支持向量机回归算法及其应用

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的通用学习方法,它可较好地解决以往很多学习方法的小样本、非线性、过学习、高维数、局部极小点等实际问题。笔者利用支持向量回归理论和方法,建立支持向量机的预测模型,并利用winSVM和MATLAB软件进行了实例预测,与二次回归预测值相比较,支持向量机预测模型具有更好的预测精度,且有很强的推广能力。     

在线模糊支持向量机回归方法及其应用

针对全局建模方法很难精确描述实际生产过程,提出了一种模糊支持向量机回归建模算法,并推导出相应的增量与减量算法;在此基础上,提出了在线模糊支持向量机回归建模方法,该方法利用滚动时间窗内的数据优化建模,随着时间窗的滚动,在原有模糊支持向量机模型的基础上通过增量与减量算法实现参数的快速在线更新。通过将该方法用于丙烯腈收率的预测建模,结果表明,所提方法具有参数调整时间快、泛化能力强的优点,可以较好的跟踪丙烯腈收率的变化。     

双支持向量顺序回归机

针对顺序回归问题的深入研究,基于支持向量顺序回归机提出了双支持向量顺序回归机。由于双支持向量顺序回归机所对应的2个优化问题是对称的,则只需求解其中的一个问题,进而得出一个分划超平面。又因其对应的优化问题的规模只是支持向量顺序回归机规模的一半,故其运算速度会快于支持向量顺序回归机。数值实验的结果表明:双支持向量顺序回归机在一些数据分析中具有较高的正确率。     

应用双支持向量回归机的风速预测模型

风速对风电场功率输出起着十分重要的作用,但由于风速具有很强的随机性,使得对其预测的精度不高。针对上述问题,以双支持向量回归机为主要工具,结合风电场的实测风速数据建立了风速预测模型;给出了模型的特征以及相关参数的,并与标准支持向量回归机的预测结果进行了比较。实验结果表明:双支持向量回归机在预测精度上优于标准支持向量回归机,为风电场的风速预测提供了参考。     

基于特征加权的多核支持向量机

提出一种改进的多核支持向量机算法。利用特征向量的信息熵,计算出特征向量关于分类标签的信息增益,用该信息增益作为数据集特征向量的权重系数,然后结合多核支持向量机的核学习能力,对特征向量非均等区别对待,使得分类更加准确。对比实验结果表明,与支持向量机、多核支持向量机相比,改进算法分类正确率得以提升。     

基于支持向量机回归的去噪方法及其应用

提出了一种基于支持向量机回归的去噪方法.传统的统计学理论的去噪方法由于训练样本数的限制,在实际应用中普遍存在推广能力不足的问题.本文借助支持向量机在小样本情况下良好的推广能力,利用支持向量机回归逼近数据去除噪声.使用该方法对大地电磁测深视电阻率进行了处理.实际资料处理结果表明,基于支持向量机回归的去噪方法,较好地消除了噪声的影响,同时对消除部分测点的地形与局部异常体的影响也有一定的作用.     

基于加权支持向量机的入侵检测研究

首先介绍了加权支持向量机算法的基本原理,进而将加权支持向量机用于入侵检测中,通过实验验证入侵检测在小样本的条件下仍然具有较好的推广能力,克服了常规SVM算法不能灵活处理样本的缺陷。实验结果表明,将加权支持向量机用于网络入侵检测中是可行的、高效的。     

自适应加权最小二乘支持向量机回归及应用

针对软测量建模样本中数据难以避免存在粗差、以及粗差数据对模型性能的影响,提出了一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)回归建模方法。AWLS-SVM基于建模样本数据,根据最小二乘支持向量机回归模型的拟合残差确定各样本的残差权值,根据样本的空间分布确定杠杆权值,进而通过迭代运算,自适应确定各建模样本的权值,在有效减小粗差点对模型性能影响的同时,保留了其所提供的有效信息。仿真实验表明,AWLS-SVM能有效克服粗差样本数据的影响,其模型的预测性能明显优于LS-SVM和径向基函数网络。最后,应用AWLS-SVM建立粗对苯二甲酸中4-CBA含量软测量模型,获得满意结果。     

基于加权系数寻优的支持向量回归算法的研究及应用

研究了加权支持向量回归(WSVR)算法中权系数的优化方法,并通过股市预测数据进行了对比分析.结果显示,通过对权系数进行寻优后,预测效果有较大改善.     

回归型模糊最小二乘支持向量机

为了克服最小二乘支持向量机对于孤立点过分敏感的问题,将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机中,提出了基于支持向量域描述的模糊最小二乘支持向量回归机.该方法先对样本进行数据域描述得到一个包含该组数据的最小半径的超球,再根据特征空间中样本与超球球心的距离确定它们的隶属度,减少了奇异点(噪声)的影响;把所要求解的约束凸二次优化问题转化为正定线性方程组,并采用快速Cholesky分解的方法求解该方程组.实验结果表明该方法在不牺牲训练速度的前提下,比支持向量机和最小二乘支持向量机具有更高的预测精度.     

一种基于支持向量回归机的经验模态分解方法

经典经验模态分解中采用基于曲线参数插值拟合局部均值曲线,该类方法对参加拟合的极值点很敏感,若出现干扰的异常极值点或得不到真实的极值点,将导致分解结果失真或产生模态混叠.提出一种基于支持向量回归机拟合局部均值曲线的经验模态分解方法,即利用序列的极值点训练支持向量回归机拟合局部均值曲线代替传统的曲线参数插值.实验表明,与经典算法相比,该方法具有更好的频率分辨率,对采样频率不敏感且能克服微弱高频间断信号的干扰,有效解决Hilbert-Huang变换中存在的模态混叠问题.     

最小二乘支持向量机的参数优选方法及其应用

参数选择是支持向量机研究领域的重要问题,它本质上是一个优化搜索过程.以遗传算法和粒子群算法为基础探讨了基于两者的混合智能算法,将杂交操作、变异操作引入PSO算法中,同时,在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,使得算法可以在任何阶段进行精细搜索;在此基础上,提出了基于混合智能的最小二乘支持向量机方法(LS-SVM),以最小化k-fold交叉验证误差为评价函数,利用混合智能算法优化LS-SVM参数.最后结合实例对该方法进行了实证检验,并对结果进行分析.     

基于支持向量回归的自适应逆控制方法

将支持向量回归引入逆控制,提出了一种基于支持向量回归的自适应逆控制方法。采用支持向量回归在线辨识算法建立被控对象的逆模型,然后将逆模型作为控制器进行复制去驱动被控对象,从而完成一个自适应逆控制过程。由于支持向量回归是建立在小样本基础上的一种学习方法,因此较好地解决了对于线性系统自适应滤波算法存在的运算量大,权值失调及自适应过程时间长等问题。对于非线性系统,与现有的神经网络方法相比,该方法能提高收敛速度及逼近能力,而且具有更好的推广能力。仿真结果表明,应用该方法可以取得良好的控制效果,并具有较好的鲁棒性能。     

支持向量机及其在岩土工程中的应用

在智能岩石力学的研究方法中,专家系统方法是基于专家和经验判断进行问题求解的非数值分析方法,因为领域知识获取的困难,限制了其发展;而神经网络方法是基于大样本的一种方法,其推广能力较差．为了克服专家系统知识获取的“瓶颈”问题和人工神经网络的推广能力差的问题,基于统计学习理论的支持向量机方法为岩土工程的智能化研究提供了新的途径．主要介绍了支持向量机方法及其在岩土工程领域的应用现状,并指出其理论存在的问题和未来的发展方向．     

支持向量机在字符分类识别中的应用

为了对数字字符和字母字符进行有效识别，提出了一种利用二值字符图像投影的特征参数构
造字符特征矢量的方法，对这些特征矢量进行归一化处理并作为支持向量机的训练集。采用支持向量机和
多层感知器网络对字符的特征矢量进行训练，分别构造出26个字母分类器、10个数字分类器以及36个字母
-数字综合分类器。通过对字符的分类识别测试，字符识别的准确率平均为96.5％，识别速度平均为20.5
ms/字符，结果表明了支持向量机在字符识别应用中的有效性。     

基于混合遗传算法的支持向量机参数选择

针对常用的梯度下降法支持向量机参数选择方法易陷入局部极小点的问题,提出一种基于混合遗传算法的支持向量机参数选择方法.该方法结合遗传算法的全局优化能力和梯度法的局部寻优能力,能够选择到更好的支持向量机参数.仿真实验表明,使用该方法确定的参数可使支持向量机具有更好的泛化性能.     

支持向量机在图像隐秘检测中的应用

研究了支持向量机的学习算法，提出了基于支持向量机的图像隐秘检测算法，选取了两种隐秘软件F5r11和Jsteg4．1进行了大量的隐秘检测实验．通过实验发现，二次规划函数中惩罚因子C的选取对识别率影响较大，给出了不同C值之下的检测结果．实验结果证明，该算法的识别率较Fisher线性判别算法有了明显提高．     

基于自回归支持向量机的结构损伤诊断

将自回归时间序列(AR)模型和支持向量机方法结合应用于结构的损伤诊断,以一个3层框架结构为分析对象,模拟两种损伤模式:初始线性结构发生质量变化和初始非线性结构发生质量变化.首先对实验中采集到的加速度信号建立AR模型,从而提取模型参数作为损伤特征,再利用支持向量机进行损伤诊断.结果表明,在小样本情况下基于自回归支持向量机进行结构非线性损伤诊断,能够得到很好的结果.     

结合纹理分析和支撑矢量机的汽车牌照定位研究

为了提高汽车牌照定位的准确率，将拍摄到的汽车图像先作离散余弦变换(DCT)，然后对频率系数量化，从量化值中提取图像的方向性，并将量化值的统计特性和图像的方向性结合起来构造频域特征矢量；在空域中提取图像的角二阶矩、对比度、相关性和熵4个特征量，构造空域特征矢量.结合支撑矢量机，在粗分类时找到牌照候选区域，在细分类时从牌照候选区分离出真实的牌照.分类过程综合考虑分类速度、分类准确率和感兴趣的区域，可采取灵活的分类方式.实验表明，该方法对于汽车牌照定位具有较好的效果，可操作性较强.