基于遗传支持向量机的多维灰色变形预测模型研究

多维灰色模型适合对多因素影响下的贫信息系统问题进行建模,但对多因素影响下的非线性变形系统建模和预测精不高,针对该问题进行分析研究.利用支持向量机算法建立多维灰色变形预测模型的残差与变形影响因素之间的非线性关系,对多维灰色变形预测模型的残差进行预测,并与多维灰色变形预测模型相加,对多维灰色变形预测模型进行修正,构建基于支持向量机的多维灰色变形预测模型.利用遗传算法优化支持向量机模型参数,提高支持向量机建模精度.该方法较好地解决了多维灰色变形预测模型精度不高的问题.把该模型应用于大坝变形预测,并与多种传统变形预测方法进行对比,结果证实该方法有效提高多维灰色变形预测模型的精度,且新模型精度远优于传统方法,是一种新的有效的变形预测模型.     

深基坑变形预测的进化支持向量机模型

提出了深基坑变形预测的进化支持向量机方法。利用遗传算法来搜索支持向量机与核函数的参数,避免了人为选择参数的盲目性,同时提高了支持向量机的推广预测能力。利用优化后的模型对基坑实例进行了变形预测,并将预测结果与监测结果进行了对比。研究结果表明,该模型与神经网络模型相比,具有预测精度高、泛化能力强等优点,对基坑安全监控具有实用价值。     

一种用于多分类问题的改进支持向量机

针对非均衡分布的多类分类问题,为提高支持向量机(SVM)算法的性能,提出了一种改进的SVM算法. 将遗传算法(GA)与传统SVM算法结合,构造出一种参数最优的进化SVM(GA-SVM), SVM模型采用径向基函数(RBF)作为核函数,利用格雷码编码方式对SVM算法的模型参数进行遗传编码和优化搜索,将搜索到的优化结果作为SVM的最终模型参数. 在两个不同特性的数据集上进行仿真测试,结果表明,与使用交叉验证策略的简单SVM相比,改进后的GA-SVM算法在多类非均衡问题上明显提高了分类正确率,学习速度也有提高.     

改进支持向量机的管网状态模型

为了解决供水系统优化调度的管网模拟问题，提出了一种基于改进支持向量机（SVM）的宏观关系模型.利用支持向量机推求管网节点水头和供水泵站供水量、供水压力的非线性关系.考虑了样本数量的不平衡性，引入权重因子.在结构风险最小化准则的目标函数中适当加大峰值和谷值样本误差的权重.还考虑了模型参数选择问题，建立了能应用于实际预测的参数选择方法.经杭州市实例计算表明：改进的支持向量机算法提高了测点在峰值压力和谷值压力时的拟合精度，模型95%以上测压点数据的相对误差都在±5%以内，4个测点的平均绝对百分比误差分别达到0.96%, 0.99%, 1.86%和2.06%.     

基于遗传算法和支持向量机模型的高考成绩预测

为了提高支持向量机算法(SVM)预测的精度,使用遗传算法(GA)优化SVM模型参数,建立GA-SVM高考成绩预测模型。使用贵州省某高中高三理科学生4次模考成绩和高考成绩数据进行验证,与BP神经网络算法、多元线性回归、SVM模型比较,GA-SVM模型预测高考成绩的精度有明显提高,可为高考复习方向提供参考。     

基于支持向量机和遗传算法的特征选择

支持向量机是一个具有多类分类能力的非线性分类器,利用特征集中的不同特征组合构成特征子集,所提供的数据在支持向量机上的平均正确分类率为目标函数值,利用遗传算法在整个特征组合空间中搜索能实现平均正确分类率最大化的最优特征子集。     

膨胀土等级判别的遗传支持向量机多分类方法

针对支持向量机模型中的参数难以确定的状况,提出了遗传支持向量机方法,即利用遗传算法来搜索支持向量机与核函数的参数,避免了人为选择参数的盲目性,同时提高了支持向量机的推广预测能力,并将该方法应用于膨胀土胀缩等级的判别分类问题。考虑影响膨胀土判别的重要因素,选用液限、胀缩总率、塑性指数、天然含水量和自由膨胀率5个指标作为模型的判别因子,以4类膨胀土胀缩等级作为相应的输出,以膨胀土实测数据作为学习样本进行训练,建立相应分类函数对待判样本进行分类。研究结果表明：遗传支持向量机模型分类性能良好,预测精度高,是膨胀土胀缩等级分类的一种有效方法,可以在实际工程中进行推广。     

基于支持向量机和遗传算法的水下目标特征选择算法

基于统计学习理论和遗传算法理论，提出了一种基于支持向量机和遗传算法相结合的水下目标特征选择算法。通过对实测数据的特征集的优化选择实验，证明了该算法的有效性和鲁棒性，它能较好地解决在复杂水下目标信号所提取的特征维数高，样本采样困难，数目偏少的实际情况下的分类识别问题。     

大型粮仓建筑高强混凝土强度预测的遗传支持向量机方法研究

考虑影响混凝土强度的主要因素,基于遗传算法与支持向量机回归原理,建立高强混凝土强度预测的支持向量机模型.该模型利用遗传算法来搜索最佳向量机及核函数参数,以实测混凝土强度数据为样本进行训练,并对测试样本进行预测.结果表明,遗传支持向量机方法泛化能力强,预测精度高,是大型粮仓建筑高强混凝土强度预测的一种有效方法.     

煤炭需求量预测的支持向量机模型

根据选择的嵌入维数，建立了基于支持向量回归的中国煤炭需求量预测模型．用1980-2002年的中国煤炭需求量构造了支持向量机的输入向量和输出向量；经过与线性核函数及Sigmoid核函数的对比，选用基于径向基函数（RBF）作为校函数，在分析预测误差和模型参数关系的基础上，选择了合适的参数；建立了多输入、单输出的支持向量机（SVM）预测模型．用检验样本与基于RBF神经网络模型的预测进行了比较，结果表明支持向量机模型在训练样本较少的情况下，仍有较高的预测精度和较强的泛化能力，证明了该模型时近期的预测是可靠的．最后用训练好的支持向量机模型很好地预测了2003-2006年我国的煤炭需求量．     

基于支持向量回归的音频水印提取方法

提出一种新的、基于支持向量回归(SVR)的音频水印提取方法.在该方法中,利用子采样技术将原始音频信号划分为四个子音频信号.这些子音频对应的DCT系数间具有高的相关性,将这种相关性视为一种回归问题.在水印提取过程中,利用支持向量回归来学习这种相关性,并使用训练好的SVR完成水印的提取.实验结果表明该方法对比其它几种方法有良好的性能和更好的鲁棒性.     

在线Lagrangian支撑向量回归

为快速求解在线支撑向量回归算法,给出了一种基于Lagrangian支撑向量回归(LSVR)的在线增量学习算法.LSVR得到的无约束最优化问题可以采用快速迭代算法求解,该迭代算法可以从任何初始点收敛.LSVR求解时,在迭代开始只需要对阶数为输入样本数加一的矩阵求逆.在线增量LSVR学习算法在线性情况下采用S-M-W公式可以明显减少运算时间,在非线性情况下矩阵求逆充分利用了历史学习结果,减少了很多重复计算.通过在多个数据集上进行对比,实验结果表明:该算法与以前算法相比不仅保持了较好的精度,同时训练时间大大减少.     

基于粒子群优化的溶解氧质量浓度支持向量回归机

针对污水处理中溶解氧质量浓度无法在线精确测量的问题,提出基于粒子群算法优化支持向量回归机(PSO-SVR)的溶解氧质量浓度软测量模型.为了提高溶解氧的预测精度和效率,采用粒子群算法对支持向量回归机的模型参数进行优化,并以自动获取的最佳参数组合构建溶解氧与其影响因子间的非线性软测量模型,利用该软测量模型对国际基准仿真模型BSM1的溶解氧质量浓度进行预测.仿真结果表明:该模型能得到较好的预测效果,与SVR、RBF神经网络相比,PSO-SVR模型不仅计算复杂度低,而且收敛速度快,预测精度高,泛化能力强.     

基于SVR的轨道交通客流量预测

对各种城市轨道交通客流预测方法进行分析和比较,指出进行短期城轨客流预测的必要性.支持向量回归方法作为以结构风险最小化原理为理论基础的学习算法,可应用于轨道交通客流量预测.构建了城市轨道交通客流的预测模型,与BP神经网络预测方法进行了比照试验.     

基于遗传算法的二叉树支持向量机分类方法

针对传统的基于支持向量机的文本分类存在的问题进行了研究,采用二叉树结构与多个支持向量机子分类器组合进行Web文本信息分类,在二叉树支持向量机多类方法的基础上,进一步结合遗传算法,提出了一种新的支持向量机的多类分类方法,实验结果表明,采用该方法进行多类分类,分类精度明显提高,体现了将遗传算法与二叉树支持向量机结合的优越性。     

二尺度最小二乘小波支持向量回归

基于小波多尺度理论和最小二乘支持向量机的优越性能,提出了多尺度最小二乘小波支持向量回归,弥补了普通最小二乘小波支持向量回归在单尺度小波空间上对函数进行逼近的不足,使用多尺度上的小波线性组合来逼近L^2（R^d）空间上的任意函数,真正意义上实现了小波分解和最小二乘支持向量机的最佳结合,更有效地继承了小波多尺度学习算法和最小二乘支持向量机的优点,既能达到有效精度而且还计算简便。本文以两尺度为例,通过仿真实验说明了所提算法的有效性。     

支持向量机回归预测在网络故障检测中的应用

无线传感器网络主要用于收集环境数据,然而传感器可靠性低,容易出现故障并返回异常的监测数据.因此,如何检测传感器故障成为关乎无线传感器网络监测性能的重要问题.提出了基于支持向量机回归预测的故障检测算法,通过充分利用历史数据预测传感器的测量值,并根据测量值与实际值的对比有效地划分信誉等级,最后基于置信数据集计算出的置信条件进行故障的检测.仿真结果证明了算法在节约能量和故障检测率上有着优异的表现.     

基于偏最小二乘支持向量机回归区域物流量预测

研究采用偏最小二乘支持向量机回归模型进行区域物流量预测问题.针对普通最小二乘预测所存在的问题和物流系统样本量少的具体状况,提出偏最小二乘支持向量机回归区域物流量预测方法,采用主成分分析法提取影响物流量因素的新综合变量,建立以新综合变量为输入,物流量为输出的支持向量机回归非线性预测模型,在廊坊市物流量预测中进行仿真试验,证明了该方法的可行性与正确性.     

截断误差的光滑型支持向量顺序回归

支持向量顺序回归算法已成功应用于解决顺序回归问题,但其易受训练样本中野点的干扰。为此,提出一种截断误差的光滑型支持向量顺序回归(TLS-SVOR)算法。学习顺序回归模型时,将错划样本形成的误差s限制在范围u内。TLS-SVOR首先用包含参数u的分段多项式近似s;再引入光滑型支持向量机分类算法的思路,将优化目标转变为二次连续可微的无约束问题,从而由牛顿法直接求得唯一的决策超平面。采用两阶段的均匀设计方法确定TLS-SVOR的最优参数。实验结果表明,相比其他顺序回归算法,TLS-SVOR在多个数据集能获得更高的精度。