粒子群优化支持向量机的交通量预测方法

为了准确预测交通流量,为实施交通疏导提供参考依据,提出了一种基于小生境粒子群优化高斯小波核函数支持向量机的交通流量预测方法。首先将小波思想引入核函数,使用高斯小波核函数取代了经典支持向量机的高斯核函数。同时在支持向量机的学习算法上引入了小生境粒子群优化算法,基于小生境粒子群的多样性的优势,使得支持向量机的参数得到最优解。最后进行了预测仿真,结果表明本文方法的预测精度高于传统方法。为交通流量的预测方法提供了一种参考。     

基于小波支持向量机的非高斯空间风压内外插预测

支持向量机(SVM)的性能取决于核函数及核参数的选取.基于小波分析理论构造出满足Mercer平移不变核定理的Mexican Hat小波核函数(MW),将MW和B样条核函数分别与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合,形成MW-LSSVM和BS-LSSVM.运用粒子群(PSO)算法对MW-LSSVM和BS-LSSVM的正则化参数及核参数进行智能优化,建立了PSO-MW-LSSVM和PSO-BS-LSSVM的空间风压预测算法.实测风压预测结果表明,MW-LSSVM比BS-LSSVM和传统的径向基核函数RBF-LSSVM具有更好的非高斯风压预测性能及泛化能力,而且稳定性更强,具有较高的工程应用价值.     

基于优化组合核最小二乘支持向量机的脉动风速预测

将B(包括B1,B3和B5)样条核函数和径向基(radial basic function,RBF)核函数进行线性组合,构造B-RBF组合核函数,进而提出基于粒子群优化B-RBF核的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM).在脉动风速预测中,运用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对B-RBF-LSSVM模型的惩罚参数和核函数参数进行智能优化.同时给出PSO-RBF-LSSVM的数值预测结果进行比较.数值分析表明,PSO-B3-RBF-LSSVM比PSO-B1-RBF-LSSVM,PSO-B5-RBF-LSSVM和PSORBF-LSSVM具有更高的预测性能.     

改进的粒子群算法的小波支持向量机预警模型

将小波函数引入支持向量机核函数,同时在支持向量机的学习算法上,引入了改进的粒子群优化算法,使得支持向量机的参数得到最优解,从而建立上市公司财务困境预警模型。实验结果表明,本文提出方法的预测准确率高于普通的小波支持向量机预警模型。     

基于双参数最小二乘支持向量机(TPA-LSSVM)的风电时间序列预测模型的优化研究

风电时间序列预测模型的优劣直接影响风功率的应用价值,最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）在处理风电预测问题上具有明显优势。提出了一种双参数算法（two-parameter algorithm,TPA）,从理论上证明了任意初始值均可线性收敛到全局最优值。调用TPA算法对LSSVM模型的惩罚因子和径向基宽度进行寻优赋值,并将训练好的TPA-LSSVM模型应用于风电预测中。仿真结果表明,与LSSVM模型、粒子群最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）模型、径向基函数神经网络（RBFNN）模型相比,TPA算法可以更好地实现LSSVM的参数寻优,TPA-LSSVM模型能有效提高预测精度。     

基于支持向量机的啤酒企业能源消耗预测模型

为提高啤酒企业包装车间生产耗电的预测精度, 提出了一种基于支持向量机和粒子群优化算法的预测模型构建方法。该方法将radial basis function函数作为支持向量机的核函数构建预测模型, 使用K-fold交叉验证方法, 利用粒子群算法(PSO: Particle Swarm Optimization)对惩罚参数c和g值寻优。以28天的生产耗水和生产耗电数据作为训练集, 以10天的生产耗水数据作为预测集, 分别构建基于radial basis function函数与polynomial函数的生产耗电支持向量机预测模型对生产耗电数据进行预测。实验结果表明, 以radial basis function函数作为核函数与以polynomial函数作为核函数相比, 该支持向量机预测模型对生产耗电的预测精度提高了51.495%,该方法具有一定的实用性。     

参数优化支持向量机的人参价格预测模型

为了对人参价格进行预测,分析了影响人参价格因素,通过K-fold交叉验证方法,利用粒子群算法对支持向量机的惩罚参数c和g_gamma值进行寻优,建立起2010年1月~2011
年12月林下参的价格预测模型。利用粒子群算法优化惩罚参数c为3.6974,利用radial basis function核函数的SVM（Support Vector Machine）对预测集1的预测相关系数为97.316%。     

基于DNPSO的支持向量机的发动机故障诊断

设定了基于粒子序号和粒子邻居数量的动态邻域粒子群模式,并通过田口试验分析了6种测试函数的优化性能,选定了粒子群算法的惯性权重、粒子邻居数量及加速系数等参数的较优渐变模式,建立了具有较为广泛适应性且运算量相对较低的动态邻域粒子群模型.利用该模型优化了支持向量机的惩罚参数和核函数评估参数,在发动机的故障特征识别过程中,通过与BP神经网络及标准粒子群算法优化参数的支持向量机等分类器的比较,动态邻域粒子群算法优化的支持向量机具有较高的特征识别能力和较强的鲁棒性.     

基于支持向量机的城市小区燃气管网日负荷预测模型

该文使用支持向量机中的两种核函数,采用grid-search算法、遗传算法、粒子群算法优化参数,建立对吉林市某小区燃气管网日负荷预测的支持向量机模型。将日最高温度、日最低温度、日平均温度、小区人员最高年龄、小区人员最低年龄、小区人员平均年龄作为燃气管网日负荷变化密切相关的主要影响因素,分别作为支持向量机的输入量,将小区人员临时出差、小区临时增加暂住人口等随机因素作为燃气管网日负荷变化密切相关的次要影响因素,将随机因素统一归为支持向量机的一个输入量。采用[0,1]归一化方法,对作为影响因素的输入量数据与日负荷预测输出量数据进行归一化处理。对节假日和工作日的燃气管网日负荷预测采用独立处理方法,避免了相互之间的干扰影响。试验结果表明,采用径向基核函数的支持向量机预测模型对燃气管网日负荷预测拟合程度达到90%以上。     

α-唑基-α-芳氧烷基频哪酮(芳乙酮)及其醇式衍生物抗真菌活性的支持向量机研究

采用支持向量机（SVM）算法，将其用于α-唑基-α-芳氧基频哪酮（芳乙酮）及其醇式衍生物抗真菌活性的研究．讨论了该类化合物的量子化学参数、计算核函数及参数的选择和优化问题，建立了抗真菌活性预测的数学模型，结果表明支持向量机可用于该类化合物抗真菌活性的筛选和构效关系（QSAR）的研究．     

新场气田须二气藏单井气水层识别模型研究

川西新场气田须二气藏为典型的低渗致密碎屑岩气藏,由于地质条件复杂,储层非均质性严重,气水分布十分复
杂,束缚水含量较高,气层、气水同层电阻率界限模糊不清,测井解释往往造成很大误判。针对这一难点,应用基于粒子群
算法（PSO）的核主成分分析与支持向量机（KPCA–SVM）模型进行气水层识别。模型先通过核主成分分析（KPCA）进行
非线性属性变量提取,再将提取的属性变量作为支持向量机（SVM）的输入变量,在识别过程中利用粒子群算法（PSO）寻
优,最终实现气水层识别。将模型应用于新场气田须二气藏气水层识别,识别结果符合研究区的实际情况。     

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,拟实现肉品新鲜度的快速准确分类.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.     

基于混沌粒子群的SVM参数优化算法

支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.     

基于混沌粒子群的SVM参数优化算法

支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.     

基于PSO的支持向量机多元控制图均值偏移诊断模型

为了诊断多元控制图发出的报警信号是由哪一个或者哪些变量组合发生均值偏移引起的,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量机（SVM）多元控制图均值偏移诊断模型．模型中使用丁。控制图对多元过程进行控制,在假设过程方差．协方差矩阵保持不变的前提下,根据不同的均值偏移模式,产生SVM训练数据集和测试数据集,用Ps0对SVM的参数进行优化,最终得到优化的SVM模型．结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型（SVM．PSO）比基于SVM和基于神经网络（ANN）模型的分类能力更强,分类准确率超过85％．     

基于合成核支持向量机的风力发电机故障诊断

采用合成核函数构造支持向量机模型,运用粒子群优化算法（PSO）对模型参数进行参数寻优,利用UCI数据集的数据进行分类验证.与单核SVM相比,该方法具有更好的分类能力和运算速度.将合成核SVM应用到风机齿轮箱的故障诊断中,取得了良好的效果.     

粒子群算法优化RBF-SVM沙尘暴预报模型参数

为提高沙尘暴的预报准确率,针对目前已出现的RBF—SVM沙尘暴预报模型中的参数优化进行研究．利用基本粒子群优化算法（SPSO算法）中粒子速度及其位置与RBF—SVM模型中参数对相对应,对沙尘暴进行预报,为解决SPSO算法易陷入局部解的缺陷,提出了惯性权值自适应调节的改进粒子群算法（WPSO算法）,并对沙尘暴RBF—SVM模型参数进行了优化．仿真结果表明,无论是SPSO算法,还是WPSO算法,在优化RBF—SVM沙尘暴预报模型参数方面都表现出了良好的性能,分别比已有的SVM方法的预报准确率提高了22．3％和45．3％．     

紫苏甲醇提取物的体外抗氧化及抑菌活性研究

研究了紫苏不同部位(苏叶、苏梗、苏子)中的多酚、黄酮含量,并考察了紫苏甲醇提取物的抗氧化及抑菌活性。结果表明,苏叶中的多酚、黄酮含量均为最高,分别为1.34、0.72mg/g,其次为苏子、苏梗;苏叶甲醇提取物清除DPPH能力及铁还原能力最强;苏梗甲醇提取物对ABTS自由基具有较好的清除效果。抑菌试验结果表明,苏叶提取物的抑菌效果最好,对敏感菌株大肠杆菌的MIC、MBC值分别为40、80μg/mL。紫苏叶是一种较好的天然抗氧化剂和防腐剂资源。     

基于PSO-SVM的岩石边坡稳定性预测

边坡稳定性与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系.结合粒子群优化算法和支持向量机,提出了边坡稳定评价的粒子群优化支持向量机模型.模型采用支持向量机建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系;同时,利用粒子群算法对支持向量机参数进行全局寻优,从而确保了模型参数的准确性.模型的测试结果显示了良好的精度.将该模型应用到某岩石高边坡中,预测结果与实际情况符合较好,表明该模型在岩石边坡稳定性预测中的可行性和有效性.     

一种双组群差分演化算法

研究了一种提高差分演化算法收敛速度的方法.这种新的演化优化方法将全体参量分为两个组群,即同化组群和进化组群.对不同的组群进行不同的处理以产生下一代,在每一代中,进化组群中最好的成员将有幸加入同化组群,取代同化组群中表现最差的成员.实验结果证明,这种新的改进提高了DE优化算法收敛速度.