基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型

有效的软件缺陷预测能够显著提高软件安全测试的效率,确保软件质量,支持向量机(support vector machine,SVM)具有非线性运算能力,是建立软件缺陷预测模型的较好方法,但其缺少统一有效的参数寻优方法。本文针对该问题提出一种基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型,将支持向量机作为软件缺陷预测的分类器,利用遗传算法进行最优度量属性的选择和支持向量机最优参数的计算。实验结果表明,基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型具有较高的预测准确度。     

基于边坡位移监测数据的进化支持向量机预测模型研究

支持向量机方法是基于统计学习理论和结构风险最小化原则的学习方法,在回归预测方面具有良好外推能力,并且适合小样本的统计学习问题。建立支持向量机预测模型,对边坡位移进行预测计算,将预测值和实测值对比分析,验证了支持向量机预测模型较强的外推能力和预测计算的有效性。通过对边坡位移初始时序位移数据进行灰色理论的累加生成和累减生成处理,形成新的时间序列数据,在此基础上,计算出预测值,并与基于初始时间序列的支持向量机预测结果对比分析,基于新生成的时间序列数据进行预测计算结果精度明显提高。基于边坡位移监测数据构建训练样本数据集,研究了训练样本数据集的选取对预测结果的影响。对支持向量机预测模型的关键参数进行敏感度分析,并采用进化算法–微粒群算法对支持向量机模型参数加以优化,提高了预测精度。     

基于诱发因素响应与支持向量机的阶跃式滑坡位移预测

受库水位周期性调度和降雨的影响,三峡库区部分滑坡的位移变形呈台阶状。针对滑坡的这种变形特征,提出一种基于诱发因素响应分析的进化支持向量机位移预测模型:应用移动平均法将滑坡总位移分解为趋势项位移和周期项位移,趋势项位移变化受坡体地质条件控制,应用多项式函数进行预测;周期性位移变化受诱发因素联合控制,选取变形主导因素作为影响因子建立进化支持向量机模型进行预测;将分项位移预测值叠加即为总位移预测值。以库区典型阶跃式滑坡——八字门滑坡为例,应用进化支持向量机模型进行预测研究。结果表明:诱发因素响应分析是滑坡位移预测的关键;基于诱发因素响应的进化支持向量机耦合模型在阶跃式变形期有较好的预测效果,是一种行之有效的阶跃式滑坡位移预测方法。     

基于进化支持向量机的单桩竖向极限承载力的预测

通过将改进遗传算法与支持向量机相结合,建立一种用于单桩竖向极限承载力预测的进化支持向量机模型。这种方法基于实测数据,利用遗传算法搜索最优的支持向量机参数,用获得的最优模型进行学习,从而得到泛化能力更好的预测模型。结果表明,该算法可以有效地解决支持向量机的参数确定问题,给出的算例结果是令人满意的。     

基坑工程变形预报的新方法

本文将进化支持向量机方法应用到基坑工程的变形研究中,提出了基坑变形预报的进化支持向量机方法,该方法用遗传算法来搜索支持向量机的参数和核函数,用支持向量机来表示变形时间序列之间的映射关系,进而对未来的变形进行预报;利用这种非线性预测方法,可以实时预测变形量,对信息化施工具有重要的意义.将该方法应用于某基坑的沉降预测中,得到了满意的结果,利用该结果可以指导施工,并且该方法具有科学可靠、实时性的优点,具有广泛的应用前景.     

基于SVR-EVM的项目进度-成本评价及预测研究

在介绍挣值法和支持向量机的基础上,提出借助项目的进度绩效指数和成本绩效指数建立回归型支持向量机模型,从而预测下一阶段的进度和成本偏差。提出利用交叉验证方法选择惩罚系数、不敏感损失系数和核函数的宽度,使回归型支持向量机模型具有较好的泛化能力。最后结合具体案例详细介绍了建立回归型支持向量机模型以及利用此模型进行预测的步骤。案例表明该方法是可行的和有效的。     

基于混沌支持向量回归机的短期空调负荷预测

提出了1种基于混沌分析和支持向量回归机的短期空调负荷预测建模方法。通过研究实际空调负荷序列的混沌特性,确定其混沌特征参数并选取支持向量回归机进行预测。支持向量机建模过程使用粒子群算法进行参数寻优。仿真结果表明,空调负荷序列具有一定的混沌特性,使用混沌支持向量机方法的预测精度比单一支持向量机法预测结果 EEP指标降低了31.4%,预测精度有了明显提升。     

基于小波分解和支持向量机的办公建筑空调负荷预测北大核心

提出了一种基于小波分解-支持向量机(WD-SVM)的办公建筑空调负荷预测建模方法,利用小波分解将具有较强随机性和非线性的空调负荷信号进行分解,然后利用支持向量机对分解后不同频率下的分支数据进行预测建模,从很大程度上避免了由于训练样本不完备而导致的支持向量机预测精度波动。仿真结果表明,WD-SVM方法的预测精度评价指标EEP比单支持向量机法降低33.6%,预测精度有明显提升。     

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     

基于小波分解和支持向量机的办公建筑空调负荷预测

提出了一种基于小波分解-支持向量机(WD-SVM)的办公建筑空调负荷预测建模方法,利用小波分解将具有较强随机性和非线性的空调负荷信号进行分解,然后利用支持向量机对分解后不同频率下的分支数据进行预测建模,从很大程度上避免了由于训练样本不完备而导致的支持向量机预测精度波动。仿真结果表明,WD-SVM方法的预测精度评价指标EEP比单支持向量机法降低33.6%,预测精度有明显提升。     

基于支持向量机的单桩竖向极限承载力预测

提出了一种基于支持向量机理论的单桩竖向极限承载力预测方法,该方法以统计学理论为基础,避免了神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题。仿真试验表明,它比基于混沌优化-神经网络的收敛速度快,预测精度高。     

基于小波分析与支持向量机的地铁隧道沉降预测

根据地铁隧道监测点沉降变化中非线性、不确定、时变性的特点,建立了基于小波分析的支持向量机预测模型。首先运用小波分析将监测点沉降序列分解为低频近似分量和高频细节分量,然后对各分量分别进行支持向量机预测,最后将各分量预测结果进行小波重构得到监测点的沉降预测曲线。预测结果表明,在相同样本数和短周期预测条件下,Wavelet—SVM模型的预测精度优于BP神经网络方法。对地铁沉降监测提前进行预警预报有一定的参考价值。     

SVM预测RC圆柱正截面受弯承载力

将支持向量机应用于RC圆柱正截面受弯承载力的预测,并在MATLAB中编制了相应的支持向量机程序,建立了相应的预测模型。以实例数据为训练样本和测试样本讨论了基于支持向量机的RC圆柱正截面受弯承载力预测方法的可行性。结果表明支持向量机可以较好地表达RC圆柱正截面受弯承载力与其影响因素之间的非线性映射关系,这种预测方法可以作为RC圆柱正截面受弯承载力计算的一种参考。     

土石坝渗透系数反演计算研究

将智能算法引入渗透系数参数反演中,可以实现实时率定渗透系数,更好反映工程实际。本文将采用随机森林算法对支持向量机进行了修正,构造了改进支持向量机的土石坝渗透系数反演计算模型,并运用于某粘土心墙石碴坝计算中,计算结果表明:改进支持向量机方法较支持向量机法更为精确,整体较实测值偏大。该方法更好地反映渗透系数的实时性,具有一定的工程适用性与实际意义。     

岩爆基于支持向量机预测的智能模型

根据岩爆预测的特性,引入了支持向量机SVM的新方法,研究了支持向量机的基本原理及其在岩爆预测中的模型建立,通过某工程的实际应用证明：支持向量机在岩爆预测中取得了较好的效果。     

Short‐Term Traffic Speed Prediction for an Urban Corridor

Short‐term traffic speed prediction is one of the most critical components of an intelligent transportation system (ITS). The accurate and real‐time prediction of traffic speeds can support travellers’ route choices and traffic guidance/control. In this article, a support vector machine model (single‐step prediction model) composed of spatial and temporal parameters is proposed. Furthermore, a short‐term traffic speed prediction model is developed based on the single‐step prediction model. To test the accuracy of the proposed short‐term traffic speed prediction model, its application is illustrated using GPS data from taxis in Foshan city, China. The results indicate that the error of the short‐term traffic speed prediction varies from 3.31% to 15.35%. The support vector machine model with spatial‐temporal parameters exhibits good performance compared with an artificial neural network, a k‐nearest neighbor model, a historical data‐based model, and a moving average data‐based model.     

非线性位移时间序列预测的进化-支持向量机方法及应用

提出了一种新的岩土结构位移预测的进化支持向量机方法,用遗传算法来搜索支持向量机的参数和核函数,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;利用这种非线性智能预测方法,滚动预测施工位移变形量,以便及时调整和优化施工步序,维护岩土结构的稳定性。将该方法用于卧龙寺边坡变形、三峡永船闸边坡变形预测,结果表明,该方法具有科学可靠、实时性的优点,具有广泛的应用前景。     

滑坡综合集成智能分析方法研究进展

本文综合课题组在滑坡方面的研究,以具体的滑坡工程为实例,详细介绍了滑坡现场监测、基于GIS的滑坡三维可视化、综合集成智能滑坡分析方法,包括滑坡变形预测的进化支持向量机建模、加固方案优化设计的进化神经网络-数值方法、基于动态聚类的进化神经网络危险性分区、滑体参数反演的进化支持向量机-有限元方法、滑动面搜索的免疫连续蚁群-极限平衡分析、滑动面参教反演的粒子群优化算法等。结果表明,所提出的滑坡研究综合集成智能分析方法是适用、科学和合理的。