基于人工免疫与支持向量机的日用水量预测

鉴于城市日用水量受众多因素的影响和具有复杂的非线性特点,提出一种基于人工免疫与回归支持向量机的用水量预测模型,根据免疫学原理的阳性选择对样本进行聚类后,由于去除非同类信息的干扰,样本数量大为减少,样本信息得到提纯．把模型应用于城市日用水量预测中,通过合理选择核函数、敏感系数、惩罚因子和宽度参数,从实例分析可知,该模型具有建模速度快、预测精度较高的特点．     

基于遗传算法的支持向量机短期风速预测

对风电场风速实现较准确的预测,可以有效减轻并网后风电场对电网的影响。支持向量机模型的预测精度在很大程度上依赖于模型参数的选择,为提高预测模型的泛化能力和预测精度,应用遗传算法选择支持向量机的模型参数,再根据选择的参数对小时风速进行预测。实验结果表明本文方法能够获得较高的风速预测精度。     

基于支持向量机的空气降尘预测

支持向量机(Support VectorMachine,SVM)是近年来受到广泛关注的一种学习机器.将支持向量机引入环境时序预测中,有效地求解了空气中降尘的预测问题.实验结果表明,支持向量机不仅具有较强的理论背景,而且具有更强的预测预报能力.     

基于小波的支持向量机算法研究

基于小波对偶框架和支持向量核函数的条件,提出了一种支持向量小波核函数.该核函数利用小波的多尺度插值特性和稀疏变化特性,不仅提高了模型的精度和迭代的收敛速度,而且还适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而在提高支持向量机(SVM)泛化能力的同时,提高了辨识效果和减少了计算量.基于该核函数和正则化理论提出的最小二乘小波支持向量机用于非线性系统辨识,对SINC函数的逼近,该小波核得到的均方根误差不足高斯径向基核的1/12,对logistic混沌序列预测的均方根误差不超过8×10-6,同时实验表明,预测的长度对预测均方根误差没有显著影响,这表明小波核SVM具有更好的泛化能力.     

基于支持向量机的短期风速预测研究

目的 为了减少风电场风速预测的误差,研究基于支持向量机(SVM)模型的短期风速预测.方法 采用SVM回归估计算法建立预测模型.结果 将该方法应用于实测数据进行预测,结果表明预测误差确实得到了降低.结论 和传统回归方法(如ARMA)比较说明所建模型是可行和有效的.     

基于支持向量机的短期负荷预测

讨论了现有的支持向量机回归参数选取方法．针对负荷预测建模，采用交叉验证的方法对参数进行选取，得到的最优参数对未来的峰荷进行预测，仿真结果表明了该方法的有效性．     

基于支持向量机的软件可靠性早期预测

文章将支持向量机理论引入到软件可靠性早期预测领域中来,提出了基于支持向量机的软件可靠性早期预测模型;通过对比仿真实验,证实了该模型同传统模型相比,具有预测精度高、泛化能力强及对样本数量的依赖程度低的特点。     

基于支持向量机的大学生考研预测

目前国内对大学生考研的定性研究居多,很少运用定量的方法建立分析预测模型.本文在参考其它预测体系的基础上,提出了大学生考研预测指标体系.并用三种支持向量机技术对该问题进行了预测,通过具体实例分析获得了较高的预测准确率,得到了不同核下针对该问题的最优预测模型.     

基于改进支持向量机的宝鸡市工业需水量预测

以宝鸡市工业需水量为研究对象,运用改进的支持向量基模型对该地区1993～2003年的工业用水量进行模拟计算,并用宝鸡市2004年和2005年的工业用水量进行模型检验,与GM（1．1）模型所得的结果作比较,分析证明了改进的SVR模型方法能取得更好的结果,为研究区域的水资源综合规划提供了科学依据。     

基于支持向量机的机械设备状态趋势预测研究

提出了用支持向量机对机械设备状态趋势进行预测的新方法,构造了相应的支持向量回归机,并分别用仿真数据和实际数据对其性能进行了验证．将该支持向量回归机应用于某机组振动信号的预测,采用径向基核函数和合适的参数,使该向量回归机对振动量峰峰值的单步预测误差小于2％,24步预测误差小于5％,表明该算法对机械设备的运行状态趋势具有较好的预测能力．     

基于贝叶斯最小二乘支持向量机的时用水量预测模型

为解决传统最小二乘支持向量机采用交叉验证确定模型参数耗时长的问题，提出利用贝叶斯置信框架推断最小二乘支持向量机的模型参数．通过第1级推断确定最小二乘支持向量机的权矢量w和偏置项b，通过第2级推断确定模型的超参数μ和ξ，通过第3级推断的模型对比自动选择核函数的系数．根据时用水序列具有周期性和趋势性的特点，建立了基于贝叶斯推断最小二乘支持向量机的时用水量模型．实例分析结果表明，与基于传统最小二乘支持向量机和基于BP网络的预测模型相比，基于贝叶斯最小二乘支持向量机的时用水量预测模型的建模速度更快，预测精度更高．     

基于支持向量机的人口增长预测模型

支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种学习技术,是一种具有很好泛化能力的预测工具,它有效地解决小样本、非线性、高维数、局部极小等问题。利用支持向量机对我国未来人口数量进行预测。仿真试验表明预测结果有较高的预测精度。     

蒸发蒸腾量支持向量机预测

分析了遥感月蒸发蒸腾量数据的动态变化趋势,把一维遥感月蒸发蒸腾量输入空间映射到高维输入空间,将蒸发蒸腾量时间序列重构为12维相空间,建立了基于支持向量机的蒸发蒸腾量预测模型。根据预测精度,确定了损失系数ε、惩罚因子C及径向基核函数的宽度σ。通过对48个训练样本的学习,得到拟合样本平均相对误差为3.51%;将模型应用于12个样本的预测,预测平均相对误差为12.30%,预测值与实测值的确定性系数达0.97。结果表明,支持向量机(SVM)模型泛化能力强,具有较满意的预测效果。研究结论较好地解决了小样本、过学习、高维数、局部最小等问题。     

能源需求的支持向量机预测

对灰色、神经网络和支持向量机的三个预测模型进行了研究,以某城市的1999-2006年能源需求为例,对能源需求进行了预测.经过比较,支持向量机的预测方法精度较高.     

Machinery Condition Prediction Based on Support Vector Machine Model with Wavelet Transform

Soft failure of mechanical equipment makes its performance drop gradually,which occupies a large proportion and has certain regularity. The performance can be evaluated and predicted through early state monitoring and data analysis. The vibration signal was modeled from the double row bearing,and wavelet transform and support vector machine model（ WT-SVM model） was constructed and trained for bearing degradation process prediction. Besides Hazen plotting position relationships was applied to describing the degradation trend distribution and a 95%confidence level based on t-distribution was given. The single SVM model and neural network（ NN） approach were also investigated as a comparison. Results indicate that the WT-SVM model outperforms the NN and single SVM models,and is feasible and effective in machinery condition prediction.     

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。     

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。     

基于支持向量机和k近邻的太阳质子事件预报模型

应用支持向量机和k近邻相结合的方法,建立了太阳质子事件预报模型。预报因子包括黑子面积、磁分型、McIntosh分型、太阳射电流量、活动区位置和软X射线流量。太阳质子事件模型包括两个子模型：质子有无模型和质子峰值流量模型。质子有无模型能对未来24小时是否发生质子事件给出预报,质子峰值流量模型对已发生的质子事件预报峰值流量等级。用2002年和2004年的数据进行了模拟预报,结果显示模型具有较高的报准率,同时显示出活动区位置和软x射线通量是比较敏感的预报因子。     

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%。