基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

基于微粒群优化算法和支持向量机的软测量建模

在分析基本微粒群优化算法(PSO)和支持向量机(SVM)原理的基础上,采用带有末位淘汰机制的微粒群优化算法优化支持向量机的参数,建立了延迟焦化装置粗汽油干点软测量的微粒群支持向量机模型.该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和PSO算法快速全局优化的特点,用于软测量建模.仿真实验表明:所建模型的泛化性能较好,模型具有较高的精度.     

应用小波变换和支持向量机的商业电力负荷预测

提出一种基于小波分解和支持向量机相结合的模型,将其应用于预测商业建筑电力负荷.首先,基于商业建筑配电系统的数据采集系统实时监测数据,分析商业负荷用电特性,指出商业负荷的随机特性造成单一预测模型精度难以满足要求.其次,提出了一种基于小波分解和粒子群支持向量机的商业电力负荷预测算法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用不同的粒子群支持向量机模型进行预测,引入粒子群算法对支持向量机模型参数进行寻优.最后,将各分量预测值重构得到最终预测值.实验结果证明:小波分解后和粒子群支持向量机相结合的模型精度明显优于单一支持向量机模型.     

基于粒子群算法优化支持向量机的延河流域水沙模拟

对标准粒子群算法进行了简化,并基于简化的算法给出了混沌粒子群算法的优化支持向量机算法.基于延河流域甘谷驿水文站1954—1992年的实测年径流和输沙数据、1992—1995实测月径流和输沙数据,利用该算法和常用的几种粒子群支持向量机算法、误差后向传播神经网络算法预测了1993—1997年期间的年径流量和输沙量、1996年的月径流和输沙量.几种算法的预测结果和实测数据进行了比较,通过相对误差、平均相对误差、均方根误差、一致性指标和有效系数等参数,比较了不同算法的预测效果.结果表明,支持向量机算法模拟效果优于神经网络算法,本文提出的基于改进粒子群算法的支持向量机算法的预测效果更好,可用于流域的径流和输沙量的模拟和预报.     

基于动态粗糙集和支持向量机的振动参量预报

为了有效控制爆破振动效应,基于粗糙集和支持向量机,建立了爆破振动参量的预报模型。该模型首先在粗糙集理论指导下利用粒子群算法快速实现属性的动态离散过程,再根据最优粒子建立决策表,通过重要度分析进行次要属性和冗余数据剔除,最后用支持向量机训练余下数据和验证新样本。经工程试验验证,该模型能够同时分析定量因素和孔径、抛掷方向等定性参量对质点振动加速度峰值的重要程度,约简之后的数据有利于支持向量机预报精度的提高。     

基于支持向量机算法的连铸漏钢预报模型研究

漏钢预报系统的性能往往取决于其算法模型的性能,支持向量机(SVM)算法在解决小样本、非线性及高维模式识别中具有许多特有优势,能够避免神经网络隐含层节点选择及局部极小值等问题,而不同的SVM算法参数往往会对其性能产生显著影响。为此,本文利用GS网格搜索法、PSO粒子群算法和GA遗传算法对SVM支持向量机的算法参数进行了优化,并将优化后的SVM支持向量机算法应用到连铸漏钢预报系统中;利用某钢厂CSP连铸生产线的历史生产数据对各优化后的SVM支持向量机算法进行了训练和测试。测试结果表明,用GA遗传算法优化后的SVM支持向量机算法测试效果较好,得到了98.33%的预报率和100%的报出率,从而验证了基于SVM支持向量机漏钢预报系统的可行性和有效性。     

基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究

以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辩识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准的,讨论了测试样本的最小误差和留一法对支持向量机学习方法推广能力的两种估计.最后...     

基于优化支持向量机的热耗率预测方法

针对传统的汽轮机热耗率计算模型精度较低的问题,构建了一种基于改进生物地理学优化算法优化支持向量机的热耗率预报模型。首先,提出改进的生物地理学优化算法以加强算法的优化能力,并通过4个典型的测试函数验证算法的有效性。其次,采用支持向量机建立汽轮机热耗率的预报模型,并选用径向基函数作为核函数,用改进的生物地理学优化算法优化该模型参数。最后,结合某火电站600 MW超临界汽轮机组现场数据进行热耗率预报的仿真研究,结果表明基于该算法建立的汽轮机热耗率预报模型具有较高的预报精度。     

改进PSO优化SVM的滚动轴承故障诊断

提出一种基于改进粒子群算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法.首先分析基本粒子群算法的不足及其关键参数,提出多方面改进的粒子群算法,利用10种基准测试函数对比多种粒子群算法,证明该改进算法的优势.然后结合支持向量机,建立滚动轴承故障诊断模型,并提取滚动轴承振动信号的时域、频域、小波包节点能量和CEEMDAN分量排列熵四种特征,构成单一特征和组合特征作为诊断模型的输入特征向量.最后利用凯斯西储大学滚动轴承数据进行验证,并与网格算法、遗传算法和多种不同粒子群算法进行对比.试验证明,本改进粒子群算法优化支持向量机模型在滚动轴承故障诊断中更具优势.     

面向多输出系统的启发式支持向量机回归

针对面向多输出系统支持向量机回归算法训练时间较长的问题,提出一种面向多输出系统的启发式支持向量机回归算法。与多输出的支持向量机回归建模相比,该方法建立的模型结构较为简单,模型训练速度更快。将此方法和直接支持向量机回归算法分别应用到甲基丙烯酸甲酯的间歇聚合反应过程中,仿真结果表明了该方法的有效性。