基于BA-WPHM的滚动轴承两阶段剩余寿命预测方法

为了提高滚动轴承剩余寿命预测的准确性,根据滚动轴承运行过程的两阶段性特点,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)和威布尔比例风险模型(WPHM)的滚动轴承两阶段剩余寿命预测方法。首先,构建基于WPHM的剩余寿命预测模型;其次,提出了两阶段极大似然估计法,建立新的似然函数,并利用BA算法进行求解,以提高参数估计的准确性;最后,建立BA-WPHM模型对滚动轴承进行剩余寿命预测。案例分析表明,相比于Newton-Raphson算法、自组织分层猴群算法(SHMA)和独特的自适应粒子群算法(UAPSO),提出的方法参数估计的准确性更高,剩余寿命的预测精度优于支持向量回归(SVR)方法,验证了所提方法的有效性,为滚动轴承维修决策的可行性提供了依据。     

支持向量回归方法用于1,4,2-二氮磷杂环戊-5-(硫)酮类化合物除草活性的QSPR研究

采用支持向量回归方法研究了1,4,2-二氮磷杂环戊-5-(硫)酮类化合物除草活性的QSAR。基于留一法交叉验证的结果,比较了支持向量机回归(SVR)与几种常用建模方法对于该类化合物除草活性的预测精度。研究表明:所建SVR模型的精度高于逆传播人工神经网络(BPANN)、多元线性回归和偏最小二乘(PLS)所得结果。     

基于ARIMA与SVR滚动残差模型组合的股票预测

为提高金融市场股票的预测精确度,提出自回归差分移动平均与支持向量机滚动残差模型组合的预测股票方法。以贵州茅台的股票数据为研究对象,借助ARIMA模型实现对股票数据的线性趋势预测,通过滚动残差的SVR回归模型对ARIMA模型的预测残差进行数据修正,得到ARIMA＿SVR滚动残差模型的预测值。实验结果表明,相较于传统ARIMA模型,ARIMA与滚动残差SVR组合模型的性能和预测精度都得到大幅提升,具有一定的学术价值和应用意义。     

基于CS-SVR模型的短期风电功率预测

为了提高短期风电功率预测精度,提出一种布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm, CS)优化支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)机的预测方法,该方法首先根据上截断点和下截断点对输入数据进行预处理,剔除异常数据,之后以输入数据中的风速、平均风速、风机状态等属性数据作为SVR算法模型的输入,以风电功率数据作为SVR算法模型的输出,建立短期风电功率的SVR预测模型,针对SVR算法存在难以选择最优参数的缺点,提出采用布谷鸟算法优化SVR参数的方法,建立短期风电功率的CS-SVR预测模型。通过与SVR、PSO-SVR预测模型进行了对比仿真实验,实验结果表明,CS-SVR预测模型具有较高的预测精度。     

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SVR的动平衡加工误差补偿方法

针对动平衡加工误差补偿函数复杂的非线性特性,提出了基于支持向量回归机(SVR)的动平衡加工误差补偿方法.对实际转子的动平衡加工数据进行分析和处理,构造训练样本群作为SVR的输入进行训练,采用训练完毕后的SVR模型对误差补偿量进行预测.仿真结果验证了基于SVR的加工补偿方法能够有效地预测动平衡加工误差,实现高效、灵活的误差补偿,从而有效地提高动平衡加工精度.     

基于PSO-SVR的下水道可燃气体分析

针对下水道可燃气体传感器非线性、选择性差和交叉敏感的特点,建立了一种基于粒子群算法(PSO)支持向量回归机(SVR)的下水道可燃气体分析预测模型.该模型通过引入粒子群算法对支持向量回归机的重要参数进行优化,从而实现了支持向量回归机的参数自动判定,用于下水道可燃气体的定量分析.仿真结果表明:基于粒子群的支持向量回归机下水道可燃气体分析预测模型优于SVR模型,具有较好的泛化性能和较高的预测精度.     

基于集合经验模式分解的火灾时间序列预测

采用集合经验模式分解(EEMD)和多变量相空间重构技术,结合非线性支持向量回归(SVR)模型,提出一种火灾次数时间序列组合预测方法。根据EEMD将非平稳的火灾时间序列分解为一系列不同尺度的固有模态分量,利用多变量相空间重构技术对分解的各个分量进行相空间重构,构建其训练数据,对重构的训练数据建立各分量的非线性支持向量回归预测模型,使用SVR集成预测方法对火灾时间序列进行预测。仿真结果表明,与单变量相空间重构方法以及SVR方法相比,该方法具有较高的预测精度。     

基于混沌粒子群SVR的烟气轮机状态预测

研究烟气轮机状态测试,为了保证安全,克服当前烟气轮机状态预测精度低的问题,结合混沌粒子群与支持向量回归模型(SVR)的特点,提出一种烟气轮机状态预测的新方法,混沌粒子群能克服粒子群优化算法容易陷入局部最优且收敛速度较慢等缺点,以获得高预测性能的支持向量回归模型.在分析支持向量回归算法和混沌粒子群算法基础上,采用混沌粒子群算法选取合适的支持向量回归模型,并利用训练集建立混沌粒子群SVR烟气轮机状态预测模型.以某烟气轮机机组作为应用对象测试方法在机电状态预测中的效果.实验结果表明,与粒子群SVR相比,混沌粒子群SVR的预测精度有了较大幅度提高,证明适合烟气轮机状态预测.     

混合模型在经济时间序列预测中的应用研究

研究经济预测问题,为社会经济发展提供预测依据.由于经济时间序列是一种多维、非线性数据,采用单-的线性或非线性模型都不全面反映特点,导致预测精度不理想.为了提高经济时间序列预测精度,提出一种多变量自回归(CAR)和支持向量机(SVM)相结合的混合预测方法.混合方法首先利用CAR模型对经济时间序列的线性部分进行预测,然后采用支持向量机对非线性部分进行预测,将预测结果组合在-起,得到混合模型的预测结果.实验结果表明,混合模型的预测精度明显优于单独模型;发挥了2种模型的优势,得到一种精度高的经济预测效果.     

改进型支持向量回归预测模型的轧机轧制力预测

对轧机轧制力预测模型进行研究.使用人工鱼群优化算法对支持向量回归(SVR)参数选取进行最优的参数组合,将粒子群优化算法引入到常规人工鱼群算法中,并对其进行改进,提高了人工鱼群算法的性能.研究结果表明:Ekelund模型的轧制力计算结果误差较大,超过了10％,常规SVR预测模型的轧制力预测精度低于10％,而本文研究的改进SVR预测模型得到的轧制力误差低于5％,说明通过人工鱼群算法优化SVR算法模型的参数能够提高预测模型的预测精度,并且预测消耗时间在3种预测模型中是最短的.     

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...     

Prediction of silicon content in hot metal using support vector regression based on chaos particle swarm optimization

The prediction of silicon content in hot metal has been a major study subject as one of the most important means for the monitoring state in ferrous metallurgy industry. A prediction model of silicon content is established based on the support vector regression (SVR) whose optimal parameters are selected by chaos particle swarm optimization. The data of the model are collected from No. 3 BF in Panzhihua Iron and Steel Group Co. of China. The results show that the proposed prediction model has better prediction results than neural network trained by chaos particle swarm optimization and least squares support vector regression, the percentage of samples whose absolute prediction errors are less than 0.03 when predicting silicon content by the proposed model is higher than 90%, it indicates that the prediction precision can meet the requirement of practical production.     

基于支持向量回归的粮仓储粮重量检测模型建立

在建立粮仓储粮重量与粮仓底面关系的基础上,提出了基于支持向量回归的粮仓储粮重量检测模型,给出了基于SVR的粮仓重量检测模型推导.实验表明:本实验选择玉米作为测试粮食类型,总计开展了3次测试,训练SVR检测模型总共得到18个支持向量点,实际预测测试相对误差等于1.4％.以东营粮库作为测试对象,该粮仓总共包含5个粮仓,由稻...     

铁水硅含量的混沌粒子群支持向量机预报方法

提出一种基于混沌粒子群优化(CPSO)的支持向量回归机(SVR)参数优化算法, 并使用该算法建立高炉铁水硅含量预测模型(CPSO–SVR), 对某大型钢铁厂高炉铁水硅含量的实际采集数据进行预测, 结果表明基于混沌粒子群优化算法寻优的参数建立的铁水硅含量支持向量回归预测模型具有良好的预测效果. 与最小二乘支持向量回归机(LS–SVR)、使用粒子群优化算法训练的神经网络(PSO–NN)进行比较, CPSO–SVR模型对铁水硅含量进行预测时预测绝对误差小于0.03的样本数占总测试样本数的百分比达到90%以上, 预测效果明显优于PSO–NN, 且比LS–SVR稳定性更强, 可用于高炉铁水硅含量的实际预测, 表明混沌粒子群优化算法是选取SVR参数的有效方法.     

Particle Swarm Optimization Based Support Vector Regression for Blind Image Restoration

This paper presents a swarm intelligence based parameter optimization of the support vector machine (SVM) for blind image restoration. In this work, SVM is used to solve a regression problem. Support vector regression (SVR) has been utilized to obtain a true mapping of images from the observed noisy blurred images. The parameters of SVR are optimized through particle swarm optimization (PSO) technique. The restoration error function has been utilized as the fitness function for PSO. The suggested scheme tries to adapt the SVM parameters depending on the type of blur and noise strength and the experimental results validate its effectiveness. The results show that the parameter optimization of the SVR model gives better performance than conventional SVR model as well as other competent schemes for blind image restoration.     

基于改进PSO优化SVR的交通事故预测模型

为了有效预测交通事故,提出一种基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的预测模型。改进粒子群算法利用网格搜索对全局最优粒子的邻域进行精细搜索,结合粒子群算法较快的收敛速度和网格搜索较强局部搜索能力的优点,提高了支持向量回归机相关参数的优化精度,进而改善了交通事故预测模型的预测性能。仿真结果表明,基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的交通事故预测模型达到了较快的学习速度和较高的预测精度,具有良好的工程应用性。      

基于EMD-SVR的火电厂SCR脱硝系统出口NOx浓度预测研究

针对火电厂选择性催化还原（Selective Catalytic Reduction,SCR)脱硝系统出口NOx浓度预测准确率低的问题,提出一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和支持向量机回归（Support Vector Machine For Regression,SVR）的火电厂脱硝系统出口NOx浓度预测模型。首先,利用EMD算法将出口NOx浓度数据序列进行分解,得到不同时间尺度下有限个本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);然后引入SVR算法对NOx浓度分解数据进行建模预测;最后,将所有IMF的预测结果求和作为出口NOx浓度的最终预测值。通过对提出的EMD-SVR与标准的SVR、BP、ELM、EMD-BP和EMD-ELM模型进行对比验证,结果表明,基于EMD-SVR模型的预测精度较高,预测结果与真实值相比较,方向变化统计量（Directional Statistics,Dstat）、平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error,MAPE）和均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为0.914、1.51%和0.346mg/Nm3。     

基于梯度提升回归模型的生猪价格预测

研究生猪价格的准确预测问题,传统预测模型存在速度慢、陷入局部极小值、核函数的选择等问题,预测效果不佳。为此,首先筛选出生猪价格的显著因素,接着利用Python数据分析分别建立贝叶斯岭回归、普通线性回归、弹性网络和支持向量机模型,将这4个回归模型作为梯度提升回归模型的训练集,对生猪价格进行预测。结果表明,综合集成的梯度提升回归模型的均方差(MSE)为0.056,平均绝对误差(MAE)为0.18,判定系数为0.994,比前面单一模型预测效果好。最后,利用梯度提升回归模型对2017年2月至2017年11月的生猪价格预测,发现输出的预测值与真实值比较接近,最大相对误差为3.495%,梯度提升回归模型具有较高的预测精度。