基于改进支持向量机的压裂效果预测方法研究

将支持向量机SVM与遗传算法GA、粒子群算法PSO相结合,建立了基于改进支持向量机的压裂效果预测模型。该模型分别利用GA、PSO对SVM参数进行全局寻优,提高了SVM算法的预测精度和运行速度。实验结果表明,该模型明显优于其他主要非线性预测方法,为快速准确地预测压裂效果提供了新的方法和途径。     

基于支持向量机的短期风速预测研究综述

介绍了支持向量机(SVM)的理论基础,从两个方面归纳了目前国内外支持向量机算法在短期风速预测应用中的现状。首先,介绍了确定性支持向量机的预测方法:使用数据挖掘算法结合支持向量机的预测模型和对核函数参数改进优化的支持向量机预测模型。其次,介绍了结合模糊、粗糙和未确知等不确定性支持向量机的预测方法。对现有支持向量机在短期风速预测的应用现状介绍后,分析了SVM核函数的选取和参数优化对预测精度影响的问题,最后展望了基于支持向量机的短期风速预测研究的前景。     

基于BCABC-SVM的边坡稳定性预测

为了准确地对边坡稳定性进行预测,采用支持向量机(SVM)建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系.针对支持向量机参数对预测效果的影响,采用基于细菌趋化的蜂群算法(BCABC)对其进行优化选择,提出了边坡稳定性预测的细菌趋化的蜂群优化支持向量机模型.运用该方法对边坡实例进行预测,预测结果与边坡稳定性实际状态相吻合,结果表明,基于细菌趋化的蜂群优化支持向量机模型在边坡稳定性评价中具有一定的可靠性和有效性.     

煤炭需求量预测的支持向量机模型

根据选择的嵌入维数，建立了基于支持向量回归的中国煤炭需求量预测模型．用1980-2002年的中国煤炭需求量构造了支持向量机的输入向量和输出向量；经过与线性核函数及Sigmoid核函数的对比，选用基于径向基函数（RBF）作为校函数，在分析预测误差和模型参数关系的基础上，选择了合适的参数；建立了多输入、单输出的支持向量机（SVM）预测模型．用检验样本与基于RBF神经网络模型的预测进行了比较，结果表明支持向量机模型在训练样本较少的情况下，仍有较高的预测精度和较强的泛化能力，证明了该模型时近期的预测是可靠的．最后用训练好的支持向量机模型很好地预测了2003-2006年我国的煤炭需求量．     

基于果蝇优化的SVM回归模型及其应用研究

为了有效解决支持向量机模型在参数选择上的盲目性,提高该模型的学习性能和泛化能力,提出一种基于果蝇优化的SVM方法。该方法首先运用果蝇优化算法选择全局最优的SVM惩罚因子和核函数参数,建立SVM分类模型,进而将该模型应用于对有机化合物的熔点预测问题中。实验结果表明,基于果蝇优化的SVM模型效率高,实际应用效果好。     

基于小波分析和量子遗传算法的大坝位移预测模型

提出了一种基于小波分析与改进支持向量机的大坝位移预测模型。大坝位移的原始监测信号的一维向量经小波去噪、分解后,依次对分解各层次建立SVM预测模型,并基于量子遗传算法对SVM参数寻优,小波重构模型结果,求得大坝位移预测结果。实例分析表明,该方法较传统SVM方法,预测结果更精确。     

基于PSO-SVM模型的城轨列车轮对尺寸预测

为了及时掌握轮对尺寸信息,从而保证列车正常运行,提出了建立粒子群优化支持向量机模型对轮对尺寸进行预测的方法.介绍了粒子群优化算法(PSO)及支持向量机(SVM)的相关概念,并利用粒子群优化算法能够实现快速全局优化的特点对支持向量机进行参数优化,解决了支持向量机参数选择盲目性的问题.以某城轨列车轮径值为研究对象,建立基于PSO-SVM的轮对尺寸预测模型,对轮径值进行预测分析.结果表明,轮径值预测相关度达到0.94,证实了建立的预测模型在轮对尺寸预测方面的可行性及有效性.     

一种改进的支持向量机E-SVM算法

在文本分类中,应用支持向量机(SVM)算法能使分类在小样本的条件下具有良好的泛化能力,但支持向量机的参数取值决定了其学习性能和泛化能力.为提高支持向量机算法的性能,提出了一种支持向量机优化算法E-SM,引入信息熵来表征惩罚系数C,提出了加权系数,算法实现了SVM训练过程中参数的智能化,减少了对支持向量机参数选择的盲目性,减少了部分训练样本集数目,提高了SVM性能.实验表明,E-SVM算法较传统算法具有更好的分类精度和时间效率.     

一种支持向量机参数选择的改进分布估计算法

支持向量机(support vector machine,SVM)的学习性能和泛化能力在很大程度上取决于参数的合理设置. 将支持向量机的参数选择问题转化为优化问题,以模型预测均方根误差为评价函数,提出一种引入混沌变异操作的改进分布估计算法(estimation of distributionalgorithm,EDA),并将其用于优化求解ε-支持向量机的参数:惩罚因子、不敏感损失系数以及高斯径向基核函数的宽度. 由于改进EDA利用混沌运动的随机性和遍历性等特点在解空间内进行优化搜索,能够较好解决传统EDA易于陷入局部极小的缺陷. Chebyshev混沌时间序列预测仿真结果表明:改进EDA是选取SVM参数的有效方法.     

基于混沌优化支持向量机的大坝安全监控预测

首先介绍了基于统计学习理论的一种新的机器学习技术——支持向量机(Support Vector Machine,SVM),并针对目前支持向量机参数选择时人为选择的盲目性,将具有良好优化性能的混沌优化(Chaos Optimi-zation)技术应用到支持向量机惩罚函数和核函数参数的优化,提出了混沌优化支持向量机(Chaos Optimization Support Vector Machine,COSVM)方法.根据丰满大坝1997-2004年的实际监测数据,建立了混沌优化支持向量机大坝安全监控预测模型,进行了与统计回归模型和BP神经网络模型的分析比较,结果表明,COSVM模型具有更高的预测精度,同时在较长时段的预测中,COSVM模型也表现出更好的泛化推广性能.     

基于最小二乘支持向量机的黏着状态辨识

针对重载机车黏着状态辨识中分类准确率不高的问题,提出采用布谷鸟遗传算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,并采用交叉验证原理提高该模型的整体泛化性能。首先,采用布谷鸟算法寻找惩罚因子和核参数的初始值;然后,采用遗传算法对最小二乘支持向量机进行训练,从而得到具有最佳参数的最小二乘支持向量机的分类模型。该分类模型将重载机车黏着状态分为正常、故障征兆、微小故障和严重故障4个状态。实验结果表明,提出的最小二乘支持向量机模型在黏着状态辨识中的分类准确率高达94.59%,高于极限学习机的分类准确率(84.61%),证明布谷鸟遗传算法能够有效提高最小二乘支持向量机的分类准确率。     

支持向量机在字符分类识别中的应用

为了对数字字符和字母字符进行有效识别，提出了一种利用二值字符图像投影的特征参数构
造字符特征矢量的方法，对这些特征矢量进行归一化处理并作为支持向量机的训练集。采用支持向量机和
多层感知器网络对字符的特征矢量进行训练，分别构造出26个字母分类器、10个数字分类器以及36个字母
-数字综合分类器。通过对字符的分类识别测试，字符识别的准确率平均为96.5％，识别速度平均为20.5
ms/字符，结果表明了支持向量机在字符识别应用中的有效性。     

基于支持向量机的变压器油中溶解气体浓度预测

提出利用支持向量机进行电力变压器油中溶解气体浓度预测的方法,该方法能很好地解决小样本的学习问题,适合贫数据的DGA建模且具有较高的精度和良好的泛化能力。     

Fault diagnosis of a mine hoist using PCA and SVM techniques

A new method based on principal component analysis (PCA) and support vector machines (SVMs) is proposed for fault diagnosis of mine hoists. PCA is used to extract the principal features associated with the gearbox. Then, with the irrelevant gearbox variables removed, the remaining gearbox, the hydraulic system and the wire rope parameters were used as input to a multi-class SVM. The SVM is first trained by using the one class-based multi-class optimization algorithm and it is then applied to fault identification. Comparison of various methods showed the PCA-SVM method successfully removed redundancy to solve the dimensionality curse. These results show that the algorithm using the RBF kernel function for the SVM had the best classification properties.     

改进的基于支持向量机的网络综合评价策略

针对现有移动网络性能综合评估方法中存在的问题，提出了在维度变换基础上的采用支持向量机的综合评价策略。首先对语义上相关的n个指标进行维度变换使之成为独立的n维，然后对变换后的数据用支持向量机建立回归模型。理论分析表明，这种方法既可克服反向传播(BP)神经网络方法在应用中存在的收敛于局部极小问题，也可避免主成分分析法引起的信息丢失问题。实验表明，用支持向量机的方法比用BP神经网络的方法过程更可控，预测误差更小，且样本评价值间的差异保持得更好。     

支持向量机理论与算法研究综述

统计学习理论(statistical learning theory,SLT)是一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质.支持向量机(support vector maehinse,SVM)是一种基于SLT的新型的机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点.该文系统介...     

异常检测中支持向量机最优模型选择方法

为了构建一个具有良好的学习性能和推广能力的异常检测分类器,在结构风险最小(SRM)原则下讨论了基于支持向量机(SVM)的异常检测分类器的设计准则,提出了SVM分类器模型及其参数快速选择和评估方法,并给出了异常检测分类器训练步骤.针对KDD'99网络入侵检测数据集,实验结果表明,该方法能够有效地缩短入侵检测分类模型建立时...     

基于SVM-GMM混合模型的说话人辨认研究

通过建立一种新的混合模型——SVM-GMM模型,用以提高说话人辨认的识别率。其中介绍了高斯混合模型(GMM)和支持向量机(SVM)建立的基本原理,指出了高斯混合模型和支持向量机在实际应用中的不足之处,并针对这两种模型各自的特点,提出了将GMM模型的输出机制引入到SVM模型中,以便于调整支持向量机(SVM)模型的概率输出,并建立了SVM-GMM混合模型。通过实验对比,验证了使用SVM-GMM模型能有效的提高系统识别率。     

基于支持向量机的伺服机构舵反馈电压异常诊断方法

提出了一种基于支持向量机（support vector machine,SVM）的伺服机构舵反馈电压异常诊断方法。通过对测量数据进行经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）,获得各固有模态分量（intrinsic mode functions,IMF）,并将其作为特征提取出来,然后构造多类支持向量分类机进行训练与故障模式识别。仿真分析证明,该方法能有效地应用于伺服机构舵反馈电压异常诊断。