基于PSO—SVM模型的拱坝坝变形预测研究

拱坝已成为大型水利枢纽的主要坝型之一,大坝变形预测是大坝安全监控的重要内容,预测分析的难点之一在于变形监测数据往往具有复杂的非线性特点．支持向量机（SVM）具有良好的泛化能力,可有效地解决小样本、非线性、高维数等问题,因此可将其广泛应用于拱坝变形观测中．由于算法的成功与否很大程度上取决于其参数的选取,本文充分利用粒子群算法快速全局优化的特点,采用粒子群算法来优化支持向量机的模型参数,建立了基于PSO—SVM的大坝变形预测模型．将该模型应用于某拱坝坝基变形预测中,与传统的多元回归模型预测结果进行对比．结果表明,PSO—SVM模型用于拱坝变形预测是可行的．     

多子种群PSO优化SVM的网络流量预测

针对网络流量的时变性和非平稳性特点,为提高网络流量预测精度,提出一种“多子种群”机制的粒子群算法和支持向量机的网络流量预测模型(Multi-Subpopulation Particle Swarm Opti-mization and Support Vector Machine,MSPSO-SVM).首先支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数编码成粒子位置串,并根据网络训练集的交叉验证误差最小作为参数优化目标,然后通过粒子间信息交流找到最优SVM参数,并引入“多子种群”机制,解决粒子群优化(Particle SwarmOptimization,PSO)算法的早熟停滞缺陷,最后根据最优参数建立网络流量预测模型,并采用实际网络流量数据进行仿真测试.结果表明,相对于其他预测模型,MSPSO-SVM可以获得更优的SVM参数,网络流量预测精度得以提高,更加适用于复杂多变的网络流量预测.     

基于改进PSO算法的混合核SVM算法

提出一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的优化混合核支持向量机（SVM）算法（ILPSO）, 解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题. 该算法通过限定粒子的速度、 搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性, 得到了参数的最佳组合. 仿真实验表明, 该算法能更快速、 有效地获得参数的最优值.     

基于CPSO和SVM的混沌时间序列预测

提出了一种改进的支持向量机(SVM)混沌时间序列预测精度的方法.对于模型参数估计,引入混沌粒子群优化算法(CPSO)实现全局寻优,利用支持向量回归实现非线性系统的建模和预测.对Mackey-Glass混沌时间序列进行了预测实验的结果表明,本文方法能对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确预测.     

基于CPSO和SVM的混沌时间序列预测

提出了一种改进的支持向量机（SVM）混沌时间序列预测精度的方法。对于模型参数估计,引入混沌粒子群优化算法（CPSO）实现全局寻优,利用支持向量回归实现非线性系统的建模和预测。对Mackey-Glass混沌时间序列进行了预测实验的结果表明,本文方法能对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确预测。     

东北煤矿区地表下沉系数规律研究

以东北煤矿区现场所获得的大量实测资料为依据,分析研究了地表下沉系数与覆岩岩性、开采深度、采动性质、采煤方法及顶板管理方法等影响因素之间的变化规律,建立起了其统计关系,并对参数的置信区间进行了估算。所得结果对矿区地表移动与变形预测参数的选取具有重要参考价值。     

基于PSO结合SVM的肉品新鲜度判别方法

通过测定4种肉样品(猪肉、牛肉、羊肉及虾)的挥发性盐基氮(TVB-N)、细菌总数、pH值和感官评分等指标数据,运用支持向量机方法对以上数据进行综合训练得到数学模型,并对SVM模型参数采用粒子群优化算法进行优化,拟实现肉品新鲜废的快速准确分类.结果表明:仅采用某一项理化指标对肉品新鲜度进行判定误判率较高,而采用默认参数条件下的以RBF为核函数的SVM模型能一定程度上提高判别准确率,但利用PSO优化的SVM模型能将肉品新鲜度判别准确率提高到100％,且模型还具有极好的稳定性.     

基于PSO—SVR的电力负荷预测

电力系统负荷预测精度直接决定了预测模型的质量.为了降低预测模型输出结果的预测误差,提出了粒子群算法优化支持向量机回归这一智能预测方法.通过对环境温度、节假日、工作日、日期的采集与分析作为模型的输入,以日平均负荷作为模型的输出.最后,通过仿真,对引入粒子群算法的支持向量机回归模型的预测结果进行对比分析.结果表明:优化后的智能模型取得了更为理想的预测结果.     

基于SVM和PSO的烧结工况预报方法

利用滚球算法对在线采集的烧结工况图像进行去噪处理,然后利用大津方法和双快速行进法从去噪后的图像中分割出物料区、火焰区和充分燃烧区等关心区域,再从这些关心区域中提取特征.基于ReliefF-GA方法对特征进行约简,利用PSO优化SVM模型参数,建立烧结工况预报模型,基于该模型进行烧结工况预报.经过大量实验验证,该方法可以较大程度地提高烧结工况的预报率.     

支持向量机回归与v-支持向量机分类解的关系

讨论了支持向量机回归与v-支持向量机分类解的关系,证明了对给定的v-支持向量机分类问题的解,通过选择适当参数,存在一个支持向量机回归问题的解与它等价.     

支持向量机预测煤层含气量

在分析煤层含气量影响因素的基础上,采用基于小样本理论的支持向量机(SVM)回归方法,建立了预测煤层含气量的计算模型。通过对沁水盆地南部目标煤层含气量影响因素分析,建立了煤变质程度、储层压力、温度及煤质特征支持向量机模型并进行了训练和测试。结果表明:SVM模型预测结果和实测结果误差小,为煤层气资源的勘探开发提供参考,是预测煤层含气量的新途径。     

基于支持向量回归机的结构非概率可靠性分析

将支持向量机回归技术引入隐式极限状态结构的非概率可靠性分析,基于未确知信息的分段均布描述模型,设计了训练样本抽取策略．为了统一样本尺度,根据分段均布模型与标准化区间均布模型的双射关系,将基本变量区域中的样本数据转化成标准区间变量域中的样本数据,保证了支持向量机训练的稳定性．给出了SVR预测模型算法,并实现了在标准化区间变量域中直接抽取训练、测试及预测样本,使得样本抽取和蒙特卡罗模拟计算更便于实现．通过算例对方法的精度和可行性进行了验证,结果表明：该方法可解决隐式极限状态结构的非概率可靠性分析问题,且应用简便．     

基于改进支持向量机的车牌识别

针对目前市场上使用的监控设备在雾霾天气下辨识精度和速度不足等问题,采用小波低频融合原理对采集到的图像预处理,并基于改进支持向量机算法对预处理后的车牌图像提取特征值。实验结果表明,改进后的车牌识别方法与传统方法相比,提高了辨别速度,减小了误识率,为雾天视频监控系统的研发提供了新的思路。     

支持向量机回归在油气钻井成本预测中的应用

钻井成本是钻井公司成本的重要组成部分,对钻井成本进行准确预测,有利于提高钻井成本的控制和计划管理水平.应用作业成本法分析影响钻井成本的主要因素,结合某钻井公司钻井成本数据,运用支持向量机回归建立预测模型,同多元回归与BP神经网络回归进行对比,验证了支持向量机模型具有较高的预测精度.     

基于光滑化方法的支持向量回归算法

支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法,由于其出色的泛化能力,在文本分类、手写识别、数据挖掘、生物信息学等领域中获得了较好的应用.提出了一种光滑支持向量回归算法,实验结果表明,它相对于其它回归训练方法有较快的收敛速度和较高的拟合精度.     

基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测

将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测.根据基坑位移的实测时间序列资料,应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型.研究结果表明,最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测,具有较高的预测精度.与通常采用的BP神经网络相比,该方法具有预测误差小、计算快速、所需数据少等优点.     

有限元法在开采沉陷中的应用

“三下”采煤的安全问题是长期以来在采矿中值得注意的问题,它关系到矿井作业的安全和经济效益问题。本文就在给定的煤层现有开采技术条件下,利用概率积分法的理论和有限元预测在村庄下采煤的地表变形规律,关于村庄下采煤的地表下沉问题通过我国某煤矿的某一个方向地表下沉的实际观测值和用ANSYS软件预测的下沉曲线来做研究与对比,得出了可靠的结论。提出并论证了有限元在村庄下采煤的不同设计多数的模拟效果,从而解决了村庄下采煤的安全问题。     

基于支持向量机的小波域自适应水印算法

提出一种小波域中基于小波系数方向树模型的支持向量机自适应水印算法.利用支持向量机在小样本的情况下具有良好的学习和泛化性能的特点,建立小波域内不同尺度上同方向子带内相同空间位置的小波系数间的关系模型;根据关系模型来嵌入和提取水印.为提高图像视觉效果,采用模糊聚类的方法自适应地选取水印的嵌入位置.实验结果表明:该方法对常见的图像攻击具有很好的鲁棒性,而且水印的隐蔽性好、安全性强.