基于ACPSO的PSR-MK-LSSVM瓦斯浓度动态预测方法

为了准确预测采煤工作面的瓦斯浓度,提出基于相空间重构理论、自适应混沌粒子群优化理论的混合核最小二乘支持向量机瓦斯浓度动态预测方法。以井下无线传感器网络监测系统采集到的工作面瓦斯浓度作为研究对象,通过平移不变小波降噪法滤除干扰瓦斯浓度的噪声,以相空间重构的瓦斯浓度序列样本训练混合核最小二乘支持向量机模型,利用自适应混沌粒子群算法优化模型参数,并通过误差校正的方法提高整体系统的预测精度。实验结果表明,提出的动态预测方法可以实现对工作面的瓦斯浓度的良好预测,平均相对误差MAPE值为0.0241、相对均方根误差RRMSE值为0.2097和平均相对变动ARV值0.00311,预测结果合理并且满足工程的实际需要,可为煤矿瓦斯预测和防治工作提供有效理论依据。     

基于DE-EDA-SVM的瓦斯浓度预测建模仿真研究

瓦斯浓度作为衡量煤矿瓦斯危害程度的一个重要指标,为了能够更加准确的预测煤矿瓦斯的浓度,提出一种差分进化-分布估计（DE-EDA）算法优化的支持向量机瓦斯浓度预测新方法。利用无线传感网络系统采集工作环境中的瓦斯浓度数据,并经过降噪处理后作为训练样本。采用DE-EDA算法对SVM模型的惩罚参数C、损失参数ε以及径向基参数γ进行优化,利用优化后的模型进行瓦斯浓度的预测。通过MATLAB软件仿真可以得出,所采用的优化模型能够准确的预测煤矿瓦斯浓度的变化趋势。并与经过粒子群（PSO）算法优化的预测模型相比较。结果表明,经过DE-EDA算法优化的SVM模型具有训练速度更快、预测更准确的特点,为实际煤矿瓦斯浓度的预测和处理提供了更加可靠的理论基础。     

基于MPSO-CWLS-SVM的瓦斯涌出量预测

针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权的最小二乘支持向量机根据预测误差的统计特性,确定加权规则参数,以达到赋予训练样本不同权值的目的。并用MPSO算法对CWLS-SVM模型的正则化参数λ和高斯核参数σ寻优。利用无线传感器网络采集到的各项历史数据进行实例分析。结果表明,该算法有效的提高了瓦斯涌出量的预测精度,降低了预测误差,为煤矿瓦斯防治提供理论支持。     

一种采用CCPSO-SVM的煤与瓦斯突出预测方法

为了有效地对矿井煤与瓦斯突出进行预测,提出了一种基于完全混沌粒子群优化(CCPSO)与支持向量机 (SVM)的矿井煤与瓦斯突出预测方法。该方法将矿井工作面前方煤体瓦斯涌出量动态变化时间序列的多重分维谱 作为特征指标,应用支持向量(SVM)构建预测模型,模型的参数向量由改进的完全混沌粒子群优化算法和测试集样 本集分类错误率最小准则选择和优化。实验结果证明,该方法是有效的,它为煤与瓦斯突出预测提供了一种新途径。     

混沌理论和LSSVM相结合的网络流量预测

为提高网络流量的预测精度,提出一种基于混沌理论和最小二乘支持向量机相结合的网络流量预测方法。采用相空间重构对网络流量时间序列进行重构,恢复网络流量的演化轨迹,采用非线性预测能力强的最小二乘支持向量机对网络流量时间序列进行训练建模,采用混沌粒子群算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,从而获得最优网络流量预测模型。用实际网络流量数据对该算法有效性进行验证,结果表明该方法能够很好刻画网络流量的变化趋势,提高了网络流量的预测精度,预测性能优于传统的预测方法。     

鲶鱼粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测

为了准确、有效地预测短期负荷,提出了一种鲶鱼粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测模型（BFPSO-SVM）。基于混沌理论对短期负荷时间序列进行相空间重构;将支持向量机参数的组合看作一个粒子位置串,通过粒子间互作找到最优支持向量机参数,并引入“鲶鱼效应”,克服基本粒子群算法的缺点;根据最优参数建立短期负荷预测模型,并对模型性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对于其他预测模型,BFPSO-SVM不仅加快了支持向量机参数寻优速度,而且提高了短期负荷预测精度,更适用于短期负荷预测的需要。     

基于分态的煤矿瓦斯浓度预测模型的研究

由于影响瓦斯浓度变化的因素很多且内部关系复杂,传统的单一预测模型无法客观准确地反映其变化规律,导致预测精度较低。为有效提高瓦斯浓度预测精度,提出一种基于分态的预测模型。应用最大李雅普诺夫指数（Lyapunov指数）对瓦斯浓度时间序列的混沌特性进行识别,将其分为非混沌态和混沌态,接着分别采用改进的最小二乘支持向量机（LS-SVM）和基于径向基函数（Radial Basis Function,RBF）的神经网络进行建模和训练参数的优化,最终得到最佳预测模型并对瓦斯浓度时间序列进行预测。结果表明,分态预测模型有效提高了预测精度,降低了预测误差,用该方法可以更加客观准确地对瓦斯浓度进行预测。     

混沌时间序列预测的建模与仿真研究

研究混沌时间序列预测准确性问题,由于混沌时间序列具有混沌性和非线性,传统时间序列预测方法不能准确将混沌时间序列变化规律计算出来,导致预测精度低.为了提高混沌时间序列预测的精度,提出一种改进支持向量机的混沌时间序列预测方法(PSO-LSSVM).PSO-LSSVM采用相空间重构对混沌时间序列进行重构,去除其混沌性,用支持向量机对非线性进行预测,并采用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,对经典混沌时间序列Mackey-Glass最优模型进行仿真测试.仿真结果表明,PSO-LSSVM加快了预测速度,提高了预测精度,在混沌时间序列预测中具有很好的应用价值.     

相空间重构和SVR联合优化的短时交通流预测

短时交通流预测首先重构相空间,然后采用时间序列模型预测交通流量,而支持向量回归机（SVR）是比较好的时间序列预测模型。但短时交通流相空间重构的嵌入维数与延迟时间与支持向量回归机的参数确定往往是分别独立地求解,难以达到两组参数值的同时最优,影响预测的准确性。为了提高短时交通流的预测准确性,提出一种利用粒子群算法联合优化相空间重构和支持向量回归机的预测模型,并用于实际短时交通流数据的预测。该模型的相空间重构和支持向量回归机（SVR）的参数联合一起优化,利用粒子群算法同时优化其两组参数的组合值。采用短时交通流数据仿真,结果表明联合一起优化所得参数的预测器提高了简单模型预测的效果。     

基于PSO和SVM的发酵过程建模与优化控制

针对微生物发酵过程的建模与优化控制问题,利用支持向量机理论进行发酵过程的建模,并提出采用粒子群优化算法对支持向量机建模过程中的重要参数进行优化调整.仿真结果表明参数优化调整后得到的模型能取得更好的预测效果.同时基于此模型,在补料分批发酵控制过程中采用粒子群优化算法对补料速率进行优化控制,仿真结果表明,该方法能够提高最终的产物合成量.     

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.     

Tax forecasting theory and model based on SVM optimized by PSO

The construction of tax forecasting model is difficult due to its uncertain, non-linear, dynamic and complicated characteristics. It is difficult to describe the non-linear characteristics of tax forecasting by traditional methods. In the study, the novel forecasting method based on the combination of support vector machine (SVM) and particle swarm optimization (PSO) is proposed to the tax forecasting. The non-linear relationship in tax forecasting is efficiently represented by support vector machine, and particle swarm optimization is used to select the training parameters of support vector machine. The tax forecasting model is constructed by support vector machine optimized by particle swarm optimization (PSVM) on the basis of research for the proposed forecasting model. The tax forecasting cases are used to testify the forecasting performance of the proposed model. The experimental results demonstrate that the proposed PSVM model has good forecasting performance.     

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.     

The forecasting model based on wavelet ν-support vector machine

Aiming at the series with small samples, seasonal character, nonlinearity, randomicity and fuzziness, the existing support vector kernel does not approach the random curve of the sales time series in the L²(Rⁿ) space (quadratic continuous integral space). A new wavelet support vector machine (WN ν-SVM) is proposed based on wavelet theory and modified support vector machine. A particle swarm optimization (PSO) algorithm is designed to select the best parameters of WN ν-SVM model in the scope of constraint permission. The results of application in car sale series forecasting show that the forecasting approach based on the PSOWN ν-SVM model is effective and feasible, the comparison between the method proposed in this paper and other ones is also given which proves this method is better than PSOW ν-SVM and other traditional methods.     

Hybrid forecasting model based on support vector machine and particle swarm optimization with adaptive and Cauchy mutation

This paper presents a novel hybrid forecasting model based on support vector machine and particle swarm optimization with Cauchy mutation objective and decision-making variables. On the basis of the slow convergence of particle swarm algorithm (PSO) during parameters selection of support vector machine (SVM), the adaptive mutation operator based on the fitness function value and the iterative variable is also applied to inertia weight. Then, a hybrid PSO with adaptive and Cauchy mutation operator (ACPSO) is proposed. The results of application in regression estimation show the proposed hybrid model (ACPSO–SVM) is feasible and effective, and the comparison between the method proposed in this paper and other ones is also given, which proves this method is better than other methods.     

基于二阶粒子群优化的支持向量机回归在炉龄预测中的应用

针对钢铁企业对炉龄预测精度要求高的特点,提出了基于二阶粒子群优化的支持向量机的炉龄预测方法。利用粒子群智能算法优化支持向量机的回归参数,可以避免按经验选取输入参数的盲目性,能有效地提高预测速度和精度。实例仿真结果表明用该方法对炉龄预测具有很高的精确度,远优于BP神经网络的预测结果。     

基于改进PSO算法和LS-SVM的短期电力负荷预测

针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好的预测精确度。