基于DE的ε-SVRM参数优化研究

参数优化是ε-支持向量回归机研究领域的重要问题,其本质是一个优化搜索的过程。基于差异演化算法在求解优化问题上的有效性,提出了以差异演化算法寻优技巧的ε 支持向量回归机参数优化方法。将该算法应用于受噪声影响的标准函数,与采用遗传算法、蚁群算法、粒子群算法对支持向量机进行优化的仿真实验结果对比表明由DE算法所确定的ε 支持向量回归机具有较好的预测性能。     

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。     

新的稀疏支持向量回归机算法及实验研究

支持向量回归机是一种解决回归问题的重要方法,其预测速度与支持向量的稀疏性成正比。为了改进支持向量回归机的稀疏性,提出了一种直接稀疏支持向量回归算法DSKR（Direct Sparse Kernel Support Vector Regression）,用于构造稀疏性支持向量回归机。DSKR算法对ε-SVR（ε-Support Vector Regression）增加一个非凸约束,通过迭代优化的方式,得到稀疏性好的支持向量回归机。在人工数据集和真实世界数据集上研究DSKR算法的性能,实验结果表明,DSKR算法可以通过调控支持向量的数目,提高支持向量回归机的稀疏性,且具有较好的鲁棒性。     

基于支持向量回归机的HHT边界效应处理

针对希尔伯特-黄变换中的边界效应，提出了基于支持向量回归机的时间序列预测方法．在支持向量回归机的应用当中，参数的选取对它的泛化性能有很大影响．在讨论了参数对支持向量回归机的泛化性能的影响基础上，提出了通过微粒群优化算法来优化支持向量回归机参数的方法，使得支持向量回归机在应用中能够自适应的选择最优参数，从而获得了更好的泛化性能，提高了在端点处的延拓精度，很好地抑制了端点效应．试验表明，该优化算法能够很好解决支持向量回归机的参数选取问题．通过与神经网络的延拓方法和黄等人的HHTDPS结果对比，基于支持向量回归机的时间序列预测方法可以更好地解决在希尔伯特-黄变换中存在的边界效应，得到的固有模态函数具有较小的失真．     

新型鲁棒孪生支持向量回归机

回归问题是模式识别与机器学习领域的基本问题之一,孪生支持向量回归机（TSVR）是在支持向量回归机（SVR）基础上发展而来的一种处理回归问题的新算法,它在处理无噪声数据时表现出较好的性能,但在处理有噪声数据时往往性能不佳。为了降低噪声对孪生支持向量回归机性能的影响,结合ε-不敏感损失函数与Huber损失函数构造了混合Hε损失函数,该损失函数可以有效地适应于不同分布类型的噪声;然后基于混合Hε损失函数和结构风险最小化（SRM）原则提出了一种鲁棒的孪生支持向量回归机（Hε-TSVR）,并在原始空间中利用牛顿迭代法求解模型。分别在有噪声和无噪声的人工数据集、UCI数据集上进行实验,与支持向量回归机和孪生支持向量回归机等算法比较,实验结果验证了所提算法的有效性。     

基于支持向量机的优化子采样曲面表示研究

讨论了基于点云数据的曲面表示问题．采用ε-支持向量回归机和v-支持向量回归机实现点云数据的两次预处理．使用贪婪算法求解几何优化问题,从而得到点云数据的一个曲面表示．实验结果表明,所提方法具有建模光顺性好、处理速度快等优点．     

基于群智能算法的SVR参数优化研究进展

支持向量回归机（Support Vector Regression,SVR）是建立在统计学习理论上的一种机器学习方法,主要用来处理回归问题。选取到合适的参数是实现支持向量回归机算法优势的前提,但在实践中仍然存在模型参数选择困难的问题。群智能算法主要是模仿自然界生物种群社会行为规律的元启发式算法,具有简单性、自适应性、灵活性等特点,现已成为非线性参数寻优方法的研究热点。系统综述了利用群智能算法优化支持向量回归机参数的研究进展。在介绍支持向量回归机基础理论之后,系统分析了常见群智能算法及其改进方法实现支持向量回归机参数优化选择的优点与不足,并对未来的研究方向及挑战做出展望。     

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...     

基于蚁群算法的支持向量机参数选择方法研究

研究支持向量参数选择优化问题,常用的支持向量机参数优化算法和遗传算法分别存在耗时长和易陷入局部最优值的缺陷,导致支持向量机的分类精度低.为了解决支持向量机参数优化问题,提出了基于蚁群算法的SVM分类器泛化方法.蚁群算法是一种优化搜索方法,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制,SVM参数的选取看作参数的组合优化,建立组...     

基于改进萤火虫寻优支持向量机的PM2.5预测

针对现有PM2.5浓度预测误差较大的问题,提出一种基于改进萤火虫寻优支持向量机的预测模型（IFA-SVM）.该模型引入邻域搜索和可变步长策略改进萤火虫算法,利用改进FA对SVM的参数C、ε和γ寻优,用最优参数SVM模型预测太原市PM2.5值.其中邻域搜索策略能为参数优化提供更多更精确的候选解;可变步长可动态调整算法搜索步长,加速收敛,平衡FA的全局和局部搜索能力.将IFA-SVM预测值与萤火虫算法-支持向量机（FA-SVM）、遗传算法-支持向量机（GA-SVM）、粒子群算法-支持向量机（PSO-SVM）相比较.结果表明较其他方法,IFA-SVM模型对太原市未来一天和三天的PM2.5值都取得了更精确的预测性能.     

基于差分进化算法的支持向量回归机参数优化

支持向量机是结构风险最小化原理的一种新型学习技术,被广泛应用到很多工业控制领域中,良好的泛化能力和预测精度在很大程度上受到参数选取的影响.传统参数选择方法易陷入局部最优,为提高优化识别参数的精度和效率,提出基于差分进化算法的支持向量回归机参数优化算法.以均方误差最小为优化准则,差分进化算法的全局寻优能力,搜索支持向量回归机的最优参数组合,达到对参数的最优选择.通过Matlab进行仿真实验,结果表明改进的算法不仅加快参数搜索和优化的速度,而且选择的最优参数能大大提高支持向量机预测精度和泛化能力,并具有良好的鲁棒性和较强的全局寻优能力.     

ε-支持向量回归机算法及其应用

针对现有传统的一些图像去噪方法难以获得清晰图像边缘的问题,提出了利用ε-SVR技术构建图像去噪滤波器的新方法。ε-支持向量回归机通过引入ε不敏感损失函数,可以实现具有较强鲁棒性的回归,而且回归估计是稀疏的,保留了SVM的所有优点。分析了ε-支持向量回归机理论算法及其在图像去噪中的应用,使用ε-支持向量回归机对图像进行滤波并且与最小值滤波、均值滤波和维纳滤波等常用的滤波方法相比较,还比较了SVM各种核函数对不同噪声的滤波效果和分析了不同阶数的Multinomial核的滤波效果。实验结果表明了ε-支持向量回归机能够有效地去除噪声,不但信噪比较高而且比较清晰,同时具有良好的稀疏性。     

最小二乘双支持向量回归机

提出了一个最小二乘双支持向量回归机,它是在双支持向量回归机基础之上建立的,打破了标准支持向量回归机利用两条平行超平面构造ε带的思想。事实上,它是利用两条不一定平行的超平面构造ε带,每条超平面确定一个半ε-带,从而得到最终的回归函数,这使该回归函数更符合数据本身的分布情况,回归算法有更好的推广能力。另外,最小二乘双支持向量机只需求解两个较小规模的线性方程组就能得到最后的回归函数,其计算复杂度相对较低。数值实验也表明该回归算法在推广能力和计算效率上有一定的优势。     

演化蛙跳算法的药物-靶标相互作用预测

为建立一个高效的药物-靶标相互作用（DTI）预测分类模型，针对预测DTI的常用模型传统支持向量机在参数选择中存在的问题，采用演化蛙跳算法（EFLA）优化支持向量机参数。该算法在第一阶段用量子进化算子来实现局部搜索，第二阶段利用自适应特征向量进化算子实现全局搜索。实验结果表明：演化蛙跳算法在进行预测药物-靶标相互作用实验中有较高的准确率。     

人工蜂群算法优化SVR的预测模型

针对人工蜂群算法存在的易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,引入当前最优食物源和惯性权重函数,对该算法的食物源更新方式进行改进;针对支持向量回归机的参数优化问题,将其转化为组合优化问题,并使用改进的人工蜂群算法进行优化求解,进而得到人工蜂群算法优化SVR的预测模型。以短期交通流量数据为例,将该模型的预测结果与蚁群算法优化的支持向量回归机（ACO-SVR）、粒子群算法优化的支持向量回归机（PSO-SVR）和未改进的蜂群算法优化的支持向量回归机（ABC-SVR）进行对比分析,结果表明该模型的预测效果最优且运行时间最短,具有更好的学习能力和推广能力。     

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.     

支持向量机回归的碳通量预测

如何根据影响因素较好地预测碳通量是许多环境监测者非常关注的问题。但至今尚无一种非常有效的预测模型,为此研究ε-支持向量回归机在碳通量预测中的具体应用,并与BP神经网络模型的预测结果做了比较,分析了两种方法在核函数及相关参数、网络结构、神经元数目选择方面各自不同的特点。实验结果表明,基于ε-支持向量回归机和BP神经网络模型的碳通量预测结果与碳通量实测值之间存在显著相关性。但ε-支持向量回归机方法的预测过程更易掌控,整体预测精度高于BP神经网络的精度。     

ε-支持向量回归机算法及其应用

针对现有传统的一些图像去噪方法难以获得清晰图像边缘的问题,提出了利用ε-SVR技术构建图像去噪滤波器的新方法。ε-支持向量回归机通过引入ε不敏感损失函数,可以实现具有较强鲁棒性的回归,而且回归估计是稀疏的,保留了SVM的所有优点。分析了ε-支持向量回归机理论算法及其在图像去噪中的应用,使用ε-支持向量回归机对图像进行滤波并且与最小值滤波、均值滤波和维纳滤波等常用的滤波方法相比较,还比较了SVM各种核函数对不同噪声的滤波效果和分析了不同阶数的Multinomial核的滤波效果。实验结果表明了ε-支持向量回归机能够有效地去除噪声,不但信噪比较高而且比较清晰,同时具有良好的稀疏性。     

深度优先搜索的支持向量机参数优化算法

研究支持向量机参数优化问题,由于算法要求准确选择SVM参数,支持向量机在处理大样本数据集时和最优模型参数确定时,消耗的时间长、占有内存大,易获得局部最优解的难题.为了解决支持向量机存在的不足,采用深度优先搜索算法对其参数优化机机制进行改进.将向量机参数优化视成一个组合优化问题,将支持向量机模型的分类误差作为优化目标函数,采用深度优先算法对其进行求解,最后将模型应用于3个标准分类数据集.仿真结果表明,优化参数后的支持向量机加快模型的训练速度度,提高了分类的准确率,很好的解决了支持向量机参数优化难题.     

支持向量回归机的光滑函数研究

光滑数能将不光滑模型变为光滑模型,改善支持向量机的回归性能和效率.Lee等人用一个光滑函数逼近ε-不敏感损失函数的平方,提出ε-不敏感的光滑支持向量回归机模型(ε-SSVR).本文为求ε-不敏感支持向量回归机的新光滑函数,运用插值函数和复合函数的方法,首先求正号函数的光滑逼近,然后将其复合成ε-不敏感损失函数平方的光滑函数,得到一类新的光滑函数.并从理论上证明该类光滑函数的逼近精度比以往的光滑函数高一个数量级.实验结果表明回归效果得到改善,从而为支持向量回归机提供一类新的光滑函数.