基于IWOASVM的煤矿突水预测模型

针对传统煤矿突水预测算法易陷入局部最优、预测结果准确率低及速度慢等问题,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)-支持向量机(SVM)的煤矿突水预测模型。IWOA从鲸鱼种群初始化、调节因子非线性化及随机差分进化(DE)3个方面入手对鲸鱼优化算法(WOA)进行改进:使用Tent映射初始化鲸鱼种群,提高鲸鱼种群寻找到最优猎物的可能性;通过调节因子非线性变化策略,提升算法在迭代前期的全局搜索能力及迭代后期的局部搜索能力,从而加快收敛速度;引入DE算法的变异、交叉、选择操作,以增强WOA的全局搜索能力。利用IWOA对SVM模型进行参数优化,将影响煤矿突水的水压、隔水层厚度、煤层倾角、断层落差、断层与工作层距离、采高共6个影响因素作为模型的输入特征向量,突水与安全2种突水结果作为模型的输出向量,以突水预测结果与实际结果间的误差最小化为目标建立目标函数,得到基于IWOA-SVM的煤矿突水预测模型。实验结果表明:与粒子群优化算法、DE算法、WOA相比,IWOA的预测准确率最高,标准误差最小,且收敛速度快,鲁棒性好;IWOA-SVM的突水预测准确率达到100%,与传统的突水系数法、SVM、WOA-SVM相比,IWOA-SVM表现出更高的准确率和稳定性。     

改进鲸鱼优化支持向量机的交通流量模糊粒化预测

针对支持向量机（SVM）在交通流量预测中存在波动性且预测精度低的问题,提出了采用模糊信息粒化（FIG）和改进鲸鱼优化算法（IWOA）的SVM模型来预测交通流量的变化趋势和动态区间。首先,对数据处理采用FIG方法进行处理,从而得到交通流量变化区间的上界（Up）、下界（Low）和趋势值（R）;其次,在鲸鱼优化算法（WOA）的种群初始化中采用动态对立学习来增加种群多样性,并引入了非线性收敛因子和自适应权重来增强算法的全局搜索及局部寻优能力,然后建立了IWOA模型,并分析了IWOA的复杂度;最后,以预测交通流量的均方误差（MSE）为目标函数,在IWOA迭代过程中不断优化SVM的超参数,建立了基于FIG-IWOA-SVM的交通流量区间预测模型。在国内和国外交通流量数据集上进行测试的结果表明,在国外交通流量预测上,与基于遗传算法优化的支持向量机（GA-SVM）、基于粒子群优化算法优化的支持向量机（PSO-SVM）和基于鲸鱼优化算法的支持向量机（WOA-SVM）相比,IWOA-SVM模型的平均绝对误差（MAE）分别降低了89.5%、81.5%和1.5%;而FIG-IWOA-SVM模型在交通流量动态区间和趋势预测上与FIG-GA-SVM、FIG-PSO-SVM和FIG-WOA-SVM等模型相比预测精度更高且预测范围更平稳。实验结果表明,在不增加算法复杂度的前提下,FIG-IWOA-SVM模型能够合理地预测交通流量的变化趋势和变化区间,为后续的交通规划和流量控制提供依据。     

基于支持向量机的外骨骼机器人灵敏度放大控制

为了准确控制外骨骼机器人跟随人体运动,需要建立其动态、精确的数学模型;人体下肢外骨骼是一个多自由度、强耦合以及非线性的多连杆系统,难以建立准确的运动学和动力学模型;文章使用三维运动捕捉与空间定位系统,获取实际人体运动参数(运动学与动力学),应用支持向量机(SVM)学习人体下肢外骨骼的数学模型;基于该模型构造基于支持向量机模型的灵敏度放大控制方法;文章使用MATLAB和LIBSVM建立外骨骼下肢机器人的数学模型,并进行仿真分析;仿真结果表明基于SVM的模型学习方法,能够准确计算出人体下肢外骨骼的动力学模型,并简化建模过程;基于SVM的灵敏度放大控制,能够有效计算出人体下肢外骨骼各关节(髋关节、膝关节、踝关节)的输出力矩,并控制外骨骼机器人跟随人体运动。     

改进GA-PSO优化SVM的行人检测算法

针对当前对于行人检测的准确率和检测效率的要求越来越高,提出一种GA-PSO算法对于支持向量机（SVM）参数优化的行人检测方法。首先,针对梯度直方图特征描述子的维数高、提取速度慢,使用PCA对其进行降维处理;以SVM算法作为分类器,为避免传统单核支持向量机算法检测率低的情况出现,以组合核函数作为分类器核函数,并设置松弛变量,引进惩罚因子,结合遗传算法（GA）和改进权重系数的粒子群算法（PSO）进行组合系数和参数的优化与选择,根据优化后的参数构成最终的SVM分类器进行行人检测。实验结果表明,与传统SVM检测以及其他优化方法相比,检测率方面都有明显改进,且满足对检测效率的要求。     

仿人机器人步态平衡泛化模型的建立与仿真

通过人体示教计算零力矩点(zero moment point, ZMP),并通过补偿关节角度对其矫正的方法可以解决机器人步行不稳定的问题,但仍存在算法复杂度过高等问题。本文提出一种人体示教与机器学习相结合的方法,基于支持向量回归算法建立机器人的步态平衡泛化模型,通过该模型可以实现对模型输入人体示教的关节角度和ZMP信息后直接得到经稳定性补偿的关节角度,并以此驱动机器人完成步行动作。引入鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)优化模型的参数以使模型得到最优的泛化效果,完善步态平衡模型的性能。WEBOTS仿真平台下,使用模型输出的补偿后的关节角度驱动NAO机器人,其动作自然、稳定且算法复杂度较低,验证了本文方法的可行性。     

基于离散微粒群优化算法的SVM参数选择

支持向量机（SVM）的学习性能和泛化能力主要取决于参数选择，然而传统的优化算法难以解决此问题。文中通过支持向量的个数建立优化目标函数，采用微粒群优化（PSO）算法对其优化，寻找最优参数。PSO是一种新兴的基于群体智慧的进化算法。实验表明，微粒群优化算法是支持向量机参数选择的有效方法。     

基于鲸鱼算法改进支持向量机的信息网络安全态势预测研究

数字化转型发展对电力企业的信息网络安全提出了更高的要求,加强电力企业信息网络安全直接关系着企业经营管理与数字安全管控目标的实现。基于此,在对支持向量机算法分析的基础上,采用鲸鱼优化算法对支持向量机(SVM)算法的惩罚系数与核函数参数进行优化,得到了用于网络信息安全态势预测的改进支持向量机算法。将改进的SVM算法应用于HoneyNet组织收集的黑客攻击数据,并和传统的SVM算法进行对比,结果表明改进的SVM算法对信息网络安全态势值的预测具有更高的精度,这对企业有效把握信息网络安全态势具有一定的参考价值。     

改进的鲸鱼优化算法及其应用

为了准确地建立断路器热脱扣器的脱扣时间预测模型,改善脱扣器的稳定性。提出了一种改进的鲸鱼优化算法（IWOA）和支持向量回归（SVR）综合建模的方法。针对鲸鱼优化算法（WOA）具有易陷入局部最优解、收敛速度慢、收敛精度低等问题,提出三个策略改进,并在10个基本测试函数上进行比较,结果证明改进的鲸鱼优化算法具有更高的收敛精度和更快的收敛速度。建立IWOA-SVR脱扣时间预测模型,并优化断路器的生产过程,进而提高断路器的生产效率和产品质量。     

基于支持向量机的变压器故障诊断方法

为了提高变压器故障诊断的准确率,提出了一种支持向量机（SVM）和改进布谷鸟算法（WCS）及最速下降法相结合的电力变压器故障诊断方法.引入一种新的惯性权重,解决布谷鸟算法在迭代后期收敛速度下降的问题.利用最速下降法与改进的布谷鸟算法相结合的算法进行SVM参数的寻优,克服了基本的SVM模型容易陷入局部最优的缺陷,从而得到具有最佳参数的支持向量机分类模型,利用LIBSVM工具箱在MATLAB软件平台上训练支持向量机,用训练良好的支持向量机诊断110kV甘棠变电所#1主变压器故障情况.通过实例验证分析表明,采用该算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;相较于粒子群算法（PSO）、遗传算法（GA）、网格搜索算法（GS）等算法,该方法具有更高的诊断准确率.     

人工鱼群算法在SVM参数优化选择中的应用

针对支持向量机的参数优化缺乏理论支持,而SVM交叉检验法选取又较为费时的情况下,提出了基于人工鱼群算法的支持向量机参数优化选取算法,并以SVM分类预测准确率最大为优化原则,利用人工鱼群算法的较好并行性和较强的全局寻优能力,以实现最优目标并得到SVM的最优参数组合。数值实验结果表明：人工鱼群算法在SVM参数优化选取中具有更快的寻优性能,同时具有较高的分类准确率。该方法具有较好的并行性和较强的全局寻优能力。     

粒子群和遗传算法优化支持向量机的破产预测

介绍了一种基于粒子群算法和遗传算法优化支持向量机预测破产的方法。这种方法融合了粒子群算法、遗传算法和支持向量机诸多优点,并行地搜寻支持向量机最优的正则化参数和核参数,由此构建优化的预测模型。采用源自UCI机器学习数据库的破产和非破产混合样本数据集,随机地读入数据和进行数据预处理,运用7重交叉校验方法客观地评价预测结果。仿真结果显示,这种方法能自动有效地构建优化的支持向量机,与其他方法比较,具有更强的推广能力和更快的学习速度,而且具有更好的破产预测准确率。     

基于改进鲸鱼算法寻优SVM的船用柴油机燃油系统故障诊断方法研究

鉴于船用柴油机的复杂性,难以及时有效地进行维护保养决策,故此提出一种拉普拉斯分值和改进鲸鱼算法的支持向量机相结合的故障诊断方法.首先利用LS对征兆样本集进行降维处理,然后通过IWOA来优化SVM的惩罚因子和核参数,构造成分类器模型来进行故障诊断.将改进的算法与传统的算法进行比较,验证了改进鲸鱼算法寻优SVM在故障诊断方面的有效性.     

基于正交自适应鲸鱼优化的云计算任务调度

针对任务调度中存在的任务完成时间长、系统执行任务成本高且系统负载不均衡等问题,提出了一种基于正交自适应鲸鱼优化算法（OAWOA）的云计算任务调度方法。首先,将正交试验设计（OED）应用于种群初始化和全局搜索阶段,以提升和维持种群的多样性,避免算法过早陷入局部收敛状态;然后,利用自适应指数递减因子和双向搜索机制,来进一步加强算法的全局搜索能力;最后,对适应度函数进行优化,从而使算法实现多目标优化。通过仿真实验将所提的算法与鲸鱼优化算法（WOA）、粒子群优化（PSO）算法、蝙蝠算法（BA）以及其他两种改进的WOA进行比较。实验结果表明,在任务规模为50和500时所提算法都取得了更好的收敛效果,并且得到的系统执行任务的总时间和总成本均低于其他几种算法,同时负载均衡度仅低于BA。可见,所提算法在降低系统执行任务的总时间和总成本以及提高系统负载均衡方面均表现出了显著的优势。     

基于粒子群最小二乘支持向量机的水文预测

支持向量机理论为研究中长期水文预测提供了新的方法。针对最小二乘支持向量机模型参数选择费时且效果差这一问题,给出基于粒子群算法的最小二乘支持向量机水文预测模型(PSO-LSSVM)。该模型运用最小二乘支持向量机回归原理建立,参数选取采用具有全局搜索能力的粒子群算法进行寻优。用此模型对南桠河冶勒水电站月径流进行预测,仿真计算结果表明,该算法可提高预测效率与预测精度。     

基于自适应鲸鱼优化算法结合Elman神经网络的股市收盘价预测算法

针对Elman神经网络在基于股市网络舆情的收盘价预测中存在的收敛速度慢且预测精度低的问题,提出了结合基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的改进鲸鱼优化算法(IWOA)结合Elman神经网络预测模型。首先,通过文本挖掘技术对上海证券交易所股票价格综合指数(SSE)180股的网络舆情进行挖掘和量化,并利用Boruta算法筛选重要属性以降低属性集的复杂度;然后,通过CEEMDAN算法在属性集中添加一定数量特定方差的白噪声,实现属性序列的分解与降噪;同时,利用自适应权重改进鲸鱼优化算法(WOA)以增强其全局搜索及局部开采能力;最后,利用WOA在迭代过程中不断优化Elman神经网络的初始权重和阈值。结果表明:比起单独使用Elman神经网络,所提模型的平均绝对误差(MAE)从358.8120降低至113.0553;与未采用CEEMDAN算法的原始数据集相比,该模型的平均绝对百分比误差(MAPE)从4.9423%降低到1.44531%,说明所提模型有效提高了预测精度,为股市网络舆情的预测提供了一种有效的实验方法。     

基于麻雀搜索算法和改进粒子群优化算法的网络入侵检测算法

针对网络入侵检测模型自适应能力不足的问题,将麻雀搜索算法（SSA）中的大范围快速搜索能力引入到粒子群优化（PSO）算法,提出基于麻雀搜索算法的改进粒子群优化（SSAPSO）算法。该算法通过对轻量级梯度提升机（LightGBM）算法中难以整定的参数进行寻优,使PSO算法在保证寻优精度的同时快速收敛,并得到最优的网络入侵检测模型。仿真实验结果表明,在4种基准函数上,SSAPSO比基本PSO算法收敛速度更快;在KDDCUP99数据集上,SSAPSO优化LightGBM后得到的SSAPSO-LightGBM算法比分类特征和梯度提升（CatBoost）算法的准确率、召回率、精确率和F1指数分别提升了15.12%、3.25%、21.26%和12.25%;SSAPSO-LightGBM算法在上述数据集中正常流量（Normal）、未授权远程访问（R2L）攻击、未授权本地访问（U2R）攻击、监听（PROBE）攻击的检测准确率比LightGBM算法分别提升了0.61%、3.14%、4.24%、1.04%和5.03%。     

基于改进粒子群优化的SVM故障诊断方法

针对支持向量机(SVM)分类模型参数选取困难的问题,提出基于遗传免疫的改进粒子群优化算法,克服传统粒子群算法前期收敛快、后期易陷入局部最优的缺陷。将该算法与优化支持向量机分类模型相结合,建立基于遗传免疫粒子群和支持向量机的诊断模型,并用于轴承故障诊断中。结果表明,基于遗传免疫粒子群算法优化的SVM可实现对SVM分类模型参数的自动优化,并能提高SVM分类模型的故障诊断精度,对分散程度较大、聚类性较差的故障样本分类有较强的适用性。     

改进的飞蛾扑火优化算法在网络入侵检测系统中的应用

针对当前网络入侵检测中的数据量较大、数据维度较高的特点,将飞蛾扑火优化（MFO）算法应用于网络入侵检测的特征选择中。鉴于MFO算法收敛过快、易陷入局部最优的问题,提出一种融合粒子群优化（PSO）的二进制飞蛾扑火优化（BPMFO）算法。该算法引入MFO螺旋飞行公式,具有较强的局部搜索能力;结合了粒子群优化（PSO）算法的速度更新方法,让种群个体随着全局最优解和历史最优解的方向移动,增强算法的全局收敛性,从而避免易陷入局部最优。仿真实验以KDD CUP 99数据集为实验基础,分别采用支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）算法和朴素贝叶斯（NBC）3种分类器,与二进制飞蛾扑火优化（BMFO）算法、二进制粒子群优化（BPSO）算法、二进制遗传算法（BGA）、二进制灰狼优化（BGWO）算法和二进制布谷鸟搜索（BCS）算法进行了实验对比。实验结果表明,BPMFO算法应用于网络入侵检测的特征选择时,在算法精度、运行效率、稳定性、收敛速度以及跳出局部最优的综合性能上具有明显优势。