基于LS-SVM的热带气旋强度预报

建立了基于最小二乘支持向量机的热带气旋强度预报模型。针对机理建模和神经网络建模无法提供热带气旋强度预报的有效解决方案,研究了基于最小二乘支持向量机的回归模型。利用给定的热带气旋数据集,使用交叉验证和网格搜索的方法对最小二乘支持向量机回归模型进行了参数优化选择。实验结果表明,建立的热带气旋强度的12,24,48和72 h的预报模型,都满足了预定的误差要求。     

基于改进的GA-LSSVM的软测量建模方法

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线测量的问题,提出了一种改进的最小二乘支持向量机(IGA-LSSVM)的软测量建模方法.该方法采用核独立分量分析(KICA)对高维数据进行特征提取,利用改进的最小二乘支持向量机进行建模.该方法既利用了最小二乘支持向量机求解速度快的特点,又利用了自适应遗传算法强大的全局搜索能力,增强了模型的自适应性.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,基于IGA-LSSVM方法建立的软测量模型具有较高的预测精度和泛化能力.     

基于偏最小二乘支持向量机模型的个人信用评估研究

为了准确评价客户潜在信用风险,提出了偏最小二乘支持向量机组合评价模型.首先使用偏最小二乘能降低变量间的相关性,支持向量机可用于建立评估模型,然后采用相对误差频率分布作为新的指标评价模型,最后,与常见的评分模型在信用卡数据集上进行了对比.结果表明,PLS-SVM评价模型在有效性、稳定性以及准确性方面均有更好的表现.     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法简

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

基于最小二乘支持向量机的福建省GDP预测研究

提出一种基于最小二乘支持向量机的福建省GDP预测方法.采用径向基核函数进行仿真模拟,经过参数选优建立了精度较高的预测模型.预测结果表明,利用最小二乘支持向量机进行预测具有误差小、拟合程度高等优点,可适用于GDP的预测.     

最小二乘支持向量机在害虫预测中的应用

针对害虫发生量数据的小样本、非线性特点,提出一种最小二乘支持向量机的害虫预测方法.首先采用多元线性回归分析法选择害虫发生量的影响因子,然后通过遗传算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立害虫发生量与影响因子之间复杂的非线性关系模型.采用二代玉米螟百株幼虫虫量对模型性能进行检验,结果表明,相对于多元线性回归、BP神经网络模型,最小二乘支持向量机提高了二代玉米螟发虫量的预测精度,是一种有效的害虫变化预测方法.     

一种免疫优化的LS-SVR集成算法及其故障预报应用

针对支持向量机集成问题,将最小二乘支持向量回归机作为子回归机,定义子回归机的结构差异度概念,提出一种基于免疫算法优化的多回归机集成方法.该方法首先对各子回归机参数免疫优化,从而减小训练误差;在此基础上选择满足固定差异度的子回归机进行集成,并对集成权值再次优化选择,提高最小二乘支持向量回归机集成的泛化性能.将该方法应用于噪声污染的非线性时间序列的故障预报,利用预测误差反映的故障信息可以实现微小未知故障的快速预报.仿真结果证明了方法的有效性.     

基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测

将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测.根据基坑位移的实测时间序列资料,应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型.研究结果表明,最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测,具有较高的预测精度.与通常采用的BP神经网络相比,该方法具有预测误差小、计算快速、所需数据少等优点.     

基于LS-SVR的回归曲线建模

在分析标准支持向量回归算法和最小二乘支持向量分类机的基础上,将最小二乘支持向量机用于解决回归问题,建立回归曲线模型,并进行了实验仿真研究。     

基于混合PLS-SVM方法的双酚A软测量建模

在对复杂生产过程的软测量建模中,为了有效地处理其生产过程的非线性、多输入和数据相关性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度,提出了一种兼备偏最小二乘和支持向量机优点的混合偏最小二乘-支持向量机方法.在对双酚A结晶塔工艺分析的基础上,将该方法应用于双酚A结晶塔软测量建模.应用结果表明,该方法在模型精度、推广能力等方面都明显优于一些传统软测量建模方法.     

基于PSO-SVM的多阶段产品质量预测控制方法研究

本文以钢铁产品为例,在分析多工序多阶段产品质量预测控制特点的基础上,建立了多控制点递阶SVM预测控制模型,在模型的求解过程中,提出了基于粗集理论和主成分分析法的数据预处理与模型简化,并利用带约束的PSO算法分别优化了SVM的核超参数和相关影响因素的决策范围,实现了多阶段产品质量预测和相关过程参数的全局优化,为生产过程的质量改进提供了科学的决策依据。     

基于灰色支持向量机的矿山安全事故预测研究

为了提高矿山安全事故预测的可靠性,在灰色预测模型GM(1,1)和支持向量机SVM的基础上,提出了矿山安全事故次数的灰色支持向量机G-SVM的组合预测模型.首先采用GM(1,1)进行数据趋势预测,然后对于残差序列采用支持向量机预测进行捕获,最后将两种模型的结果进行融合,得到组合预测结果.结果表明,组合模型比单一的GM(1,1)模型和SVM模型具有更高的预测精度.     

基于蚁群优化支持向量机模型的公路客运量预测

针对公路客运量预测难以建立精确预测模型的问题,文章引入基于蚁群优化的支持向量机算法对公路客运量进行预测。由于支持向量机的预测精度很大程度上取决于参数的选取,因此利用蚁群算法来优化其训练参数的选择,以得到优化的支持向量机预测模型,利用其对小样本及非线性数据优越的预测性能进行公路客运量的预测。以北京市的数据作为应用算例,并与BP神经网络及传统SVM的预测结果进行对比分析。实验结果表明,基于蚁群的支持向量机模型的预测精度更高,误差更小,可以更有效地对公路客运量进行预测;也说明利用蚁群算法进行支持向量机参数优选的方法是可行有效的。     

基于支持向量机岩溶塌陷的智能预测模型

在综合分析了各种岩溶塌陷预测方法和介绍支持向量机的基础上,提出基于支持向量机的岩溶塌陷预测方法,运用Matlab语言编程,建立了相应的岩溶塌陷预测模型.以已有的岩溶地面塌陷实例为学习样本,进行学习测试,得到训练效果较佳的预测模型,并用此模型对某市岩溶塌陷进行预测.结果表明,支持向量机预测模型具有较高精度,在岩溶塌陷预测研究中具有广阔的应用前景.     

GA-SVM对上证综指走势的预测研究

将支持向量机和遗传算法结合,建立了一种智能数据挖掘技术(GA-SVM),并用于对上证综指市场走势进行了探索.在这个混合的数据挖掘方法中,GA用于RBF参数的设定以及特征集的选择,从而智能的找到SVM的最佳参数,减少SVM特征值的复杂度,提高了SVM算法速度.SVM用于判断未来股票市场的走势,并与统计模型、时间序列模型方法、神经网络进行了对比.实验证明,GA-SVM优于其他几种方法,这种方法对于股票上涨或下跌的预测研究是有效的.     

支持向量机近似模型的参数选取及其在结构优化中的应用

针对非线性结构响应预测的支持向量机(SVM)近似模型的参数选取问题,提出了应用粒子群算法进行参数优化,建立了具有最优参数的SVM近似模型,并与以训练集数据建立常规的SVM、二阶响应面(RSM)和径向基神经网络(RBFNN)近似模型进行对比.结果表明:以优化参数建立的SVM近似模型比常规的SVM近似模型有更好的预测能力;可以避免RSM和RBFNN近似模型中的过拟合现象,具有更优的推广能力.最后,将最优参数的SVM近似模型用于船舶结构优化中,取得了具有良好工程实用性的优化结果.     

基于频率比联接法和支持向量机的滑坡易发性预测

区域滑坡易发性制图对滑坡灾害的防治非常有意义。以江西省上犹县滑坡为例,首先基于遥感(remote sensing, RS)和地理信息系统(geographic information system, GIS)平台获取11个滑坡评价因子;进一步利用频率比(frequency ratio, FR)联接方法和支持向量机(support vector machine, SVM)模型耦合出FR-SVM模型进行滑坡易发性预测,并对结果进行易发性分级;同时建立以原始评价因子作为模型输入变量的单独SVM模型,再次对上犹县进行滑坡易发性预测制图;最后通过受试者特征工作曲线下的面积(area under receiver operating characteristic curve, AUC)曲线开展FR-SVM和单独SVM建模工况下的精度验证分析。结果表明:FR-SVM模型对于区域滑坡易发性制图具有比单独SVM模型更好的预测性能。FR-SVM和单独SVM模型的AUC值分别为0.893和0.798,进一步表明FR-SVM模型在描述滑坡易发性指数分布及评价因子对滑坡发育影响特征方面要优于单独SVM模型。     

基于蚁群算法的支持向量机室内蓝牙标定定位

针对不同型号的智能手机之间存在硬件差异,导致在使用不同的智能手机进行室内定位时,采集同一蓝牙信号强度观测值存在偏差而影响定位精度的问题,提出了一种基于蚁群算法的支持向量机室内定位蓝牙标定方法.由于支持向量机参数的选取对其预测精度影响较大,因此利用蚁群算法避免人为盲目地选择支持向量机的参数,优化模型并提高预测精度.实验结果表明:基于蚁群算法的支持向量机室内定位蓝牙标定方法相比标定前的精度提高了37.3%,可以有效地进行室内定位.     

基于粒子群优化的支持向量机用于直肠感知功能重建

针对临床上肛门失禁导致的直肠感知功能丧失,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的支持向量机(SVM)重建患者直肠感知功能的方法.分析人体直肠压力生理特征,将典型直肠压力收缩波形中的巨大移行性收缩(HAPC)作为产生便意的主要依据,利用小波包分析对直肠压力信号进行特征提取,通过提取的特征向量对基于SVM的直肠感知预测模型进行训练,使用PSO算法对SVM的参数进行优化,并利用训练后的模型进行便意预测,同时对比分析了参数优化后的SVM和不同核函数的SVM便意预测的准确率.实验结果表明,所提出方法切实有效,能够帮助患者重建直肠感知功能.