基于启发式方法和支持向量机方法预测α环糊精-苯衍生物包结物稳定常数

建立了基于启发式方法和支持向量机方法的定量结构性质关系（QSPR）模型，用于预测α-环糊精与单取代或1，4-二取代苯衍生物结合后包结物的稳定常数．通过计算得到6个参数：分子重量、β-极化度、相对阳性电荷、相对阳性电荷表面积、DPSA3和分子轨道最大成键贡献，用于启发式方法和支持向量机方法建立QSPR模型，其相关系数分别是0．94和0．98，LOO交互检验的相关系数分别为0．92和0．95．因此，用支持向量机方法建立的模型要优于启发式方法，其预测能力更强、模型的稳定性更好．     

基于启发式方法和支持向量机定量研究药物的血脑屏障通透性

构建55个药物分子与其血脑屏障通透性(logB)之间的定量结构-性质关系模型,探讨影响药物血脑屏障通透性的结构因素.应用CODESSA软件计算55个化合物的组成、拓扑、几何、静电和量子化学等结构参数,通过启发式方法筛选得到最佳的结构参数,并建立线性回归模型;用所选的4个结构参数作为支持向量机的输入,建立非线性的支持向量机回归模型.预测结果表明:支持向量机回归模型性能(R2=0.89,MSE=0.06)要优于启发式回归模型的性能(R2=0.82,MSE=0.11).描述符HASA2,NO,FPSA3和E(CH)都是影响logB的主要结构因素.支持向量机模型简单快速,在药物设计中可以用来预测候选药物的logB值.     

用分子结构固有频率估算链烷烃的蒸气压

以固有频率为分子结构描述符,建立链烷烃蒸气压随温度和结构属性变化的关系模型,用Antoine方程计算不同分子在相同温度下的蒸气压,并用于不同分子的蒸气压与分结构固有频率(基频和总频)及分子中甲基数的定量-结构性质相关性(QSPR)分析,其相关系数r均大于0.967;再用不同分子的结构固有频率系数以温度T的二次幂函数模型进行QSPR分析,其相关系数均大于0.999.由此得到的链烷烃蒸气压估算方程用于蒸气压的预测,结果与文献实验值具有很好的一致性.图2,表3,参7.     

基于支持向量机方法的深基坑变形预测

提出了深基坑变形预测的一种新方法,即支持向量机方法.该方法根据有限的学习样本,建立了各种影响因素和深基坑变形之间的一种非线性映射.基于已有的深基坑变形资料,采用支持向量机模型,对深基坑现场实例进行了预测,网络输出结果与实际情况十分吻合.实例研究表明,支持向量机方法用于预测深基坑变形是有效且可行的.     

支持向量机算法用于烷基苯的热容和标准焓值的预测

建立了有关烷基苯结构和它们的热容、标准焓值之间的定量构效关系模型。根据烷基苯的分子结构式,其每个结构分别采用含有6数字的编码来表示。本文建立的定量构效关系模型分别采用了多元线性回归、多元非线性回归和支持向量机算法。所有的化合物被分为训练集和测试集。对每个模型的训练集和测试集的相关系数、平均绝对误差和均方差进行了计算,并对三个模型的预测效果进行了对比讨论。在烷基苯的热容、标准焓值的预测上支持向量机算法略优于另两种方法,显示出了支持向量机算法在预测化合物物理化学性质方面的优越性。     

基于遗传算法优化参数的支持向量机短期负荷预测方法

通过研究参数选择和支持向量机预测能力的影响,建立利用遗传算法优化参数的支持向量机负荷预测系统.通过遗传算法对支持向量机(SVM)预测模型的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,然后,代入支持向量机SVM预测模型中,得基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)模型,利用此模型对短期电力负荷进行预测研究.通过实例验证,选择河北某地区2005-03-02至2007-05-22每天各个时点的数据进行分析,并且选择SVM模型与BP(Back propagation)神经网络进行对比.研究结果表明:用GA-SVM算法得到的均方根相对误差仅为2.25%,比用SVM模型和BP神经网络所得的均方根相对误差比分别低0.58%和1.93%.所提出的测试方法克服了传统参数选择方法存在的缺点(如研究者往往凭经验和有限的实验给定一组参数,而不讨论参数制定的合理性),提高了支持向量机的预测精度.     

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.     

基于进化支持向量机的滑坡地下水位动态预测

地下水位动态预测对滑坡稳定性评价具有关键作用.滑坡地下水位演化过程是一个受水文地质条件控制,并受降雨、库水和气温等多种影响因素综合作用而发展演化的非线性动力系统,地下水位与其影响因素之间存在非线性响应关系.以三峡库区白家包滑坡地下水位监测数据为例,在深入分析滑坡地下水位变化特征及其与影响因素响应关系的基础上,利用非线性智能遗传算法和支持向量机建立进化支持向量机耦合模型,并对地下水位进行预测,其预测结果的均方差和相关系数的平方分别为0.013和0.929,说明预测结果与实测值较吻合.选择神经网络模型进行对比,耦合模型的均方差小154％,而相关系数的平方大10％.综合表明进化支持向量机耦合模型具有较好的拟合和泛化能力,是一种行之有效的滑坡地下水位预测方法.     

基于模型可靠性检查的QGA-SVM岩爆倾向性分类研究

岩爆是高地应力地区影响地下工程施工的主要地质灾害,岩爆预测已成为地下工程的世界性难题之一.为改善支持向量机(SVM)在岩爆分类中的精度,提出了一种模型可靠性检查的方法,其采用评价指标对评价等级的影响趋势对模型的可靠性进行检查,该模型可靠性检查法为一种通用方法,可用于任何基于先知经验方法的模型可靠性检查.在支持向量机核函数参数初步取值时,引入量子遗传算法(QGA)在解空间里进行全局搜索,最后建立了基于模型可行性检查的量子遗传算法-支持向量机的岩爆分类模型,并将其应用于实际工程中,结果表明,改进后的支持向量机在岩爆分类识别中具有较高的泛化能力和预测精度.     

金融时间序列预测中的GA-SVR方法

针对支持向量机方法在金融时间序列预测的过程中,模型参数选取不当的导致预测精度较低等问题,利用遗传算法优化选取支持向量机模型参数,建立了一种基于遗传算法优化支持向量机参数的金融时间序列预测模型。并将该方法应用于我国上证指数时间序列预测中。实验结果表明基于遗传算法优化的支持向量机方法能较好的反映金融时间序列预测规律,并且提高了模型预测精度。     

支持向量机在农业经济预测中的研究

提出了一种基于支持向量机预测农业经济产值的方法.利用14年的棉花数据建立支持向量机预测模型,运用该模型预测了5年的棉花产量,并对预测结果和实际值进行了比较分析,表明该方法用于经济预测是有效的.     

土坡稳定性分析的SVM方法

根据支持向量机方法的基本原理,结合20个典型土坡工程实例,建立了边坡稳定性的支持向量机预测模型,并应用该模型对部分边坡工程的稳定性进行了预测,预测结果与实际边坡稳定性状态相吻合,从而说明了支持向量机方法在边坡稳定性分析中的有效性.     

基于小波相关向量机的产品质量模型

针对常用的质量建模方法精度不高且难以给出预测区间,提出了基于小波相关向量机的产品质量模型.应用仿真数据和带钢热镀锌锌层质量的实际生产数据分别建立了小波相关向量机模型.结果表明,小波相关向量机方法与支持向量机及传统的相关向量机相比,具有更好的预测精度,而且给出了预测区间.多组带钢热镀锌锌层质量实际数据的相对预测误差的平均值为4·52%,为保证产品质量提供必要的决策支持和分析手段.     

基于粒子群最小二乘支持向量机的瓦斯含量预测

针对经验模型与确定性模型在应用中受到限制问题,采用基于统计学习理论的支持向量机对经验数据进行学习,建立瓦斯含量与其影响因素之间的映射模型,从而实现煤层瓦斯含量预测.支持向量机的惩罚因子和核参数取值不同将会明显影响其预测的精度,支持向量机本身也没给出解决的办法,引入粒子群算法自动搜索支持向量机参数.该方法克服了神经网络过学习问题和支持向量机人为选取参数的盲目性问题.通过对某矿区样本的学习预测研究,表明该方法可取得良好的预测效果,具有较好的适应性.     

基于支持向量机回归的煤层含气量预测

为了探讨煤层含气量的有效预测方法,将支持向量机回归方法用于建立煤层含气量预测模型。利用所选的测井参数,采用基于小样本理论的支持向量机回归方法建立测井参数与煤层含气量的关系模型,对煤层含气量进行预测。实例分析表明,选取适当的测井参数,利用支持向量机回归方法建立的煤层气含量预测模型,其预测结果与实测结果的误差小。     

高速公路实时事故风险研判模型及可移植性

通过G15沈海高速公路南通段上布设的高清卡口过车数据对路段上发生的实时事故风险进行研究.采用配对案例对照方法,结合基于随机森林的参数选取方法对3个子路段上的事故分别建立了支持向量机模型.结果表明,基于高清卡口采集的高分辨率过车数据构建的支持向量机模型相对既有研究中的模型而言其性能较优;对3个子路段分别构建的支持向量机模型进行可移植性分析发现各支持向量机模型均具有一定的可移植性,经过参数重新标定后可直接应用至邻近道路对其实时事故风险状态进行研判,并有着相对较高的预测精度.     

基于支持向量回归的钢材力学性能模型及应用

根据化学成分准确预测钢材产品的力学性能并及时调整相关生产的控制策略,将有效地提高钢铁生产的最终产品质量.支持向量机是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,介绍了基于此算法基础上的一种ε-支持向量回归机算法及其推导过程,建立了基于ε-支持向量回归机的钢材力学性能模型,通过实际应用表明该模型比Excel回归预测具有更高的精度.     

由工程实例获取隧洞围岩最大变形的支持向量机方法

在收集隧洞工程实例的基础上,将最小平方支持向量机用于提取地下隧洞工程实例的尺寸规模、埋深和围岩质量诸因素与围岩最大允许变形之间映射规律,建立了围岩最大允许变形预测的支持向量机模型·并结合样本的情况确定了支持向量机的模型参数:核函数参数和惩罚因子·通过对样本的学习和预测的结果表明,最大误差为14 4%,能满足工程要求·     

基于UGM-ULSSVM的导弹制导控制系统状态预测方法

针对基于特征参数的导弹制导控制系统状态预测存在的状态数据不等间隔、小样本的问题,并考虑各性能特征参数间的相互影响、相互关联的关系,提出了一种基于非等间距灰色联合最小二乘支持向量机(UGM-ULSSVM)的退化状态预测方法.在UGM-ULSSVM模型的训练阶段,根据特征参数序列建立其非等间距灰色预测模型(UGM(1,1)),将UGM(1,1)的拟合值作为输入,原始数据序列作为输出,分别训练得到时间型最小二乘支持向量机(TLSSVM)与空间型最小二乘支持向量机(SLSSVM);在模型的预测阶段,由建立的UGM(1,1)模型和通过证据理论融合TLSSVM和SLSSVM建立的ULSSVM模型组合得到UGM-ULSSVM状态预测模型.以导弹制导控制系统为例,实现了关键参数预测,结果验证了方法的合理性与有效性.     

基于灰色关联支持向量机的混凝土抗压强度预测

混凝土抗压强度预测是一个动态的系统工程,其精度受到多种高维非线性、随机性因素的影响.为有效提高混凝土抗压强度的预测精度,在分析支持向量机的基础上,构建了基于灰色关联支持向量机的混凝土抗压强度预测模型.该模型基于灰色关联分析确定混凝土抗压强度的主导因素,然后通过支持向量机建立其与变量之间的非线性映射关系,同时利用网格搜索算法对支持向量机进行参数寻优.仿真结果表明:与单纯支持向量机和BP神经网络模型预测结果相比,基于灰色关联支持向量机的预测模型更为有效可靠,为提高混凝土抗压强度预测精度提供了新的途径.