基于互信息的主成分分析结合支持向量回归的滚动轴承剩余寿命预测研究

滚动轴承作为旋转机械设备中的关键部件,影响着设备的可靠性运行。为了智能开展设备维护工作,提高设备的运转效率,提出一种基于互信息（mutual information,MI）的主成分分析（principal component analysis,PCA）（MI-PCA）结合支持向量回归（support vector regression,SVR）的滚动轴承剩余寿命预测方法。首先利用小波包降噪算法剔除原始振动信号中的异常数据点和噪声,并基于降噪数据提取其时域、频域和时频域特征;然后结合特征与剩余寿命的互信息值进行特征筛选,再通过PCA降维算法获得可表征轴承退化状态的敏感特征,用于SVR的输入;最后构建并训练SVR剩余寿命预测模型,并将其应用于滚动轴承全寿命试验数据。试验结果表明与基于MI和基于PCA的SVR回归预测模型（MI-SVR模型、PCA-SVR模型）相比,基于MI-PCA的SVR模型具有更高的预测精度（预测精度可达97%）,能够实现滚动轴承剩余寿命的精准预测,为开展及时有效的设备维护工作提供了决策依据。     

支持向量回归用于氨基酸描述符在肽QSAR建模中的性能评价

采用支持向量回归方法用3个数据集来评价z-scales、c-scales、ISA-ECI、MS-WHIM、PRIN等5个氨基酸描述符在肽QSAR支持向量回归模型构建中的性能并对核函数进行选择,采用留一法交叉检验的结果显示径向基核函数要好于多项式核函数和线性核函数;在以径向基核函数的支持向量回归模型中表明z-scales的预测准确度要略优于其它描述符,且在同一描述符的情况下SVR的预测效果要好于其它线性方法,说明SVR在肽QSAR模型构建中是一个可行的方法.     

网络搜索数据和GWO-SVR模型的旅游短期客流量预测

利用皮尔森相关系数法处理网络搜索数据,用灰狼算法（grey wolf optimizer,GWO）优化支持向量回归（support vector regression,SVR）中的参数,提出并实现一种基于网络搜索数据和GWO-SVR模型的旅游短期客流量预测模型,并用参数优化后的SVR对客流量进行建模预测. 以四川省九寨沟和四姑娘山两个景区为例,构建GWO-SVR、ARIMA、BPNN、SVR、CS-SVR、PSO-SVR和无网络搜索数据等客流量预测模型进行实证分析. 结果表明,GWO-SVR模型均优于其他模型,具有更高的预测精度.     

木材导热系数的支持向量回归预测

根据木材在不同影响因素(密度、含水率和比重)下沿横纹方向(包括径向和弦向)的导热系数的实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了木材沿不同方向的导热系数的预测模型,并与通过类比法(ANA)导出的理论模型和BP神经网络(BPNN)模型进行了比较。结果表明:基于相同的训练样本和检验样本,木材导热系数的SVR模型比其ANA模型或BPNN模型具有更高的预测精度;增加训练样本数有助于提高SVR预测模型的泛化能力;基于留一交叉验证法(LOOCV)的SVR模型预测的最大绝对百分误差(MPE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)均为最小。因此,SVR是一种预测木材导热系数的有效方法。     

集成RS和SVR的电力系统短期负荷预测方法

基于粗糙集(RS)理论和支持向量回归(SVR)方法,提出一种电力系统短期负荷预测方法.采用粗糙集理论对影响负荷预测的各因素进行约简,将约简后得到的最小条件属性集,以此确定输入样本的维数并构造训练样本,作为支持向量回归机的输入进行训练预测.在此基础上,利用已知历史负荷数据构造训练样本群,作为SVR的输入进行训练,采用训练完毕后的SVR模型进行负荷预测.实验结果表明,与神经网络方法和标准SVR方法相比,集成粗糙集和支持向量回归的负荷预测方法,可以在缩短训练时间的前提下获得较高的预测精度.     

基于离散型二项式系数组合模型的黄土湿陷性评估

为了快速精确地利用基本物性指标预测湿陷性黄土的湿陷性系数,基于多种数据挖掘方法提出了离散型二项式系数组合预测模型。首先,采用相关系数法和随机森林重要性指数法综合选取模型基本物性指标为饱和度、干密度、液性指数和天然含水量;然后,分别利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机回归（SVR）和随机森林（RF）回归对黄土湿陷性系数进行预测,并将预测结果进行组合,得到4种单一模型、2种传统组合模型和离散型二项式系数组合模型预测结果;最后,利用6种不同精度指标对上述7种预测模型展开精度分析。结果表明：组合预测模型精度整体高于单一预测模型,且提出的离散型二项式系数组合模型各精度指标均为最优,平均相对误差为3.43%。可见提出的离散型二项式系数组合模型可为湿陷性黄土地区的工程设计提供参考。     

实时交通流预测的并行SVR预测方法

提高交通流预测的精度和实时性是智能交通系统(ITS)应用发展的一个重要问题.与广义神经网络(GNN)方法相比,支持向量回归(SVR)方法应用于交通流预测理论优势得以实现的前提是选取合适的回归参数.分析、讨论了简单而实际的直接从训练集中选取SVR参数的方法,给出了一个大规模路网交通流SVR预测模型和集群环境下的一种贪婪负载均衡并行算法(G-LB).实验结果证明了基于G-LB算法的并行SVR方法(GLB-SVR)可获得比并行的GNN方法(P-GNN)更好的预测精度和实时性.     

基于运行状态信息的数控珩磨机液压系统可靠性预测方法

针对常规的可靠性预测方法无法实现对数控珩磨机液压系统可靠性进行有效预测的缺点,提出了一种基于运行状态信息及支持向量回归(SVR)的数控珩磨机液压系统可靠性预测方法.该方法主要包括状态特征指标的选取、瞬时可靠度的计算以及SVR预测模型的建立.为实现对SVR预测模型的有效解算,分别采用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和混合算法实现对SVR模型的核参数的寻优计算,并比较了3种方法下SVR模型的瞬时可靠度预测精度.实例仿真结果表明,与GA及混合算法相比,采用PSO算法来解算SVR预测模型能够得到更优的数控珩磨机液压系统的可靠性预测精度.     

分电距矢量（MEDV）用于肽模拟物的定量构效关系研究

利用电距矢量（MEDV）表征肽模拟物的分子结构,并与包含N、O、S杂原子,饮和与不饱和键或共轭体系的二肽分子的生物活性相关,利用多元线性回归方法,构建了两组二肽分子的定量构效关系（QSAR）模型,对于58个二肽组,模型相关系数和均方根误差分别为R=0.8423和RMS=0.535,对于48个二肽组,R=0.8199,RMS=0.357。为了检验QSAR模型的预测能力,对两个二肽组数据集进行了交叉校验（CV）。采用LOO法即每次从n个样本中抽出n-1个样本建立QSAR模型继而用该模型去预测余下的1个样本的生物活性的方法,对于58肽组,58次预测的生物活性与原实验活性之间的R=0.7906,RMS=0.608,而48肽组的R=0.7422和RMS=0.417,MEDV只利用了分子二维拓扑图中元素电负性和相对化学键长的有关信息,不需要任何三维结构知识或分子校准步骤或有关物理化学性质的信息。此外构建QSAR模型时只利用MLR方法而不需应用主成分回归或偏最小二乘技术。方法简便快速,模型稳定有预测能力。     

基于小样本的GDI涡轮增压发动机性能预测方法比较分析

为了降低建立发动机性能预测模型消耗的实验成本，利用具有强大的非线性问题分析能力的机器学习算法：广义回归神经网络（general regression neural network，GRNN）和支持向量回归（support vector regression，SVR），预测GDI （gasoline direct injection）涡轮增压发动机性能。首先采用田口正交实验法和拉丁超立方算法确定训练数据和测试数据的操作点，然后基于仅包含25个样本的相同训练数据训练模型，使用100组相同的测试数据测试GRNN和SVR的预测性能并进行了对比研究。对比分析表明，在实验数据有限的情况下，GRNN有收敛到局部最小值的风险，而SVR可以找到最优的全局解，并具有良好的预测精度和泛化能力，因此SVR非常适合应用于GDI涡轮增压发动机性能预测，并将显著降低实验成本。     

元音识别的几种分类模型的比较与分析

根据元音数据处理方法和选取的特征,提出了三种基于统计学的模式分类方法：线性判别、二次判别和七一最近邻,并通过模型选择方法,对实际数据进行测试与比较,得出尼．最近邻分类模式最为合适,同时提出进一步改进的思路。     

基于投影寻踪的kNN文本分类算法的加速策略

传统的k近邻(k-nearest neighbors,kNN)文本分类中,由于文本被表示成向量空间模型后维数非常高,且训练文本的数目巨大,kNN分类算法通常被视为是一种虽然有效,但并非高效的文本分类算法。针对传统kNN分类算法效率低下的问题,提出了一种基于投影寻踪思想的kNN分类算法加速策略。基本思想是:通过投影的方法缩减训练集的规模,同时在寻找k近邻过程中对文本进行降维处理,从两方面着手降低算法的计算开销。实验数据表明,优化后的kNN算法比传统kNN算法在时间性能上有较大的提升,同时保证了分类的精度。     

多元时间序列模式异常研究

为了提高多元时间序列模式异常检测算法的有效性和合理性,在k-近邻局部异常检测算法的基础上,结合基于主元分析的多元时间序列的降维方法,对多元时间序列模式异常进行检测.实验结果验证了该算法对多元时间序列模式异常检测的准确性和有效性.     

贝叶斯与k-近邻相结合的文本分类方法

为了提高分类器的精度,对分类器的结构进行了改进,提出了一种基于贝叶斯和k-近邻组合分类器的模型,该分类方法结合了贝叶斯方法分类速度较快和k-近邻方法分类准确率较高的优点.实验结果表明,该方法在保证分类速度的前提下,有效地提高了分类准确率.     

基于多标签分类的高血压合并症预测模型

合并症预测是典型的多标签分类问题,有效利用标签之间的相关性是提高多标签分类模型精度的关键.针对该问题提出了高血压患者常见合并症的预测模型AR-MLKNN(multi-label k-nearest neighbor based on association rules),首先从不同语义空间的临床概念中构建了患者特征表示,然后通过疾病标签关联信息量化合并症并发关系,并基于样本k邻城内标签的概率分布以后验概率的方式计算样本对每个疾病标签的隶属概率.利用合并症并发关系和疾病标签隶属概率映射形成合并症风险矩阵,基于合并症风险值,根据最小化分类损失的原则动态调整分类阈值以获取最优分类结果.实验结果表明该模型可以对高血压合并症进行较为准确的预测,F1-score达到82％,相较于常规的ML-KNN(multi-label k-nearest neighbor)模型提高了8％,在临床辅助决策领域具有一定的应用价值.     

k近邻补值方法在工业过程故障诊断中的应用

针对贡献图分析方法在故障分离方面存在拖尾效应以及不能准确定位故障变量的问题,提出一种将k近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)补值与传统贡献图相结合的故障定位方法.首先利用主成分分析建模并求取综合控制指标;然后将kNN方法与综合控制指标相结合初步提取故障变量;最终用贡献图从初步提取的故障变量中确定故障根源,该方法有效地避免了正常变量的贡献值对最终诊断结果的影响.本文运用数值算例和TE过程进行仿真,并将该方法与基于重构的贡献方法比较,验证了算法的准确性和有效性.     

一种新的基于伪最近邻算法的降水预报方法

分析北京地区日降雨量资料,相较于其他降雨事件,大雨或暴雨事件发生的次数较少,因此该地区的降水量预报属于样本不均衡问题。在样本不平衡的情况下,K最近邻(PNN)算法的分类误差率将会大大提高,这也就使传统的基于K最近邻算法的降水量预报方法的应用受到了限制。针对北京地区降水量预报这一样本不均衡问题,应用伪最近邻算法构建了北京市的降水量预报模型。该方法利用北京地区日降雨量资料和美国国家环境预报中心全球格点资料,将降雨量作为类,将美国国家环境预报中心全球格点资料的各种因子场作为天气样本特征,通过决策规则实现最优分类。利用提出的降水预报模型对北京地区2010年6~8月进行了24 h降水预报,实验结果表明,提出的预报方法对于降水等级预报的预报准确率以及晴雨预报的TS评分、正样本概括率和漏报率均优于传统的K最近邻预报方法,该方法具有较好的预报效果。     

无线传感网中能量高效自适应Chameleon分簇协议研究

深入研究了LEACH、LEACH-C和SEP协议,提出能量高效自适应Chameleon分簇协议,将网络中的传感器节点稀疏化为k-最近邻图,然后使用多层图划分算法来划分k-最近邻图,最后根据簇间互联性和紧密性合并簇对.Chameleon算法使所有的节点形成簇尺寸分布均匀的分簇,减小了节点与Sink节点之间的平均通信距离,将网络负载均衡到传感器节点上.Matlab仿真实验表明,Chameleon算法缩减了节点与Sink节点之间的通信量,降低了能耗,延长了网络生存期.     

融合相对密度与近邻关系的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法(density peaks cluster,DPC)是一种基于密度的聚类算法,该算法可以聚类任意形状的类簇.在类簇间有密度差距的数据集上,DPC不能准确地选择聚类中心.DPC的非中心点分配策略会引起连续错误,影响算法的聚类效果.模糊k近邻密度峰值算法(fuzzy k-nearest neighbor DPC,FKNN-DPC)是一种改进的DPC算法,该算法采用边界点检测并结合2步分配策略来避免连续错误.当类簇间有密度差距时,FKNN-DPC的边界点检测效果不理想,此外,其非中心点分配策略缺乏对样本近邻信息的考虑.定义相对密度(relative density)并结合近邻关系(nearest neighbor relationship)提出RN-DPC算法解决上述问题.针对DPC因为类簇间的密度差距而不能准确选择聚类中心的问题,定义相对密度用于消除类簇间的密度差距.基于反向k近邻关系检测边界点并且引入共享最近邻关系来对FKNN-DPC的分配策略进行改进.RN-DPC算法在人工数据集和真实数据集上分别与不同的聚类算法进行了对比,实验结果验证了RN-DPC算法的有效性和合理性.     

垃圾邮件过滤算法研究

对当前垃圾邮件过滤技术进行了深入研究,讨论了支持向量机分类器在智能垃圾过滤中的应用,分析了SVM算法的不足.结合k近邻算法,提出了一种基于支持向量的改进分类器,并通过大量实例对该分类器的有效性进行了验证.