过与灰色模型的预测结果作比较,其结果表明,优化后的最小二乘支持向量机的预测精度高,具有很好的泛化能力和学习能力.     

基于PSR-LSSVM的网络流量预测

为了提高网络流量预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种遗传优化最小二乘支持向量机的网络流量预测方法。首先将相空间重构和最小二乘支持向量机参数作为遗传算法的个体,将模型预测精度作为个体适应度函数,然后通过遗传操作获得模型全局最优参数,最后通过网络流量仿真实验进行性能测试。结果表明,相对于传统预测方法,遗传优化最小二乘支持向量机提高了网络流量的预测精度,为网络流量预测提供了一种新的研究思路。     

基于EEMD-GWO-LSSVM的公共交通短期客流预测

为了提高大型公共交通短期客流预测精度,提出了一种在利用集成经验模态分解原始数据的条件下,采用灰狼优化算法优化最小二乘支持向量机（EEMD-GWO-LSSVM）的算法,利用该算法实现城市大型公共交通短期客流预测。该模型采用EEMD分解原始数据,将分解后的各个本征模函数（IMF）分量运用最小二乘支持向量机进行回归预测,最小二乘支持向量机的预测参数由灰狼算法进行优化。通过对西安地铁二号线北客站一个月进出站人数进行训练预测,将预测结果和支持向量机（SVM）,自回归移动平均模型（ARIMA）,仅利用灰狼优化参数的最小二乘支持向量机（GWO-LSSVM）算法以及基于交叉检验进行参数优化的最小二乘支持向量机进行对比,分析得出该算法具有更加精确的预测结果。     

T-S模型的遗传算法和支持向量机辨识

基于非线性系统的输入输出数据,辩识对象的T-S模型.提出基于遗传算法和最小二乘支持向量机的辨识方法,利用遗传算法聚类进行结构辨识,每个类代表一条规则,规则数等于类数量,类中心作为该规则的隶属度函数中心类数;同时考虑模型辨识精度,实现全局优化;参数辨识采用基于结构风险最小化的最小二乘支持向量机方法,综合考虑模型复杂度和辨识误差.仿真结果证明了算法的有效性,辨识精度高,泛化能力强.     

基于FCM-LSSVM网络流量预测模型

为了提高网络流量的预测准确性,针对训练样本选取问题,提出一种训练样本选择的最小二乘支持向量机网络流量预测模型（FCM-LSSVM）。采用模糊均值聚类算法对网络充量数据进行了聚类分析,消除其中的孤立样本点,构建最小二乘支持向量机的训练集,然后将训练集输入到最小二乘支持向量机进行了学习,并采用人工蜂群算法对模型参数进行了优化,最后建立建立网络流量预测模型,并采用仿真实验对模型性能测试。仿真结果表明,相对于其他网络流量预测模型,FCM-LSSVM不仅提高了网络流量的预测精度,而且建模速度得以提高,获得了更加理想的网强流量预测结果。     

遗传优化支持向量机在电力负荷预测中的应用

研究电力负荷准确预测问题,电力负荷与影响因子之间呈现复杂非线性关系,传统预测方法无法刻画其变化规律,预测精度低。为提高电力负荷预测精度,提出一种采用遗传优化支持向量机的电力负荷预测模型。采用最小二乘支持向量机的非线性逼近能力去描述电力负荷与影响因子间的复杂非线性关系,并采用自适应遗传算法优化最小二乘支持向量机的参数。采用某省1990～2008年电力负荷数据仿真测试,结果表明,遗传优化支持向量机提高了电力负荷的预测精度,预测平均误差低于其它对比模型,电力负荷预测提供了一种新的研究思路和途径。     

遗传支持向量机在股市趋向的预测

为了能够提高股市趋向的预测效率,深入地研究了支持向量机在股市趋向的预测和应用。提出了遗传模拟退火算法优化的最小二乘支持向量机预测模型,并分别对最小二乘支持向量机和遗传模拟退火算法进行了描述,给出了优化预测模型。通过实例研究,结果表明该方法具有较高的预测精度。     

基于APSO-LSSVM的航空发动机轴承故障诊断及寿命预测

航空发动机轴承在高速、高温、高载荷等极端工况下易发生机械故障,为了提前预警,提出了一种基于自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO)算法的最小二乘支持向量机(APSO Least Squares Support Vector Machine, APSO-LSSVM)对滑油系统中轴承磨屑进行在线监测的故障诊断及寿命预测。通过主成分分析法(Principal Components Analysis, PCA)对滑油磨屑信息进行降维处理,构建特征向量,并将特征向量输入APSO-LSSVM模型,对轴承故障状态进行分类并对轴承剩余寿命进行预测。结果表明：使用PCA可以保留数据样本99.9%的信息,同时还能极大地降低数据维度;与遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法的支持向量机相比,所提算法因采用了自适应调节粒子移动步幅,在进行轴承状态分类时准确率更高,分类正确率可达...     

基于改进LS-SVM的随钻测量数据传输误码率预测

针对泥浆连续波随钻测量数据传输误码率预测精度低、数据传输过程中易受干扰信号影响等缺点,提出利用改进的最小二乘向量积(LS-SVM)对连续波数据传输误码率建立预测模型,并引用遗传算法对参数寻优,在建立模型过程中利用狄克逊准则对数据进行筛选,从而提高误码率预测的精度.在小样本数据的情况下,采用Matlab建立基于改进的最小二乘支持向量机泥浆连续波数据传输模型.仿真结果表明该模型能够有效地避免陷入局部最优问题,具有较强的泛化能力和预测能力.通过与误差反传前馈(Back propagation,BP)和Elman神经网络预测模型对比可知,该模型预测精度更高,预测值更接近于实际值,可以用于泥浆连续波数据传输误码率预测.     

基于最小二乘支持向量机的耕地面积预测研究*

针对耕地面积数据的小样本、复杂非线性特点,提出一种基于最小二乘支持向量机的耕地面积预测方法。采用相关系数法选择耕地面积的影响因子,通过粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立耕地面积与影响因子之间复杂的非线性关系模型。采用湖南省耕地面积数据对模型性能进行验证,结果表明,相对于参比模型,最小二乘支持向量机提高了耕地面积的预测精度,是一种有效的耕地面积预测方法。     

一种井下人员无线定位算法研究

针对传统井下指纹定位算法存在需要采集大量指纹数据和定位精度不高的问题,提出了一种差分鱼群优化最小二乘支持向量机(DEAFSA-LSSVM)的井下人员无线定位算法.首先将井下实验区域划分为多个小区域,并利用克里金插值算法建立指纹数据库;然后利用差分进化与人工鱼群混合智能算法优化正则化参数和核函数宽度,建立最小二乘支持向量机算法模型,利用无线采集接收终端采集待定位点的无线信息数据,通过最小二乘支持向量机算法模型计算出其所属小区域;最后利用小区域内无线信息数据,通过加权K近邻算法进行实时定位.实验结果表明:该定位算法的收敛速度快,分类准确,准确率达到98.87%;定位精度高,平均定位误差为1.51 m,比未经优化的最小二乘支持向量机算法的定位精度提高18.82%.     

Time series prediction using support vector machines,the orthogonal and the regularized orthogonal least-squares algorithms

Generalization properties of support vector machines, orthogonal least squares and zero-order regularized orthogonal least squares algorithms are studied using simulation. For high signal-to-noise ratios (40 dB), mixed results are obtained, but for a low signal-to-noise ratio, the prediction performance of support vector machines is better than the orthogonal least squares algorithm in the examples considered. However, the latter can usually give a parsimonious model with very fast training and testing time. Two new algorithms are therefore proposed that combine the orthogonal least squares algorithm with support vector machines to give a parsimonious model with good prediction accuracy in the low signal-to-noise ratio case.     

一种半监督支持向量机优化方法

针对半监督支持向量机在采用间隔最大化思想对有标签样本和无标签样本进行分类时面临的非凸优化问题,提出了一种采用分布估计算法进行半监督支持向量机优化的方法EDA_S3VM。该方法把无标签样本的标签作为需要优化的参数,从而得到一个在标准支持向量机上的组合优化问题,利用分布估计算法通过概率模型的学习和采样来对问题进行求解。在人工数据集和公共数据集上的实验结果表明,EDA_S3VM与其它一些半监督支持向量机算法相比有更高的分类准确率。     

基于粒子群算法的煤气化过程LS_SVM预测模型

针对最小二乘支持向量机参数选择对模型性能的重要影响,并且以往的参数优选方法效果差且耗时长这一问题,提出基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机预测模型.该模型用最小二乘支持向量机理论建立,用粒子群算法优化模型参数.论文将此模型用于预测评价固定床煤气化气化效果的三个主要性能指标(气体热值、气化效率、气体产率),通过现场实际数据仿真结果表明,该算法有效地提高了模型预测精度,验证了此模型的可靠性和可用性.     

基于PSO滚动优化的LS-SVM预测控制*

针对非线性时延系统、传统预测控制算法难以建立精确模型、控制精度不高的现状,提出一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的非线性系统预测控制算法。该算法通过LS-SVM对非线性系统输入输出数据序列的训练学习,建立其预测模型;然后运用粒子群(PSO)算法完成非线性预测控制的滚动优化。仿真结果表明,基于该方法的非线性系统预测控制具有较好的控制效果。