基于主成分分析和支持向量机的矿井水源判别

针对传统支持向量机法判别矿井水源准确率较低的问题,选取7种水化学成分指标作为矿井水源判别的指标,采用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)相结合的方法建立PCA-SVM矿井水源判别模型。以山东盛泉矿业有限公司矿井太原组灰岩含水层和奥灰含水层的水化学特征中的27个样本进行训练和检验,并与传统的支持向量机模型结果进行比较,利用PCASVM模型对矿井水源进行判别,分类准确率由66.67%提高到83.40%。研究结果表明,利用PCA-SVM矿井水源判别模型能有效消除判别指标间的相关影响,判别率较高,引进主成分分析算法是必要的。     

基于主成分分析和支持向量机的区域降水预测应用研究

将主成分分析和支持向量机回归相结合, 以广西5、6月区域平均日降水量作为预报对象, 进行区域日降水量预测研究.首先,整理分析大量的T213数值预报产品信息数据进行主成分分析, 得到主成分数据序列; 其次, 根据主成分数据序列建立训练集训练支持向量机, 并利用遗传算法优化参数; 最后, 输入支持向量机所需数据, 得到主成分预测结果, 建立广西日降水预报模型. 实例计算结果表明, 支持向量机回归模型比逐步回归模型有更好的预测能力.     

基于权值优化的FCM-MSVM算法及其在高速公路状态判别中的应用

高速公路实时交通状态的准确判别是科学制定交通管理策略的重要基础.本文以实测的高速公路交通流三特征参数的数据作为输入,引入熵权法刻画参数之间重要程度的差异,利用改进的FCM算法对特征参数进行聚类,根据不同交通状态的结果,建立基于多分类器支持向量机的交通状态判别模型,并分别采用网格搜索法、遗传算法和粒子群算法对支持向量机参数进行优化,从而提高模型的判别准确率.最后选取实际数据对本文模型进行验证,判别结果的分类准确率可达96.3980%.     

基于核的多超球面一类支持向量机分类算法

为了降低单超球面一类支持向量机(One Class-SVMs,简称OC-SVMs)分类算法的错分率,提出了一种基于核的多超球面一类支持向量机分类算法.算法利用核空间中样本特征差异突出的特性,首先对样本在核空间进行K-均值聚类,然后使用OC-SVMs对各子类训练建立多超球面分类模型,实现分类判决.实验结果表明,算法有效地提高了分类精度.     

城轨门系统承载传动机构健康状态评估研究

城轨门系统承载传动机构由于其在开关门过程中需要进行频繁往复运动,较其他部件更易出现故障及损坏的情况.对其健康状态进行及时准确地评估分析,是较为有效排除故障隐患、提高门系统安全性与可靠性的方法.以城轨门系统承载传动机构为研究对象,对其进行承载传动机构的时间加速寿命试验.采用最大相关最小冗余以及主成分分析算法对试验数据进行分析,提取有效的机构状态综合表征量.采用支持向量机多分类模型对机构各健康状态进行评估,对试验数据进行分阶段处理,采用多阶段主元特征结合的方法实现评估效果的有效提升.最终通过试验得知该方法对于承载传动机构健康状态的识别准确率达到95.63%,能够对承载传动机构的健康状态进行有效评估.     

基于核的多超球面—类支持向量机分类算法

为了降低单超球面一类支持向量机（One Class—SVMs,简称OC—SVMs）分类算法的错分率,提出了一种基于核的多超球面一类支持向量机分类算法。算法利用核空间中样本特征差异突出的特性,首先对样本在核空间进行K-均值聚类,然后使用OC—SVMs对各子类训练建立多超球面分类模型,实现分类判决。实验结果表明,算法有效地提高了分类精度。     

航空发动机油液磨粒与故障关系RVM预测方法

支持向量机方法应用于发动机油液磨粒与故障关系预测时,常出现稀疏性不强、计算量大、核函数必须满足Mercer条件等问题。针对这一问题,在原理介绍和推导的基础上,利用某型航空发动机滑油光谱分析得到的237组数据中的7种金属磨粒浓度及其对应的发动机工作状态,对相关向量机预测方法进行了检验。采用相关向量机、最小二乘支持向量机和反向传播神经网络方法,对发动机工作状态进行预测。结果表明,在同等条件下,与LSSVM和BP-NN相比,RVM拥有计算量较少、预测时间较短,精度较高等优势,可广泛应用于发动机油液磨粒分析与故障预测。     

基于PCA和PSO-SVM在葡萄酒分类中的应用研究

针对葡萄酒的物理化学成分冗余数据,提出了一种基于主成分分析(PCA)和粒子群优化—支持向量机(PSO-SVM)的模型用于葡萄酒的分类.首先,对葡萄酒的物理化学成分进行主成分分析,提取主要影响因素,减少输入维数,再利用粒子群优算法寻找支持向量机的最佳参数,并用支持向量机完成对训练集样本的学习和测试集样本的预测分类.结果表明,该模型与其他模型相比较,具有较高的准确性,有一定的适用价值.     

基于PCA-SVM算法在岩性识别中的应用

针对岩性识别中传统方法识别率低且信息冗余的问题,建立PCA-SVM(主成分分析与支持向量机组合)岩性识别模型,即先利用主成分分析(PCA)进行参数处理,整合冗余,降低维数,后将处理得到的主成分作为支持向量机(SVM)测量模型输入的分类方法。在此过程中,优化主成分分析和支持向量机的参数,使模型具有较高的训练精度。结果表明,与传统的基于主成分分析的判别分析方法相比,预测结果与实际结果相比具有较好的一致性,识别准确率达100%。     

基于支持向量回归机的气象观测站优化模型

在保证足够信息量的前提下,针对合理减少气象观测站的实际问题,首先利用主成分分析(PCA) 降低样本数据的维数,其次利用支持向量回归机(SVR)对样本进行有效的回归,然后结合优化软件lingo对凸二次规划问题(与支持向量回归机相对应)进行求解,最终得出基于主成分分析-支持向量机回归预测优化模型。     

云计算环境下智能电网短期负荷预测方法研究

智能电网短期负荷波动性大,传统预测方法无法解决波动性问题,预测结果不准确。为此,提出一种新的云计算环境下智能电网短期负荷预测方法。介绍了支持向量机理论,将一个含有所有某类样本在内的、由支持向量支撑的球面看作超球面,分析了分位数回归过程,将支持向量机和分位数结合在一起,构建支持向量-分位数回归预测模型。得到短期负荷概率密度函数,从而实现智能电网短期负荷预测。在进行实验时,完成对功率采样值和智能电网负荷属性的归一化处理,将其转换成[0,1]区间内的数据。实验结果表明,所提方法预测精度和效率高、成本低。     

基于支持向量机的中国石油需求量预测研究

根据1990—2011年中国历年石油消费量相关数据构造输入和输出向量,选用径向基函数(RBF)作为其函数,在MATLAB2.10工具箱中设置相应变量进行参数寻优,从而建立基于支持向量机的石油需求量预测模型.为了验证其效果,同时做出了最小二乘意义下的3种预测拟合曲线,数据误差分析结果表明,支持向量机模型的预测精度高、结果更为可靠.用支持向量机模型预测了2012—2015年我国的石油需求量.     

云计算环境下非法用户入侵行为的检测与分析

为提高云计算环境下非法用户入侵行为的检测效果,设计一种新型云计算环境下非法用户入侵行为的检测模型.首先提取云计算环境下非法用户入侵行为特征,采用主成分分析对特征进行特征筛选;然后采用最小二乘支持向量机对非法用户入侵行为进行分类和检测,并采用粒子群算法确定最小二乘支持向量机的参数;最后选择具体非法用户入侵数据集对模型的有效性进行验证.结果表明,该模型能获得较高正确率的非法用户入侵行为检测结果,加快了非法用户入侵行为的检测速度.     

基于PCA的参数化间隔双子支持向量机及其在手写体识别上的应用

改进了基于参数化间隔的双子支持向量机算法的预处理过程,在数据预处理阶段使用了主成分分析法对数据进行降维,提出了基于主成分分析的参数化间隔双子支持向量机,从而加快了整个算法的训练速度.公共数据库上的实验结果显示了该算法的优秀分类能力,对高维数据集的降维效果也比较成功.最后,将这种算法应用到手写体数字识别技术上,实验结果显示出该算法较好的分类性能.     

支持向量机和人工神经网络在期权价格预测中的比较研究

期权定价已成为金融市场的重要组成部分之一。 由于市场是动态的,准确预测期权价格非常困难。 因此,设计和发 展了各种机器学习技术来预测期权价格未来趋势。 比较了支持向量机(ＳＶＭ)模型和人工神经网络(ＡＮＮ)模型在期权价格预 测中的有效性。 在测试和训练阶段,２ 种模型都使用公开可用的基准数据集 ＳＰＹ ｏｐｔｉｏｎ ｐｒｉｃｅ－２０１５ 进行测试。 ２ 种模型均采 用主成分分析(ＰＣＡ)转换后的数据,以达到更好的预测精度。 另一方面,为了避免过拟合问题,将整个数据集划分为训练集 (７０％)和测试集(３０％)２ 组。 将支持向量机模型与基于均方根误差(ＲＭＳＥ)的神经网络模型的结果进行了比较。 实验结果 表明:神经网络模型优于支持向量机模型,预测的期权价格与相应的实际期权价格吻合良好。     

超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法

针对现有的支持向量机多类分类方法的不足之处,提出了一种基于超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法。该算法首先采用超球体SVM算法,计算各类样本群的分布范围。再利用距离公式,计算各类样本间的距离,基于将最容易分离出来的类最先分割出来的原则,设计二叉树结构,从而提高分类精度。通过仿真实验,分析比较各种方法的性能,从而验证了该算法的有效性。     

KPCA-KPLS方法在pH中和过程建模中的应用

针对化工过程中的具有严重非线性、不确定性、时变性的复杂pH中和过程系统建模问题,提出一种基于核主元分析(KPCA)与核偏最小二乘(KPLS)相结合的建模方法.在高维特征空间内,该方法通过KPCA有效地提取输入数据的非线性主元,利用KPLS方法将输入变量投影在潜在变量上,再用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征建立pH中和过程模型.为验证其有效性,将KPCA-KPLS方法应用到弱酸强碱中和过程、强酸强碱中和过程实例中,并与核偏最小二乘、核主元分析_支持向量机(KPCA-SVM)、核极限学习机(KELM)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、SVM等方法进行比较.实验结果表明:KPCA-KPLS方法具有很高的动态建模精度.     

基于机器学习的钻孔数据隐式三维地质建模方法

针对基于钻孔数据的传统显式三维地质建模方法存在过程繁琐、模型质量难以保证等缺点,本文提出了一种基于机器学习的隐式三维地质建模方法,将地层三维建模问题转换为地下空间栅格单元的属性分类问题.分别基于支持向量机、BP神经网络等分类算法,实现了钻孔数据的自动三维地质建模.实际建模结果表明,对于有限、稀疏的钻孔数据,支持向量机方法建模准确率较高,建模效率、效果优于显式建模方法.最后通过敏感性分析研究了超参数对建模结果准确率、模型形态的影响,为可控的自动三维地质建模提供了一种新的解决思路.     

基于遗传算法优化随机森林模型的机械钻速分类预测方法

为准确预测东部某油田机械钻速,在针对该油田某井机械钻速影响因素分析的基础上,根据现场经验对不同直径PDC钻头的机械钻速进行分级,运用随机森林算法、K近邻算法、支持向量机算法建立机械钻速分类预测模型,并运用遗传算法优化模型参数,得到了满足施工设计及现场作业需要的机械钻速分类预测方法。结果表明,运用遗传算法优化后的随机森林模型预测机械钻速分类准确率为82.1%,明显高于K近邻算法和支持向量机算法,该方法可指导该区块钻井施工参数优化,以提高钻井施工效益。     

基于电流的主轴性能退化评估方法

为提高精密机床主轴检测的准确性,提出了一种基于电流的主轴性能退化评估方法.建立了主轴性能退化模型,使主轴状态便于监测和评估.首先采用小波包阈值对电流信号进行去噪处理,对去噪后的电流信号提取时频域特征量,构造多域特征空间.然后利用主成分分析法（PCA）进行数据降维,用降维后的样本进行支持向量机回归建模.采用粒子群算法（PSO）对支持向量机模型进行参数优化,以获得最优性能退化模型.将该模型应用于主轴实验台主轴性能退化评估,实验结果表明该方法原理正确,可以准确评价主轴性能.