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。     

最小二乘支持向量机建模及应用

在白酒酿制过程中,淀粉的利用率是一个重要而又难测的质量参数.工业多采用化学分析法进行测量,但是该方法需要离线测量,且存在耗时长、误差大的缺陷.针对此问题,提出粒子群优化最小二乘支持向量机回归方法实现淀粉利用率的在线预测.根据酿酒发酵过程的离线数据,建立最小二乘支持向量机回归模型,采用粒子群算法对模型参数进行优化.仿真结果表明,所提方法建立的模型对于淀粉利用率的预测具有较高的预测精度及泛化能力,是一种解决淀粉利用率难测问题的好方法.     

最小二乘支持向量机算法研究

1 引言支持向量机(SVM,Support Vector Machines)是基于结构风险最小化的统计学习方法,它具有完备的统计学习理论基础和出色的学习性能,在模式识别和函数估计中得到了有效的应用(Vapnik,1995,1998)。支持向量机方法一方面通过把数据映射到高维空间,解决原始空间中数据线性不可分问题;另一方面,通过构造最优分类超平面进行数据分类。神经网络通过基于梯度迭代的方法进行数据学习,容易陷入局部最小值,支持向量机是通过解决一个二次规划问题,来获得     

变异粒子群优化最小二乘支持向量机的网络流量预测

针对最小二乘支持向量机参数优化问题,提出一种变异粒子群算法优化最小二乘支持向量的网络流量预测模型(MPSOLSSVM)。首先对网络流量序列进行相空间重构,构建最小二乘支持向量的学习样本;然后采用变异粒子群算法选择最小二乘支持向量机参数,从而建立最优的网络流量预测模型,最后与其他模型进行对比实验。对比结果表明,相对于对比模型,MPSO-LSSVM提高了网络流量的预测精度,预测结果可以为网络管理员提供有价值参考信息。     

最小二乘隐空间支持向量机

在隐空间中采用最小二乘损失函数,提出了最小二乘隐空间支持向量机（LSHSSVMs）．同隐空间支持向量机（HSSVMs）一样,最小二乘隐空间支持向量机不需要核函数满足正定条件,从而扩展了支持向量机核函数的选择范围．由于采用了最小二乘损失函数,最小二乘隐空问支持向量机产生的优化问题为无约束凸二次规划,这比隐空间支持向量机产生的约束凸二次规划更易求解．仿真实验结果表明所提算法在计算时间和推广能力上较隐空间支持向量机存在一定的优势．     

基于粒子群优化的最小二乘支持向量机税收预测模型研究

针对税收收入预测存在着非线性、不稳定性和多经济因素影响的复杂性,提出用最小二乘支持向量回归机的方法对广东省从化市的税收收入进行预测,并建立数学模型。由于模型中的参数C和σ²直接影响支持向量机的预测效果,因此巧妙地融合了粒子群优化算法的思想,采用粒子群算法对参数进行寻优来确保预测模型的精确性和稳定性。仿真实验结果表明,相对于各参比模型,用粒子群算法对参数进行寻优的最小二乘支持向量回归机的预测精度有了显著提高,从而说明了该模型的有效性和实用性。     

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.     

最小二乘支持向量机用于水量预测

针对标准支持向量机建模时间长的缺点,为了城市用水量准确预测,需建立有效的预测模型.采用的最小二乘支持向量机基于结构风险最小化,并在支持向量机的基础上,将求解二次规划问题转化线性方程组,采用径向基核函数,使最小二乘支持向量机模型的待定参数比标准支持向量机少,可大大加快建模速度,同时还采用了人工免疫系统的自适应动态克隆选择算法,在寻优过程中能够准确、快速地搜索最小二乘支持向量机的最优参数.把上述模型用于城市日用水量预测,具有学习速度快.也具有良好的非线性建模和泛化能力,而且预测精度较高.     

基于人工免疫算法的最小二乘支持向量机参数优化算法*

针对最小二乘支持向量机（LSSVM）处理大数据集时确定最优模型参数耗时长、占内存大的问题,提出了一种基于人工免疫算法的参数寻优方法。通过分析LSSVM模型参数对分类准确率的影响发现,存在多种参数组合,使得分类准确率相同;当其中一个参数固定,另外一个参数在某些范围内变化取值时,它们的组合并不影响分类的准确率。将LSSVM模型参数作为抗体的基因设计了抗体的编码方案,利用人工免疫算法对LSSVM参数优化搜索。仿真结果表明,与使用交叉验证和网格搜索方法相比,提出的LSSVM参数优化算法在不降低分类准确率的前提下,寻优效率大大提高。     

基于最小二乘支持向量机的机器视觉识别方法

为了解决传统的机器视觉识别技术识别精度低的难题,提出基于粒子群优化最小二乘支持向量机的机器视觉识别方法.首先,对机器视觉采集的图像进行特征提取;然后,利用特征数据建立基于粒子群优化最小二乘支持向量机的识别模型;最后,以红枣缺陷识别作为应用案例以证明该方法的有效性及优越性.分别采用人工神经网络、支持向量机与该方法进行对比...     

基于最小二乘支持向量机的多属性决策

分析多属性决策问题, 提出了基于最小二乘支持向量机的多属性决策方法。该方法从决策问题本身出发,构造学习样本,再通过最小二乘支持向量机拟合出多属性效用函数,从而实现对方案的排序。该模型与支持向量机相比,参数少,算法简单、可靠。最后通过算例表明方法的可行性与有效性。     

在线稀疏最小二乘支持向量机回归的研究

现有最小二乘支持向量机回归的训练和模型输出的计算需要较长的时间,不适合在线实时训练.对此,提出一种在线稀疏最小二乘支持向量机回归,其训练算法采用样本字典,减少了训练样本的计算量.训练样本采用序贯加入的方式,适合在线获取,并且该算法在理论上是收敛的.仿真结果表明,该算法具有较好的稀疏性和实时性,可进一步用于建模与实时控制等方面的研究.     

基于小波和LS-SVM的软测量建模方法

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线检测的问题,提出了一种基于小波和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法.首先通过小波变换把样本数据序列分解为不同频段的子序列,然后对这些子序列分别采用LS-SVM进行建模,最后通过小波重构得到主导变量的估计值.其中采用量子粒子群算法(PSO)来优化选取LS-SVM参数.通过仿真实验验证此方法,实验结果表明所提出的方法具有估计精度高、泛化能力强等优点.     

基于GEP的最小二乘支持向量机模型参数选择

针对最小二乘支持向量机的多参数寻优问题,提出了一种基于基因表达式编程的最小二乘支持向量机参数优选方法.该算法将最小二乘支持向量机参数(C,σ)样本作为GEP的基因,按其变异算子随着进化代数和染色体所含基因数目动态变化的机制执行,其收敛速度和精确度大大提高.并与基于粒子群算法和遗传算法参数优选方法比较,通过标准测试函数验证了该算法的拟合误差最低.最后用其建立氧化铝生产蒸发过程参数预测模型,应用工业生产数据进行验证,实验结果表明该方法有效且获得了满意的效果.     

基于CQPSO-LSSVM的网络入侵检测模型

为了提高网络入侵检测率,提出一种协同量子粒子群算法和最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型(CQPSO-LSSVM)。将网络特征子集编码成量子粒子位置,入侵检测正确率作为特征子集优劣的评价标准,采用协同量子粒子群算法找到最优特征子集,采用最小二乘支持向量机建立网络入侵检测模型,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。结果表明,CQPSO-LSSVM获得了比其他入侵检测模型更高的检测效率和检测率。     

一种基于最小二乘支持向量机的预测控制算法

针对工业过程中普遍存在的非线性被控对象，提出一种基于最小二乘支持向量机建模的预测控制算法．首先，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立被控对象的非线性模型；然后，在系统运行过程中，将离线模型在每一个采样周期关于当前采样点进行线性化，并用广义预测算法实现对被控系统的预测控制．仿真结果表明了该算法的有效性和优越性．     

支持向量机和粒子群算法在结构优化中的应用研究*

针对实际复杂结构优化中计算量大的问题,提出将支持向量机代理模型和粒子群算法应用于工程优化设计。采用实验设计选取合适的样本,通过实验或数值仿真获得性能响应,利用支持向量机构建目标函数和约束的代理模型,重构原始的优化问题,采用粒子群优化算法对重构的优化模型进行寻优,从而得到最优解。以典型电子装备功分器的结构尺寸优化为例,采用拉丁方实验设计和高频电磁场仿真软件HFSS获取代理模型的训练样本,建立功分器模型的幅度比、相位差和驻波三个目标函数模型,并对该多目标优化问题进行寻优。结果表明该方法准确、高效,为结构优化设     

基于DWT-LSSVM的图像压缩算法

为了进一步提高图像压缩效率和质量,提出一种离散小波变换（DWT）和最小二乘支持向量机（LSSVM）相融合的图像压缩方法（DWT-LSSVM）。采用DWT对图像分解,得到低频系数和高频系数,采用LSSVM归学习逼近高频系数,并采用混沌粒子群算法对LSSVM参数进行优化,对支持向量、权重和低频系数进行编码,得到数据压缩数据流。仿真结果表明,DWT-LSSVM获得了较高的压缩比,可以较好满足图像传输的实时性要求。     

基于粒子群和支持向量机为青霉素发酵建模

针对支持向量机发酵建模中,选择重要建模参数值的问题,提出利用全局搜索能力较强的粒子群优化算法,优化调整支持向量机建模过程中的重要参数,每一个粒子的位置向量对应一组支持向量机建模的参数。参数不断优化后,得到拟合预测效果较优的模型,预测青霉素发酵过程。仿真结果表明,该方法能使模型的预测效果较好。     

Temperature prediction control based on least squares support vector machines

A prediction control algorithm is presented based on least squares support vector machines (LS-SVM) model for a class of complex systems with strong nonlinearity. The nonlinear off-line model of the controUed plant is built by LS-SVM with radial basis function (RBF) kernel. In the process of system running, the off-line model is linearized at each sampling instant, and the generalized prediction control (GPC) algorithm is employed to implement the prediction control for the controlled plant. The obtained algorithm is applied to a boiler temperature control system with complicated nonlinearity and large time delay. The results of the experiment verify the effectiveness and merit of the algorithm.