基于支持向量机的电力短期负荷预测

本文在分析了支持向量机基本原理的基础上,采用支持向量机采用回归算法建立了相应的预测模型,对某市电力负荷进行预测,并把预测结果和BP算法以及RBF算法的预测结果进行比较,证明了基于支持向量机回归算法预测模型的优越性。     

工业电阻炉多参数能耗建模与预测

电阻炉温度变化存在非线性、大延迟的特点,建立精确的能耗数学模型比较困难.为解决理论建模复杂且不具备实时性的问题,提出了一种基于数据驱动的电阻炉多参数能耗预测方法.首先,通过分析电阻炉工作阶段的能耗特性,建立了电阻炉理论能耗预测模型;然后,利用粒子群优化算法对支持向量回归的超参数进行寻优,建立了基于支持向量回归的多参数能耗预测模型;最后,对比了支持向量回归、高斯过程回归、自适应模糊神经推理系统模型在单参数及多参数条件下的能耗预测结果.实验结果表明,基于粒子群优化下的支持向量回归多参数能耗预测方法具有更好的预测效果.     

终端区4D飞行轨迹预测与冲突预警

为提升终端区飞行轨迹预测精度,实现航空器短时冲突预警,建立一种基于孪生支持向量回归的终端区4D飞行轨迹预测模型。对历史飞行轨迹应用重采样算法,降低轨迹数据规模;利用墨卡托投影将轨迹点经度、纬度与高度化为x-y-z坐标,采用孪生支持向量回归算法学习预测模型,实现短时航空器飞行轨迹动态预测;计算两架航空器水平、垂直距离,建立航空器冲突预警指示函数;对孪生支持向量回归算法进行超参数灵敏度分析,分析各超参数对模型预测效果的影响。根据机场真实数据进行仿真实验,证明：基于孪生支持向量回归的4D飞行轨迹预测模型能够准确捕捉航空器运动趋势,且泛化能力强;所提模型x-y-z坐标预测均方根误差是BP神经网络预测结果的32%,35%和61%,单次预测计算用时减少约0.13 s。     

基于PSO—SVR的电力负荷预测

电力系统负荷预测精度直接决定了预测模型的质量.为了降低预测模型输出结果的预测误差,提出了粒子群算法优化支持向量机回归这一智能预测方法.通过对环境温度、节假日、工作日、日期的采集与分析作为模型的输入,以日平均负荷作为模型的输出.最后,通过仿真,对引入粒子群算法的支持向量机回归模型的预测结果进行对比分析.结果表明:优化后的智能模型取得了更为理想的预测结果.     

深度信任支持向量回归的耕地面积预测方法

针对目前浅层机器学习预测方法所需学习和训练的样本过大及拟合复杂数据能力弱等不足,提出一种基于深度学习思想的深度信任支持向量回归(support vector regression,SVR)的耕地面积预测方法.首先,搭建由1层高斯分布函数显层节点的RBM、多层隐层RBM和1层支持向量回归机构成的深度信任支持向量回归预测模型;其次,选取较为合适和易得的训练数据,通过样本训练和测试确定预测模型的具体结构参数;最后,通过实验将深度信任支持向量回归耕地面积预测方法与其他典型的耕地面积预测算法相比较.结果表明,提出的耕地面积预测方法可行、有效,在相同的数据和平台下,其预测精度高于其他具有代表性的耕地面积预测算法.     

基于机器学习的改性沥青黏弹性预测

为利用机器学习方法预测改性沥青黏弹性，分析不同预测模型适用性和预测精度，测试了胶粉（CR）改性沥青、SBS改性沥青和废旧塑料（PE）改性沥青不同温度和频率下的复数模量.选择人工神经网络（ANN）、稳健线性回归（RLR）、线性支持向量回归（LSVR）、决策树回归（DTR）、高斯回归（GPR）和集成回归（ER）6种机器学习方法预测三种改性沥青复数模量.结果表明：预测结果散点图中，ANN和ER模型预测精度最高，DTR模型次之且存在数据聚类.6种预测模型预测结果的相关系数均大于0.9，纳什效率系数均大于0.85.不同预测模型在PE改性沥青中预测精度最高，SBS改性沥青次之.根据三种改性沥青复数模量预测结果的相关系数、相对均方根误差、分散指数、相对误差和纳什效率系数五个统计参数的平均值，6种预测模型预测精度从高到低依次为ER、ANN、DTR、GPR、LSVR和RLR.     

一种新的支持向量回归预测模型

运用支持向量机（SVM）理论，建立了一种新的支持向量回归（SVR）预测模型.模型的求解可转化为二次规划问题，并能实现模型参数的自动选择.用此模型对我国粮食产量增长率的预测表明，模型具有较好的概化能力.     

无线接入点吞吐率预测的建模与优化

针对接入点吞吐率的多步预测问题,提出基于Nu-支持向量回归的建模策略,设计了并行混合粒子群算法,从特征选择与参数选择两个方面对预测模型进行联合优化。评估结果表明,Nu-支持向量回归模型在吞吐率多步预测中能取得较高精度,并行混合粒子群算法具有良好收敛性,且能显著提高预测模型的性能。     

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。     

PSO-SVR在果酒生物活性物质预测中的应用

针对BP神经网络和遗传算法对果酒生物活性物质预测存在速度慢和精度低的缺点,建立了基于支持向量回归机(SVR)的果酒生物活性物质预测模型。鉴于支持向量机模型的精度和泛化能力很大程度取决于不敏感损失系数ε、惩罚系数C和RBF核函数的宽度系数γ三个参数,模型采用粒子群算法对三个参数同时进行优化,实现了果酒生物活性物质的非线性预测。仿真结果表明:基于PSOSVR算法的果酒生物活性物质预测模型性能优于所比较的BP神经网络模型和支持向量回归机模型,能有效提高果酒生物活性物质的预测精度和稳定性。     

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。     

基于涡流搜索算法的过程支持向量回归机模型

针对传统支持向量回归机在机制上难以直接对时变信号进行处理的问题, 提出了一种用于时间序列预测 的过程支持向量回归模型, 采用涡流搜索算法优化选择模型参数, 采用 UCI(University of California Irvine)数据 库的空气质量数据集和比利时 SIDC(Solar Influences Data Analysis Center)的太阳黑子数据进行仿真实验。 实验 结果表明, 该模型预测结果均优于粒子群过程支持向量回归机和支持向量回归机的预测结果, 具有较好的预测 能力。     

基于改进支持向量机的永磁驱动器设计

将多输出支持向量机回归方法与模糊化理论相结合,提出一种永磁驱动器的设计方法.首先,引入空间粒子群优化算法对合成核多输出支持向量回归模型参数进行寻优,在此基础上通过实验法建立了永磁驱动器的性能与结构参数的多目标回归模型;然后,运用模糊理论将多目标转化为单目标,建立了设计问题的数学模型并利用空间粒子群算法进行求解;最后,通过模型精度分析以及ANSYS仿真和样机的测试,验证了该方法的有效性.     

基于遗传算法优化支持向量回归机的网格负载预测模型

提出一种基于遗传算法优化支持向量回归机的模型进行网格负载预测,使用遗传算法和交叉验证技术解决了支持向量回归机参数难以确定的问题.标准数据集仿真实验结果表明,该模型与试验法定参的支持向量回归机和BP神经网络相比具有更优的预测性能.     

基于粗糙集优化支持向量机的泥石流危险度预测模型

为准确预测泥石流危险度,提出了基于粗糙集理论(RS)的粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)模型。首先离散化泥石流样本数据形成初始决策表,利用粗糙集理论对10个泥石流危险度影响指标进行属性约简,将约简后的泥石流指标数据归一化处理作为支持向量机的学习样本,通过粒子群算法寻优获得最佳支持向量机模型参数,最终建立基于粗糙集的泥石流危险度预测的优化支持向量机模型。并将构建的RS-PSO-SVM模型用于对测试样本的预测,结果表明：在相同训练样本的条件下,RS-PSO-SVM模型、PSO-SVM模型及RS-PSO-BP模型三者的预测准确率分别为：87.5%,87.5%,75%,说明RS-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型具有比RS-PSO-BP模型更高的精度。此外,尽管RS-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型具有相同的预测精度,但是由于进行了属性约简,RS-PSO-SVM模型可以有效提高运行效率,降低模型复杂度。     

分子电距矢量对酚类物质色谱保留值的分析

用MEDV描述子对102个酚的分子结构进行表征,对MEDV矢量和其气相色谱保留指数之间建立了分子结构-色谱保留值定量关系(QSRR).多元线性回归十参数模型的复相关系数达到了0.943 6,逐步回归九参数模型复相关系数为0.943 6,交互检验的R CV值为0.844 8,表明模型对样本具有一定的稳定性和预测能力.     

基于FIG和GWO-SVM的灌浆功率时序预测

为更好地预测灌浆功率时序,建立基于模糊信息粒化(FIG)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)的灌浆功率时序预测模型。首先,引入信息粒计算方法,将原始详尽的时间序列数值点分解为一系列信息粒,以减少模型的数据输入总量;其次,基于模糊集理论,采用模糊集算子对每个信息粒进行模糊计算,使得到的模糊信息粒可以合理地表示原始数值点集;最后,以支持向量机作为预测工具,并采用灰狼优化算法进行参数寻优,对产生的模糊信息粒进行快速准确的预测。结合实际工程,应用该预测模型对灌浆功率的波动范围和变化趋势进行预测研究,经过性能评价和对比分析,验证了模型的有效性和优越性。     

氟化酚类化合物结构与生物毒性关系研究

根据非氢原子类型分类、基于非氢原子相对电负性和非氢原子间距离等进行计算得到的分子电性距离矢量(MEDV)为描述子,对16种氟化酚类化合物的结构进行了表征.运用多元线性回归(MLR)方法,研究并建立了氟化酚类化合物定量结构与生物毒性关系的5变量模型,其复相关系数(R)为0.914.上述模型对16种氟化酚类化合物毒性的预测值与实验值能较好吻合,留一法交互检验的复相关系数(RCV)为0.856.结果表明所建模型具有良好的稳定性和预测能力.     

针叶材制浆性能影响因素的回归分析

为研究针叶材制浆性能的影响因素，选择了上有代表性的针叶材种，在各自最佳的硫酸盐法蒸煮条件下，制得相同硬度的浆料（卡伯价３０±２），再在相同条件下进行浆料的打浆试验、漂白试验与强度试验，将试验结果进行回归分析，建立化学组成和制浆得率、纤维形态和裂断长的回归方程。结果表明所建的回归方程相关显著，预报精度高，作为预测模型是完全可行的，这对造纸原料的栽培与利用有相当的实用价值。     

离子液体的无限稀释活度系数测量过程分析

摘要：离子液体受到结构上不对称性、静电作用等多种作用影响,系数特征容易发生形变,传统的测量方法在干扰状态下,很难准确测量。提出一种新的无限稀释活度系数测量模型(MCS-SVM)。通过实验测量与无限稀释活度系数相关的溶质参数,并将它们分成为训练集和测试集;然后将训练集输入到一种最小二乘支持向量机分类模型,并进行的活度系数,完成最优的无限稀释活度系数测量消除测量误差。仿真结果表明,相对于传统测量方法,该模型可以准确描述无限稀释活度系数与溶质参数的非线性关系,提高了无限稀释活度系数的测量精度。