基于在线支持向量机和遗传算法的预测控制

针对非线性系统模型预测控制中预测模型容易失配且目标函数难以求解的问题,本文提出一种基于在线支持向量机建模和遗传算法滚动优化的模型预测控制方法。该方法利用在线支持向量机建立被控对象的非线性模型,在线支持向量机是一种迭代学习的支持向量机训练算法,可以进行在线训练,从而实现模型在线自校正;并且通过遗传算法求解目标函数的最优控制量,完成滚动优化。对非线性系统的仿真研究结果表明,该方法有效且具有良好的自适性。     

基于GA和Bootstrap的最小二乘支持向量机参数优选

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便.针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

最小二乘支持向量机的参数优选方法及应用

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便,通过建立适当的性能指标,用遗传算法优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测并与其它方法的预测结果比较,结果证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

最小二乘支持向量机在强化学习系统中的应用

将连续状态空间下的Q学习构建为最小二乘支持向量机的回归估计问题,利用最小二乘支持向量机良好的泛化以及非线性逼近性能实现由系统状态-动作对到Q值函数的映射。为了保证计算速度以及适应Q学习系统在线学习的需要,最小二乘支持向量机的训练样本是窗式移动的,即在Q学习系统学习的同时获取样本数据并进行最小二乘支持向量机的训练。小车爬山控制问题的仿真结果表明该方法学习效率高,能够有效解决强化学习系统连续状态空间的泛化问题。     

一种基于粗糙集理论的SVM短期负荷预测方法

在分析粗糙集理论方法与支持向量机方法的优势和互补性后,探讨了粗糙集与支持向量机的结合方法,提出了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。该系统利用粗糙集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,减少支持向量机的训练数据,克服支持向量机方法因为数据量太大,处理速度慢等缺点。将该系统应用于短期负荷预测中,与BP神经网络法和标准的支持向量机方法相比,得到了较高的预测精度,从而说明了基于粗糙集理论方法作为信息预处理的支持向量机学习系统的优越性。     

用于回归估计的支持向量机方法

用于回归估计的支持向量机方法以可控制的精度逼近非线性函数，具有全局最优、良好泛化能力等优越性能，得到广泛的研究。描述了该方法的基本思想，着重讨论了V-SVM、最小二乘SVM、加权SVM、线性SVM等支持向量机的新方法，降低训练时间和减少计算复杂性的分解法、SMO及增量学习算法。在非线性系统参数辨识、预测预报、建模与控制研究中，支持向量机是很有发展前途的研究方法。     

基于最小二乘支持向量机的非线性系统建模

探讨了利用支持向量机进行非线性系统建模的方法。首先,利用相空间重构,将非线性时间数据序列映射到高维空间,以便把时间序列中蕴藏的信息充分显露出来。其次,基于最小二乘支持向量机(RLS-SVM)对系统进行建模,仿真结果表明,支持向量机具有良好的非线性建模能力和泛化能力,原始时间数据序列和重建时间数据序列相似,说明提出的算法能够有效的对非线性动态系统的时间序列进行建模。     

基于修正核函数SVM的网络入侵检测

支持向量机分类方法在小样本、非线性情况下具有较好的泛化性能,在入侵检测系统中有着广泛的应用。针对入侵检测过程中可能出现的由两类样本不平衡造成的分离超平面偏移现象,以核函数所蕴含的黎曼几何为依据,引入一个伪一致性变换函数,对核函数进行修改,提高支持向量机的分类泛化能力,建立基于支持向量机的网络入侵检测系统,并对系统总体结构和运行机制进行了详细的描述。实验仿真表明,该系统可有效地提高入侵检测的准确率,改善由于数据集不平衡造成的支持向量机分类偏移的情况。     

基于独立成分分析和模糊支持向量机的人脸识别方法

成分分析(PCA)只能从2阶上去消除数据的相关性，传统支持向量机在解决多类问题时会出现分类的盲区问题，针对这两种情况，首先采用独立成分分析(ICA)方法解决了高阶上的数据相关性问题；同时在传统支持向量机中引入模糊隶属度函数，用模糊支持向量机解决了传统支持向量机在多类数据识别中的盲区问题。通过实验证明了该方法在人脸识别率上取得了显著提高。     

基于AR模型和支持向量机的转子系统故障诊断方法

提出了基于AR模型和支持向量机的转子系统故障诊断方法.该方法对转子系统的振动信号建立AR模型,以AR模型主要的自回归参数和残差的方差作为特征向量,然后建立支持向量机分类器,进而判断转子系统的工作状态和故障类型.实验结果分析表明,该方法能有效地应用于转子系统的故障诊断.并通过支持向量机与BP神经网络的性能比较,说明了支持向量机的优点.     

基于支持向量机的交通流混沌快速识别研究

采用支持向量机研究交通流混沌的在线快速判别问题.在分析交通流控制对交通流混沌判别的要求和现有混沌判别方法存在问题的基础上,提出了基于支持向量机的在线交通流混沌快速实时判别方法,介绍了该方法的原理和实现该方法的系统结构.重点讨论了特征向量的提取和支持向量机实现在线识别的算法,给出了仿真试验结果,说明了方法的可行性与正确性.     

基于压缩感知的多核稀疏最小二乘支持向量机

为了提高稀疏最小二乘支持向量机对高维、异构数据的泛化性能,提出新型的基于压缩感知的稀疏多核最小二乘支持向量机算法。首先根据压缩感知理论,用正交匹配追踪算法对最小二乘支持向量机的支持向量进行稀疏化,再利用线性多核扩展法求出新的核函数矩阵。将新的核矩阵应用到最小二乘支持向量机,得到稀疏多核最小二乘支持向量机的解,用稀疏的支持向量实现函数回归。理论分析与数据实验对比结果表明该模型对于高维、异构数据能够更快更准确地进行训练,大大提高了模型的泛化能力和运算速度。     

改进的稀疏孪生支持向量回归算法

相比传统支持向量机,尽管孪生支持向量机具有较快的计算速度,然而不具备结构风险最小化和稀疏性,易产生过拟合现象。针对这一问题,提出了一种具有稀疏性的改进的孪生支持向量回归算法。通过在目标函数中加入正则项将结构风险最小化原则引入到孪生支持向量回归算法中,改善了算法的回归性能|同时选择训练样本的一个子集代替全部的训练样本,使核函数由方阵转变成矩形阵,从而使算法具有稀疏性,有效减少运算时间。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。     

Dual membership SVM method based on spectral clustering

A new fuzzy support vector machine algorithm with dual membership values based on spectral clustering method is proposed to overcome the shortcoming of the normal support vector machine algorithm,which divides the training datasets into two absolutely exclusive classes in the binary classification,ignoring the possibility of "overlapping" region between the two training classes.The proposed method handles sample "overlap" efficiently with spectral clustering,overcoming the disadvantages of over-fitting well,and improving the data mining efficiency greatly.Simulation provides clear evidences to the new method.     

基于支持向量机的青霉素发酵过程建模

由于微生物发酵过程的复杂性和高度非线性,更多的简单的数学模型不能很好地描述这类生化系统。支持向量机(SVM)是近几年发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题。SVM方法建立了青霉素效价预估模型,此模型具有良好的拟合和泛化能力。通过实验分析了SVM参数调整对支持向量机建模的影响。通过由现场数据建立的各种模型可以发现,SVM建模方法优于神经网络(ANN)建模方法。     

基于支持向量信息测度排序的快速分类算法

如何降低支持向量机海量训练样本的数目,是提高算法速度的关键。提出利用支持向量分布的几何特征建立基于特征空间中支持向量信息测度的快速算法,对于训练样本首先进行基于支持向量信息测度升序排序处理,然后根据训练样本提供的信息测度选择合适的训练样本子空间,在该样本子空间内采用乘性规则直接求取Lagrange因子,而不是传统的二次优化方法;最后针对附加残余样本进行交叉验证处理,直到算法满足收敛性准则。各种分类实验表明,提出的算法具有较好的性能,特别是在训练样本庞大、支持向量数量较多的情况下,能够较大幅度地减少计算复杂度,提高分类速度。     

基于BLP-ALO-SVM的风电功率短期预测方法

为了对短期风电功率及其波动范围作出有效预测,提出一种基于混合算法优化支持向量机的风电功率短期预测方法。采用探索性数据分析对原始风速数据进行预处理,提高风速数据的质量;采用混沌映射、莱维飞行策略和粒子群算法提升蚁狮算法的性能;应用经混合算法优化的支持向量机模型对风电功率进行预测。实验结果表明：相较于新型的风电功率预测模型,该方法输出的结果预测误差更低,表现出对于风电功率更好的预测能力。     

供水管网爆管故障诊断的PSO-SVM方法

根据供水管网的实际水压监测数据, 采用粒子群算法优化反演管道的海曾-威廉斯系数, 并通过在管道中间加入虚节点来模拟爆管故障, 进而基于节点水压法建立了管网在爆管故障情况下的水力计算模型. 由计算模型计算出一组不同爆点、不同爆管程度组合下的监测点处的水压值, 以此反向训练支持向量机(SVM)模型, 并通过粒子群算法(PSO)对优化支持向量机模型的核参数, 建立了基于PSO-SVM方法的供水管网爆管诊断模型. 最后, 通过一个供水管网的室内实验模型验证了上述诊断模型的有效性.     

Adjustable entropy function method for support vector machine

Based on KKT complementary condition in optimization theory, an unconstrained non-differential optimization model for support vector machine is proposed. An adjustable entropy function method is given to deal with the proposed optimization problem and the Newton algorithm is used to figure out the optimal solution. The proposed method can find an optimal solution with a relatively small parameter p, which avoids the numerical overflow in the traditional entropy function methods. It is a new approach to solve support vector machine. The theoretical analysis and experimental results illustrate the feasibility and efficiency of the proposed algorithm.