基于支持向量机和粒子群算法的励磁系统频域辨识

针对励磁系统参数实测及建模问题,提出了采用支持向量机和粒子群算法进行励磁系统参数频域辨识的方法.先用支持向量机方法来提取特征样本,然后采用粒子群算法和这些少量的特征样本对励磁系统进行参数辨识.用支持向量机筛选出的特征样本一方面可以减少粒子群算法的计算时间,另一方面还可以提高模型的辨识精度.实际算例表明粒子群算法用于频域辨识时实现过程简单,对简单模型和复杂模型都可以得到较好的辨识效果.     

基于PSO-SVM的普米语语谱图识别

使用基于粒子群算法优化支持向量机识别算法实现对普米语语音的识别.首先通过傅立叶变换绘制出每条普米语语料的语谱图;再次,提取每张语谱图的图像特征构建特征向量;最后,运用支持向量机实现对普米语孤立词的分类.在运用支持向量机进行分类时,为了能够找到全局最优解,使用粒子群算法对支持向量机中的惩罚参数c和核函数参数g进行了优化,基于最优参数的分类准确率达到了89. 8%.     

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.      

基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络安全态势评估

为了提高网络安全态势评估的准确性,提出一种基于最小二乘支持向量机和粒子群优化算法的网络安全态势评估模型.通过分析参数对最小二乘支持向量机性能的影响,并采用粒子群优化算法选择模型参数,建立网络安全态势评估模型,最后采用仿真对比实验测试模型的有效性和优越性.结果表明,本文模型获得理想的网络安全态势评估结果,可以为网络管理人员提供有价值的参考信息.     

基于混沌粒子群的支持向量机参数优化

支持向量机的参数选择决定了其学习性能和泛化能力,由于在参数的选择范围内可选择的数量是无穷的,在多个参数中盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难逼近最优。基于此,提出一种基于混沌粒子群的支持向量机参数选择算法。混沌粒子群优化算法是一种全局搜索方法,在选取SVM参数时,不必考虑模型的复杂度和变量维数．仿真表明,混沌粒子群优化算法是选取SVM参数的有效方法,可以取得令人满意的效果。     

单形进化算法优化的SVM滚动轴承故障诊断

由于支持向量机的参数优化算法存在控制参数多、易陷入局部最优解的问题,提出了一种单形进化算法优化的支持向量机滚动轴承故障诊断方法.首先,单形进化算法利用全随机的方式建立粒子的单形邻域搜索算子以减少算法控制参数,建立粒子多角色态搜索策略以避免算法陷入局部最优解;然后,将单形进化算法应用于支持向量机的参数寻优,并用滚动轴承信号完成故障诊断;试验中,采用滚动轴承信号的集总经验模态分解的能量特征作为输入,进行算法的性能分析与测试.结果表明该算法可以有效地缓解粒子陷入局部最优解,且减少了控制参数,并能完成滚动轴承故障信号的诊断与识别.     

PSO-LSSVM分类模型在岩性识别中的应用

为了精确解决测井岩性识别问题,提出了一种将粒子群优化算法(PSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合对实际测井资料进行岩性识别的方法.首先使用粒子群优化算法对LSSVM建模过程中的重要参数进行优化调整,然后利用参数优化调整后得到的具有较优分类效果的PSO-LSSVM模型对某油田的测井资料进行岩性识别.实验结果表明:同基于交叉验证的支持向量机模型以及单隐层的BP神经网络模型相比,该方法能够很好描述测井数据和岩性类别之间的非线性映射关系,识别精度高,并提高了算法的自动化程度.     

基于PSO-SVM的岩石边坡稳定性预测

边坡稳定性与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系.结合粒子群优化算法和支持向量机,提出了边坡稳定评价的粒子群优化支持向量机模型.模型采用支持向量机建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系;同时,利用粒子群算法对支持向量机参数进行全局寻优,从而确保了模型参数的准确性.模型的测试结果显示了良好的精度.将该模型应用到某岩石高边坡中,预测结果与实际情况符合较好,表明该模型在岩石边坡稳定性预测中的可行性和有效性.     

基于粒子群协同优化算法的供应链金融信用风险评价模型

针对供应链金融模式下信用风险评价精度受信用特征子集与模型参数影响的问题, 提出一种粒子群协同优化信用风险评价模型. 该模型在充分论证供应链金融风险特征指标体系的基础上, 利用二进制粒子群算法优选特征子集, 并对支持向量机(SVM)参数协同优化. 对供应链金融信用风险评估进行实验, 并与传统径向基支持向量机和主成分分析特征抽取方法对比, 结果表明, 该模型优选的特征子集和SVM参数能显著提高信用风险评价精度.     

结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别

给出一种结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别算法,以提高对视频中群体行为识别的准确率.首先通过群成员关节点骨架的姿态结构信息和群成员的社会网络信息描述群体在每一帧中的行为,并采用张量形式表示;然后使用多路非线性特征映射分解张量核,并利用粒子群优化张量核孪生支持向量机的模型参数;最后结合张量特征和孪生支持向量机实现视频中的群体行为识别.CAD2数据集和自建数据集上的实验结果表明,张量特征能够有效地表示群体行为,相比经典算法,所提算法能有效提高群体行为识别的准确率.      

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。     

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.     

利用蜂群算法优化的区域高程拟合精度分析

针对最小二乘支持向量机拟合法的拟合参数难以选取的问题,提出将人工蜂群算法引入最小二乘支持向量机建立高精度区域拟合模型的方法。人工蜂群算法可对最小二乘支持向量机中的参数进行全局性追踪搜索,模仿蜜蜂的采蜜过程,将参数的初选值作为蜜源,最小二乘支持向量机预测的平均平方误差作为目标函数,在一定范围内经过迭代更新确定最佳参数,最终建立精度较高的全球定位系统(GPS)高程拟合模型。实验结果表明,相比常规最小二乘支持向量机拟合法,ABC-LSSVM组合方法构建的拟合模型精度提高了28%,在此同时,该组合方法比BP神经网络拟合法的收敛效果更高、稳定性更佳,证明了ABC-LSSVM组合方法在GPS高程拟合模型构建中的有效可行性,为GPS高程拟合模型的建立提供一定的参考价值。     

基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机用电量预测模型

为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,本文提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性,避免造成局部最优。利用自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数,经过实证分析能够一定程度提高模型的预测精度,可以为中长期负荷预测工作提供一些的参考。     

人工蜂群算法优化支持向量机的传感器节点定位

为了提高传感器节点的定位效果,针对支持向量机参数优化问题,设计一种人工蜂群算法优化支持向量机的传感器节点定位模型.首先采集传感器节点的相关数据,提取有效参数;然后采用支持向量机建立传感器节点定位模型,并采用人工蜂群算法解决支持向量机的参数选择问题;最后在MTALAB2014平台进行传感器节点定位实验.实验结果表明,该模型可以反映当前传感器节点的位置,获得较精准的传感器节点定位结果.     

Support vector machine based on chaos particle swarm optimization for fault diagnosis of rotating machine

The performance of the support vector machine models depends on a proper setting of its parameters to a great extent. A novel method of searching the optimal parameters of support vector machine based on chaos particle swarm optimization is proposed. A multifault classification model based on SVM optimized by chaos particle swarm optimization is established and applied to the fault diagnosis of rotating machines. The results show that the proposed fault classification model outperforms the neural network trained by chaos particle swarm optimization and least squares support vector machine, and the precision and reliability of the fault classification results can meet the requirement of practical application. It indicates that chaos particle swarm optimization is a suitable method for searching the optimal parameters of support vector machine.     

改进的粒子群算法的小波支持向量机预警模型

将小波函数引入支持向量机核函数,同时在支持向量机的学习算法上,引入了改进的粒子群优化算法,使得支持向量机的参数得到最优解,从而建立上市公司财务困境预警模型。实验结果表明,本文提出方法的预测准确率高于普通的小波支持向量机预警模型。     

基于改进蚁群算法优化参数的LSSVM短期负荷预测

提出一种自动优选最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的改进蚁群(MACO)算法.该算法将LSSVM模型的参数作为蚂蚁的位置向量,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到模型的最优参数,得到基于MACO算法优化的LSSVM(MACO-LSSVM)预测模型.将优化后的LSSVM模型应用于短期电力负荷预测问题,选择湖南某地区日期为2009-08-01至2009-08-30各小时点的数据进行分析,对2009-08-31该日24 h的负荷进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较.研究结果表明:本文方法得到的均方根相对误差为1.71％,比用BP神经网络和SVM模型得到的均方根相对误差分别低1.61％和1.05％.