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.     

一种基于混沌粒子群算法和支持向量机的P2P流量识别方法

对等网络技术P2P(Peer-to-Peer)在丰富了互联网应用的同时也带来了很多安全问题,因此,如何进行P2P流量的识别是网络管理研究的热点和难点问题。其中支持向量机在P2P识别问题中具有较好的效果,然而支持向量机的分类性能很大程度取决于核函数参数和惩罚参数。基于遗传算法、粒子群算法的支持向量机参数优化方法都存在易陷入局部最优解的问题,优化性能需要进一步改善。为进一步改善支持向量机参数优化问题,提出一种基于混沌粒子群的支持向量机参数优化方法,并将其应用于P2P流量识别问题。利用真实的校园网网络流量作为研究对象进行分类实验,结果表明,混沌粒子群优化的支持向量机具有更高的P2P分类正确率和计算效率。     

支持向量机的参数优化及其在故障诊断中的应用

针对支持向量机分类器的参数优化问题,提出了一种基于混沌遗传算法的参数选择方法。采用轨道均匀分布的反三角函数Logistic映射产生优化变量,等概率搜索优化区间,克服了Logistic映射优化算法对优化区间边缘进行大概率搜索的缺陷;利用混沌的遍历性产生初始群体,对部分适应度较差的个体进行混沌寻优,解决了遗传算法的早熟和收敛问题。将该方法应用于无刷直流电机功率变换器开关管开路故障分类器中,实现了分类器参数优化。结果表明,该算法是可行、有效的。     

基于LS-SVM算法的混沌时序递推预测

研究利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测变参数混沌时间序列。支持向量机方法是基于结构风险最小化原理导出的,最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的支持向量机,保留支持向量机优点的同时计算量大大减少。变参数混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,由于参数的慢变导致系统的动力学特性不断发生变化,全局建模预测方法很难适用,必须在线实时预测。为了快速跟踪预测变参数混沌系统的时间序列,研究了利用一种简化的最小二乘支持向量机在线递推算法进行预测。最后对典型变参数混沌时间序列的预测实验结果表明了该方法的有效性。     

基于混沌粒子群优化的SVM分类器研究

支持向量机(SVM)分类器能较好地解决小样本、非线性、高维等分类问题,具有很强的实用性。然而,支持向量机训练参数的选择对其分类精度有着很大的影响。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,优化效果较差的不足。为解决上述问题在粒子群优化算法中引入混沌思想,提出了基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的SVM分类器优化方法,CPSO算法能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,更好的优化SVM分类器。并以网络异常入侵检测为研究对象进行仿真,实验结果表明,根据混沌粒子群优化的SVM分类器比传统算法优化的SVM分类器的精度高,速度快。     

支持向量机算法实现人民币序列号识别

人民币序列号识别是一个小样本、非线性和高维模式识别问题,是当前模式识别中的难题之一,具有重要研究意义和实用价值。主要研究了统计学习理论中支持向量机的二次优化算法,并将支持向量机应用于货币序列号的机器识别中。将次序最小优化算法构建的支持向量机用于序列号识别,充分发挥了支持向量机解决小样本、非线性和高维模式识别问题的优点。支持向量机（SVM）实验结果表明,这种支持向量机货币识别方法具有较高的可实现性和识别精度。     

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。     

改进粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测

针对支持向量回归机在预测建模中的参数选取问题,提出一种基于混沌自适应策略的粒子群优化支持向量回归机参数的方法.采用混沌映射算法和聚合度自适应判断策略,增强种群的全局寻优性能,提升粒子的多样性,从而避免种群过早收敛.充分考虑天气、节假日、居民消费等因素的影响,提出一种改进的支持向量回归机预测模型并与粒子群算法的支持向量回归机模型进行对比分析.分析结果表明,该预测模型可将预测的均方根误差降低约40％,绝对值误差降低约42％,相对误差降低约46％,仿真结果验证了所提方法优化了支持向量回归机参数,改善了预测效果.     

基于混沌粒子群优化SVR的网络流量预测

计算机网络流量预测对于网络流量的控制和调整,进而提高网络性能和服务质量起着重要的作用.当前传统计算机网络流量方法预测精度较低,仅为85%左右.针对网络流量的非线性和时变特性,难以准确实现网络流量评估,为了解决此问题,提出基于混沌粒子群优化SVR的网络流量预测方法.支持向量回归算法(SVR)是一种用于趋势预测的支持向量机模型,能找到全局最优解.然而,SVR参数的选择对回归模型优化起着决定性作用.采用混沌粒子群优化算法(CPSO)优化支持向量参数,通过建立混沌粒子群优化SVR的网络流量预测模型.仿真结果表明,混沌粒子群优化SVR网络流量预测模型能力强、效果好.     

基于混沌果蝇支持向量机回归的产品销售预测

针对制造业产品销售时序具有多维、小样本、非线性、多峰等特征,提出一种混沌果蝇支持向量机回归的产品销售预测方法。将混沌理论引入到果蝇优化算法中,从而提高果蝇种群多样性和搜索的遍历性,并在寻优过程中加入混沌扰动,避免搜索过程陷入局部最优,增加持续搜索可行解的能力。并用算例验证了混沌果蝇优化算法（Chaos Fruit Fly Optimization Algorithm,CFOA）的优化性能,通过优化支持向量机回归（Support Vector Regression,SVR）的参数构建销售预测模型,进行了汽车零部件销售预测。结果表明基于混沌果蝇支持向量机回归的产品销售预测方法是有效可行的。     

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。     

一种新的基于GCS．SVM的网络流量预测模型

针对网络流量预测模型存在预测稳定性不好、精度较低等问题,提出一种改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的网络流量预测模型（GCS．SVM）。将网络流量时间序列进行重构,采用改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机参数,使用这组最优参数建立网络流量预测模型。仿真结果表明,GCS—SVM模型对网络流量预测是有效可行的。     

一种基于支持向量机的模糊分类系统研究

提出一种基于支持向量机学习的模糊分类束纯模型．通过将支持向量机映射成等价的模糊分类系统,支持向量机的稀疏性表示等特性使得相应的模糊分类系统避免了“维数灾难”问题,并具有良好的泛化能力．另一方面,模糊系统的一些理论和应用成果也可用来进一步改善分类系统的性能．本文根据模糊集合的贴近度概念对模糊系统的语言变量进行约简,合并冗余的和不一致的模糊规则,然后采用粒子群优化方法改善模糊分类系统性能．该方法增强了系统的泛化能力,并可以理解为解决支持向量机中难以确定的系统参数问题的一种辅助方法．实验结果表明了该方法的可行性和有效性．     

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。     

多尺度最小二乘小波支持向量机的回归建模

普通最小二乘支持向量机算法用于多尺度回归建模时精度较低。针对该问题,选取墨西哥草帽小波函数作为最小二乘支持向量机的核函数,设计一种基于小波核的多尺度最小二乘小波支持向量机。在此基础上,通过解二次优化问题求出多尺度回归建模问题的全局最优解,最终得出的多尺度回归模型能够有效地逼近多尺度信号。仿真结果表明,该算法具有较高的精度。     

基于遗传算法的LS-SVM参数优选及其在经济预测中的应用

针对最小二乘支持向量机的参数优选，提出用遗传算法优化其有关参数，以经济系统中的人口数据对它进行训练，并用于预测城市的人口。最后，把最小二乘支持向量机与传统的BP网络预测结果进行比较，结果证明，该模型的预测精确度是令人满意的，文中提出的方法是可行的。     

自适应Gabor卷积核编码网络的表情识别方法

人脸表情识别是计算机视觉领域研究的热点之一。针对传统Gabor网络提取表情图像高维特征识别率不高、泛化性不强的问题,结合卷积神经网络学习局部特征的优点,提出多通道、图像分块、优化Gabor卷积核参数的方法实现表情图像卷积,对提取的表情自适应特征进行分析,首先进行通道内降维,然后采用自动编码器理论解决高维特征降维和多通道特征融合的问题。因为传统支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对多分类问题不敏感,所以采用遗传算法优化出最大间隔分类面,进而得到适应度较高的分类器参数。对设计的GaAeS-net（Gabor Autoencoder Support Vector Machine Convolution Network）网络分别在CK+、JAFFE、FER2013、CHD2018等数据库上进行实验,并与现有模型进行对比,最高识别率可达到99.34%,从而证明GaAeS-net模型具备良好的识别率和泛化性。     

基于决策树对支持向量机的医学图像分类新方法

针对传统对支持向量机多类分类算法（Multi-TWSVM）中出现的模糊性问题,提出了一种基于遗传算法的决策树对支持向量机（GA-DTTSVM）多类分类算法。GA-DTTSVM用遗传算法对特征数据建立决策树,通过构建决策树可以分离样本的模糊区域,提高模糊区域样本的识别率。在决策树的每个节点上用对支持向量机（TWSVM）训练分类器,最后用训练的分类器进行分类和预测。实验结果表明,与决策树对支持向量机（DTTSVM）多类分类算法以及Multi-TWSVM相比,GA-DTTSVM多类分类算法具有较高的分类精度和较快的训练速度。     

基于改进鲸鱼优化算法的外骨骼机器人步态检测

针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题，提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机（IWOA-SVM）的外骨骼机器人步态检测算法，即在鲸鱼优化算法（WOA）中引入遗传算法（GA）的选择、交叉、变异操作，进而去优化支持向量机（SVM）的惩罚因子与核参数，再使用参数优化后的SVM建立分类模型，从而扩大算法的搜索范围，减小算法陷入局部最优的概率。首先，使用混合传感技术采集步态数据，即通过足底压力传感器和膝关节、髋关节角度传感器采集外骨骼机器人的运动数据，并作为步态检测系统的输入；然后，使用门限法对步态相位进行划分并标记标签；最后，将足底压力信号与髋关节、膝关节角度信号融合作为输入，使用IWOA-SVM算法完成对步态的检测。对6个标准测试函数进行仿真实验，并与GA、粒子群优化（PSO）算法、WOA进行比较，数值实验表明，改进鲸鱼优化算法（IWOA）的鲁棒性、寻优精度、收敛速度均优于其他优化算法。通过分析不同穿戴者的步态检测结果发现，准确率可达98.8%，验证了所提算法在新一代外骨骼机器人中的可行性和实用性，并与基于遗传优化算法的支持向量机（GA-SVM）、基于粒子群优化算法的支持向量机（PSO-SVM）、基于鲸鱼优化算法的支持向量机（WOA-SVM）算法进行比较，结果表明，该算法识别准确率分别提高了5.33%、2.70%、1.44%，能够对外骨骼机器人的步态进行有效检测，进而实现外骨骼机器人的精确控制及稳定行走。     

基于SVM的说话人识别参数选择方法

针对支持向量机(SVM)计算复杂度高的问题,采用归一化和主元分析变换算法对语音数据进行预处理,并把K倍交叉验证与网络搜索法相结合应用到语音识别中。分析结果表明,与遗传算法和粒子群优化算法相比,该方法可以在识别率基本不变的情况下有效提高 SVM的参数寻优效率。