电网可靠性评估的PSO-SVR评估模型

城市电网结构复杂,数据量大是电网可靠性评估的难点,导致了传统的电网可靠性评估方法难以有效评估.为提高评估的精度和效率,提出一种基于粒子群支持向量回归法的电网可靠性评估的新方法解决电网可靠性评估的问题,采用供电可靠率作为评估指标,粒子群支持向量回归法能克服传统的人工神经网络可靠性评估方法易陷人局部极值.采用电网可靠性评估特征参数与评估指标,确定评估模型结构,再用粒子群优化算法优化支持向量回归模型参数.仿真结果表明,粒子群支持向量回归法可靠性评估精度高于人工神经网络.证明粒子群支持向量回归的电网可靠性评估方法具有更好的应用价值.     

基于灰狼优化算法的车牌字符识别研究

为了提高车牌字符识别的准确率和模型的泛化能力,提出一种基于字符特征向量和灰狼优化算法的字符识别方法。该方法通过提取车牌字符的特征向量建立非线性支持向量机模型,利用灰狼优化算法对支持向量机参数寻优,并基于寻优参数建立识别模型。经过实验对比,该方法相比其他优化算法寻优时间更短且识别准确率更高。     

支持向量机在网络故障诊断中的应用

研究网络故障诊断问题,保证网络可靠性运行效率,针对网络故障是一个非线性、小样本数据,但是传统网络故障诊断方法是基于线性、大样本数据,导致网络故障诊断准确率较低.为了提高网络故障诊断准确率,将专门解决小样本、非线性问题的最小二乘支持向量机( LSSVM)应用到网络故障诊断中,将引起故障的因素作为LSSVM的输入,网络故障类型作为LSSVM输出,通过LSSVM的学习,建立网络故障诊断模型,最后采用建立的LSSVM模型对网络故障样本进行诊断.仿真结果表明,LSSVM网络故障诊断准确率明显高于其它网络故障诊断方法,并证明是一种网络故障诊断有效手段.     

研究生招生规模建模与预测

研究生招生规模准确预测问题,研究生招生规模受到国家招生政策、政治、经济、社会需求等诸多因素的影响,影响因素之间关系错综复杂,具体量化难,表现为非线性过程。传统线性模型预测的准确率较低。为提高研究生招生规模的预测准确率,提出基于支持向量机的研究生招生规模预测模型。针对研究生招生历史数据零散、影响因素难以确定性描述等问题,通过对黑龙江省1981～2000年研究生招生历史数据进行分析的基础上,建立上了支持向量机的预测模型,并对2000～2004年的招生规模进行预测预测,预准确率度比较相近。仿真结果表明,支持向量机为研究生招生规模预测提供了一种新的研究方法。     

基于最小二乘支持向量机的耕地面积预测研究*

针对耕地面积数据的小样本、复杂非线性特点,提出一种基于最小二乘支持向量机的耕地面积预测方法。采用相关系数法选择耕地面积的影响因子,通过粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立耕地面积与影响因子之间复杂的非线性关系模型。采用湖南省耕地面积数据对模型性能进行验证,结果表明,相对于参比模型,最小二乘支持向量机提高了耕地面积的预测精度,是一种有效的耕地面积预测方法。     

基于二次判别分析的多模型建模方法

针对单一软测量模型难以精确描述复杂非线性的化工生产过程的问题,为提高软测量模型的预测精度,基于多模型建模思想,提出一种基于二次判别分析的支持向量机多模型建模方法.首先依据样本输出空间的值区间把样本集合分为若干子集,并分别对每个子集建立基于支持向量机算法的子模型,多个子模型采用"开关切换"方式连接.对于未知类别的输入数据,依据各子集的先验类别信息,用二次判别分析算法判断其所属类别,并以输入向量所属类别的支持向量机模型的输出作为多模型的最终输出.工业仿真实例表明,该建模方法建立的多支持向量机模型比单一支持向量机模型具有更高的预测精度.     

遗传优化支持向量机在电力负荷预测中的应用

研究电力负荷准确预测问题,电力负荷与影响因子之间呈现复杂非线性关系,传统预测方法无法刻画其变化规律,预测精度低。为提高电力负荷预测精度,提出一种采用遗传优化支持向量机的电力负荷预测模型。采用最小二乘支持向量机的非线性逼近能力去描述电力负荷与影响因子间的复杂非线性关系,并采用自适应遗传算法优化最小二乘支持向量机的参数。采用某省1990～2008年电力负荷数据仿真测试,结果表明,遗传优化支持向量机提高了电力负荷的预测精度,预测平均误差低于其它对比模型,电力负荷预测提供了一种新的研究思路和途径。     

基于支持向量机的干气制乙苯反应器出口温度预测模型研究

鉴于化工过程往往机理复杂、耦合性强、高度非线性,难于建立其机理模型,这时就需要采用经验建模的方法。支持向量机是一种新的机器学习方法,其基于结构风险最小化原则,用支持向量机建模不需要考虑对象机理,且对非线性问题有很好的效果,是一种良好的经验模型,己被应用于不少化工问题中。在本文中我们把支持向量机这一新颖算法应用于干气制乙苯反应器出口温度预测模型中,简要介绍了支持向量机的一些基本理论,在此基础上详细研究支持向量机在干气制乙苯反应器出口温度预测模型建模中的应用。首先,选择支持向量机的类型为ε-SVR,通过四种核函数在实际预测中误差的比较选择径向基(RBF)核函数作为本文支持向量机模型所用的核函数,之后应用交叉验证的方法选择最佳参数C=4,γ=0.0051543,最后建立预测模型并对训练集和预测集分别预测,预测结果相关系数在90%以上,说明模型精度达到要求。对支持向量机和遗传算法优化的BP神经网络算法的建模效果进行综合比较和讨论,得出支持向量机与传统建模方法相比有更好的预测准确率的结论。     

支持向量机在耕地面积预测中的应用研究

研究耕地面积准确预报问题,粮食产量稳定性受到耕地面积变化的影响.耕地面积是一种高度不稳定、复杂且难以预测,传统预测方法都是根据线性模型,忽略了耕地面积的非线性特征,导致预测精度不高.为了提高耕地面积预测的精度,提出一种基于支持向量机的耕地面积预测模型.利用相关分析和灰色关联分析对影响耕地面积变化的因子进行筛选,做为支持向量机的输入,耕地面积数量作为输出,可通过粒子群法对支持向量机的参数进行寻优,最后建立最优的耕地面积预测模型,对江苏无锡市耕地面积进行仿真.仿真结果表明,支持向量机模型比神经网络和其它预测模型有较高的预测精度,适用于耕地面积预测等非线性问题,为耕地面积预测提供了依据.     

基于V-SVR的海洋环境下武器效能评估

海洋环境中各种气象水文要素对海军武器装备的作战效能影响显著,且影响机理复杂,这大大增加了海军武器装备作战效能的评估难度。针对武器装备作战效能评估问题中的小样本、非线性和高维度等问题,文中提出将v-支持向量回归机（v-supportvectorregression,v-svR）模型应用到该作战效能评估问题中。v-支持向量回归机模型最终转化为凸二次规划问题,文中采用基于分解思想的序列最小优化（sequentialminimaloptimization,SMO）算法进行求解：并对参数选取问题进行了讨论。针对某作战平台的作战效能评估实例,基于v-支持向量回归机建立了评估模型,实验结果表明了所提评估模型的有效性。基于v-支持向量回好机的评估模型能够降低对专家经验的依赖,其评估结果具有较高的客观性。     

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。     

Fault diagnosis of power transformer based on support vector machine with genetic algorithm

Diagnosis of potential faults concealed inside power transformers is the key of ensuring stable electrical power supply to consumers. Support vector machine (SVM) is a new machine learning method based on the statistical learning theory, which is a powerful tool for solving the problem with small sampling, nonlinearity and high dimension. The selection of SVM parameters has an important influence on the classification accuracy of SVM. However, it is very difficult to select appropriate SVM parameters. In this study, support vector machine with genetic algorithm (SVMG) is applied to fault diagnosis of a power transformer, in which genetic algorithm (GA) is used to select appropriate free parameters of SVM. The experimental data from several electric power companies in China are used to illustrate the performance of the proposed SVMG model. The experimental results indicate that the SVMG method can achieve higher diagnostic accuracy than IEC three ratios, normal SVM classifier and artificial neural network.     

一种滚动轴承故障诊断方法

针对基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法中支持向量机的参数优化问题,提出一种改进的果蝇优化算法,即以模式分类准确率作为果蝇味道浓度函数,并采用该算法来优化支持向量机模型的惩罚因子和核函数参数;基于改进果蝇优化算法和支持向量机对滚动轴承的故障模式进行分类诊断,结果表明改进的果蝇优化算法具有较高的收敛速度和寻优效率,基于该算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法具有较高的分类准确率。     

基于改进遗传算法的支持向量机微信垃圾文章识别

近几年,随着微信的快速发展和普及,微信已经成为智能移动设备必备的应用之一,但与之同时也出现了大量微信诈骗信息、垃圾广告等,给人们带来了极大的困扰。本文将从搜狗微信搜索中抽取微信文章样本,将微信垃圾文章识别看做文本分类问题,采用支持向量机对样本进行分类模型的训练,并应用改进的遗传算法对支持向量机的参数进行优化。文中详细的介绍了改进遗传算法在支持向量机上的应用,相比传统的支持向量机,采用改进遗传算法对支持向量机参数进行优化,提升了模型准确率和优化效率。在文章的最后进行了由15000篇微信文章所形成的测试集上的分类模型效果实验,实现结果表明,本方法能够达到94.7%的准确率,非常准确的识别微信垃圾文章。     

基于混核LSSVM的批特征风功率预测方法

针对风电场风功率预测问题, 利用历史风功率、气象数据和测风塔实时数据等相关信息, 提出了带有批特征的混核最小二乘支持向量机(Hybrid kernel least squares support vector machine, HKLSSVM)方法, 建立风电场风功率预测模型.为了增强模型的适应性, 设计改进的差分进化算法对模型参数进行优化, 并利用稀疏选择方法来选取合适的训练样本集, 缩短建模时间, 保证预测模型精度.根据风场风机的地理位置分布情况, 提出批划分的建模策略, 对相近地理位置的风机进行组批, 替代传统风场风功率预测方法.通过风场中实际数据进行测试, 实验结果表明与其他预测方法相比, 本文提出的方法能够提高预测精度和效率, 减少风电波动性对电网的影响, 从而提高电网的安全性和可靠性.     

遗传支持向量机模型优化在入侵检测中的应用

针对目前入侵检测检测精度低的问题,根据遗传和支持向量机算法的特点,建立了一种遗传支持向量机模型。该模型首先用遗传算法优化支持向量机参数,再用优化后的支持向量机构建入侵检测模型,使用该模型进行入侵检测。实验通过讨论了支持向量机参数的选择对检测精度的影响,选取了合适的参数(c,σ)。结果表明,把这种遗传支持向量机模型用于入侵检测提高了检测精度。     

机器学习下随机森林算法在电网故障分析指挥系统中的应用

针对电网系统的故障问题,在Weka语言软件上对随机森林算法为核心的电网故障分析系统模型进行实例分析。同时将随机森林算法与决策树(decision tree)算法、神经网络算法(Neural Network Algorithm, NNA)以及支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的预测准确率进行对比,验证随机森林算法的优越性。结果表明,随机森林算法非常适合应用在电网故障分析系统中,在预测准确率方面,故障等级越高预测难度越大,准确率较低,而故障等级越低其故障预测的准确率越高。     

基于支持向量机的备件需求预测研究

针对传统以统计学为基础的预测方法难以解决小样本预测精度不高的实际问题,将支持向量机回归原理应用到备件需求预测领域,构建基于支持向机备件需求预测模型,以及需求预测结果准确率的评价指标。以实际数据为例,分别运用了指数平滑法、网格搜索法优化参数的支持向量机和遗传算法优化参数的支持向量机进对重点备件的需求量进行预测,验证了遗传算法优化的支持向量机预测性能的先进性。结果证明将支持向量机理论应用到备件保障领域具有重要的实用价值。     

基于改进PSO-SVM的电能质量综合评估

针对现有电能质量评估方法存在的不足,提出了一种新的粒子群优化算法和支持向量机理论相结合的智能电能质量综合评估方法.根据电能质量国家标准,确定了电能质量评估指标,并针对目前电能质量等级过于模糊的缺点,提出了区间化电能质量的细化措施.利用惯性权重自适应调节方法对粒子群算法进行了改进,在此基础上建立了基于粒子群优化支持向量机的电能质量综合评估模型.仿真实例的评估结果表明,所建立的综合评估模型是合理有效的,评估结论与其他评估方法相比更为合理可信.