一种新的支持向量回归预测模型

采用支持向量机理论建立了一种新的支持向量回归预测模型,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,运用MATALAB软件进行编程实现.用此模型对我国财政收入问题进行了预测,并与统计回归模型进行了比较,结果表明了该模型具有较好的预测效果和概化能力.     

基于人为误差的支持向量机——4E-SVM

传统的支持向量机是将分类问题转化成二次规划问题来解决的。针对传统的支持向量机算法及其变形算法忽略了训练集数据含有较大人为误差参与时其算法精度所存在的保障问题,提出了基于人为误差的支持向量机（artificial error-support vector machine以下称AE—SVM）的基本理论,并建立了AE—SVM的理论模型。该模型是C—SVM模型的改进和推广。     

基于支持向量机的不锈钢冷轧薄板力学性能的预测模型

介绍了支持向量机(SVM)技术中的支持向量机回归模型原理,建立了不锈钢冷轧薄板力学性能预测模型.结果表明,随着训练样本的增加,模型的预测精度也得到提高.证明应用支持向量机构建不锈钢冷轧薄板力学性能预测的数学模型,能较好地解决小样本和模型预测精度间的矛盾,具有较强的泛化能力.     

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.     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

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.      

支持向量机在水资源研究中的应用

支持向量机在水资源中的应用较少,主要用于水资源时间序列预测。在介绍支持向量机回归原理的基础上,着重介绍支持向量机在水资源研究中的应用,并提出了应用中存在的一些问题。     

SVM的一个新稀疏模型

文中探讨了在标准支持向量机（SVM）中为了提高稀疏性,增加一个对损失向量的约束用于控制支持向量的数目。新模型的比标准稀疏支持向量机模型更为稀疏。     

基于人为误差的支持向量机——AE-SVM

传统的支持向量机是将分类问题转化成二次规划问题来解决的。针对传统的支持向量机算法及其变形算法忽略了训练集数据含有较大人为误差参与时其算法精度所存在的保障问题,提出了基于人为误差的支持向量机(artificial error—support vector machine以下称AE-SVM)的基本理论,并建立了AE-SVM的理论模型。该模型是C-SVM模型的改进和推广。     

基于支持向量机的织物悬垂性能评估

分析ε-支持向量机及υ-支持向量机模型，结合织物参数特点，建立基于支持向量机的织物悬垂性能评估模型．以棉织物为例，进行实验分析，结果表明这两种模型具有较好的准确性（训练和评估的相对误差都小于5％），并且需要的样本少，训练的速度快．特别是υ-支持向量机的参数选取较简单，υ在合适的范围内都可以得到比较好的输出结果，验证了基于该模型评估织物的悬垂性能是方便可行的，也为织物质量评估提供了新的思路．     

最小二乘Littlewood-Paley小波支持向量机在发酵过程建模中的应用

针对谷氨酸发酵过程一些关键参数不能在线测量而导致的建模精度不高问题,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)和小波的理论,建立了一种新的模型.首先,选取Littlewood-Paley小波函数作为LS-WSVM的核函数,进而设计出最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM),然后利用该算法对谷氨酸发酵过程进行建模.通过实际应用,实现了对残糖浓度、菌体浓度、谷氨酸浓度等不能在线测量变量的较准确预测,相对于LSSVM建模而言,提高了一个数量级,预测误差也明显得到改善,说明了该建模方法的有效性,具有一定的推广和应用价值.     

基于和声搜索算法的支持向量机参数优化

支持向量机是建立在统计学理论基础上,以结构风险最小为原则的一种机器学习算法,能够很好地解决小样本、高维数、非线性等问题,被广泛地应用于模式识别、函数估计及回归预测等领域.但是支持向量机性能的高低往往取决于其相关参数的正确选择.为提高优化参数的精度及效率,利用和声搜索算法的全局寻优能力,对支持向量机的惩罚参数及核参数进行优化选择.通过4个标准UCI数据集的仿真实验,结果表明本算法不仅减少了搜索时间,而且所获得的参数能大幅提高支持向量机的性能和预测精度,提高了泛化能力.     

单桩竖向极限承载力预测的SVM模型

在综合分析了各种单桩竖向极限承载力分析方法的基础上,建立了基于支持向量机(SVM)的单桩竖向极限承载力预测模型.以实测数据为学习样本和测试样本,讨论了其可行性.研究表明,该方法能较好反映桩的实际受力过程,具有一定的工程应用价值。     

基于ε-SVR的用户视听在线人数预测

预测视听在线人数能够帮助厂商提供有价值的信息, 获取更大效益. 从时间序列分析出发, 经过特征调整, 利用支持向量回归对用户视听在线人数进行准确预测. 首先, 对数据进行时间序列分析建模并预测; 然后, 将模型视为线性回归对用户视听在线人数作进一步改进, 结合时间与实际生活中的特征进行调整, 并添加了新的特征; 接着, 对新特征组成的样本进行支持向量回归, 通过社会认知优化寻找径向基函数中的最优参数; 最后, 得到比较理想的预测效果.     

基于支持向量机的武器装备研制项目风险评价方法

针对武器装备研制项目风险评价方法在实际应用中存在的问题,对支持向量机在武器装备研制项目风险评价中应用的可行性进行了分析,提出了基于支持向量机的武器装备风险评价模型.应用收集相关项目的数据资料进行了实证研究,并与神经网络和模糊综合评价法进行了比较分析.结果表明,基于支持向量机的评价模型具有良好的自学习性和特征提取能力,可为武器装备研制项目风险评价提供有益的参考.     

基于最小二乘支持向量机的网络控制系统建模

针对网络控制系统实时信号的传输问题,提出一种采用最小二乘支持向量机理论预测和补偿非理想条件下网络传输导致的不良影响,建立一个较通用网络控制系统模型的方法,并对所提出模型的正确性和可应用性进行验证.仿真结果表明,基于最小二乘支持向量机预测模型能在一定程度上提高网络控制系统的动态性和稳定性,弥补了周期性传输采样信号占用大量网络带宽和不必要网络通信的缺陷.     

受限空间细水雾作用下烟气温度变化规律研究

利用热电偶测量细水雾作用下烟气层不同高度温度,研究雾滴粒径、雾通量和喷头与火源的水平距离等因素对平均细水雾降温速率（V）的影响规律．揭示了细水雾抑制火灾烟气温度的主导机理．利用实验数据推导V与雾通量之间的数学关系,建立V空间分布的三维数学模型,为细水雾技术用于火灾烟气抑制提供理论基础和必要的设计参数．