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。     

小波支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用

为提高支持向量机故障分类器的性能,提出了一种小波核函数支持向量机故障分类器.基于平移不变核函数条件,推导证明了Mexican hat小波函数是一种容许核函数.利用正常、滚动体故障以及内、外圈故障4种状态的轴承试验数据,研究了小波支持向量机分类器的性能.与基于RBF核函数的支持向量机的分类结果进行对比表明,小波支持向量机具有更高的分类正确率.     

基于支持向量机算法的辫状河储层砂体连通性定量评价

以大庆喇嘛甸油田葡萄花油组葡一段辫状河储层砂体为例,综合野外露头、测井、岩心等资料,在精细表征砂体结构基础上,总结辫状河储层砂体接触关系,建立辫状河储层砂体横向、纵向及内部3种连通模式,并应用支持向量机方法定量预测储层砂体连通性,在此基础上采用基于目标的地质建模方法,建立基于3～4级构型界面控制的单砂体模型,在夹层表征...     

基于混合核函数BDK的支持向量机遥感图像分类

以支持向量机关键部分核数的有效选定作为探究目标,从核函数选取规则着手,将遥感数据领域知识嵌入到核函数构造问题中,结合遥感数据本身特征提出一种能同时兼顾到样本亮度差异性和角度差异性的混合核函数选取方法,通过支持向量机传统核函数分类效果进行对比分析,表明混合核方法的有效性.     

组合核支持向量机个人信用评估模型

针对支持向量机模型在分类问题中的广泛应用,提出了一种新的基于支持向量机的个人信用评估模型,通过对支持向量机直方图交叉核、热核特征核、杰卡德距离核和余弦广义距离核4种核函数的组合处理,构造了投票矩阵;通过实际数据实验,获得了良好的分类结果,同时证明了支持向量机自适应组合核加权模型在信用评分系统中具有良好的性能;因此,这种基于支持向量机的个人信用评估模型可以帮助银行或贷款人做出正确的决策。     

软间隔支持向量机中核函数的改进方法

考虑软间隔支持向量机中核函数的改进问题.支持向量机通过核函数定义某个非线性变换将空间x等距嵌入到特征空间Z,然后在空间Z中构造分类超平面.核函数在嵌入过程中诱导了放大因子g(x),它描述了向量x映射到空间Z后被放大的程度.因此,考虑构造保形映射h(x)对g(x)进行调整,提高其在支持向量的取值.从而扩大支持向量密集的区域,增大支持向量机对数据的分类间隔使其具有更好的推广能力.     

基于数据依赖核支持向量机回归的风速预测模型

针对风速随机性大、影响因素多、预测准确度不高的情况,基于支持向量机与信息几何的统计学关联性,从信息几何学角度分析核函数的几何结构,构造数据依赖核函数,并与支持向量机回归相结合,形成数据依赖核支持向量机回归(Data Dependent Kernel-SVR,DDK-SVR)方法.将该方法用于风速预测中,建立DDK-SVR风速预测模型,并将预测结果与传统支持向量机、神经网络方法进行对比.结果表明,DDK-SVR方法具有更高的预测精度.     

基于最小二乘支持向量机的信号回归

基于支持向量机核函数的条件和Sobolev Hilbert空间H1(R;a,b)的再生核,提出了一种称为最小二乘支持向量机的新的回归模型,并将该回归模型应用于信号回归的仿真实验中.实验表明,最小二乘支持向量机的核函数采用再生核是可行的,它优于常用的高斯核函数.     

基于主成分分析和多核支持向量机的农业保险需求预测

为了探索中国农业保险需求评估的新模式,提出一种基于数据降维和多核支持向量机的农业保险需求预测方法;利用主成分分析进行数据降维,从农户经济条件因素、社会文化因素、地理环境因素和政府补贴因素4个方面的7个解释变量中提取出主要影响因子;采用权重的方式将局部和全局的核函数进行线性相加,组成多核支持向量机,实现农业保险需求预测....     

基于支持向量机的中国石油需求量预测研究

根据1990—2011年中国历年石油消费量相关数据构造输入和输出向量,选用径向基函数(RBF)作为其函数,在MATLAB2.10工具箱中设置相应变量进行参数寻优,从而建立基于支持向量机的石油需求量预测模型.为了验证其效果,同时做出了最小二乘意义下的3种预测拟合曲线,数据误差分析结果表明,支持向量机模型的预测精度高、结果更为可靠.用支持向量机模型预测了2012—2015年我国的石油需求量.     

基于核主成分分析和支持向量机的飞机舱音信号识别

为了提高飞机事故原因的调查准确性与实时性,提出了一种基于核主成分分析和支持向量机的舱音背景声识别方法.首先提取和分析了飞机驾驶舱话音记录器中所记录背景声信号的特征参数,然后分别以多项式核函数、sigmoid核函数和高斯核函数3种核函数作为内积,对3种核函数的降维特性进行了对比分析,最后将核方法与支持向量机结合,实现对舱音背景声的分类识别.实验结果表明:通过基于不同核函数的主成分分析方法与支持向量机的结合比较,确定以高斯核函数为内积的SVM分类方法具有较好的分类效果.     

基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究

以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辩识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准的,讨论了测试样本的最小误差和留一法对支持向量机学习方法推广能力的两种估计.最后...     

基于组合核函数SVM的说话人识别方法

 鉴于应用支持向量机进行说话人识别过度依赖于选择核函数的问题,提出一种基于组合核函数支持向量机(SVM)的说话人识别方法.对多项式核函数、径向基核函数进行线性加权,构建既具有全局核函数优点又具有局部核函数优点的组合核函数,并通过多重网格搜索调节权重系数使组合核函数适用于当前数据分布,确定组合核函数SVM 的最优参数,实现对说话人的有效识别.对TIMIT 数据集和含噪声数据集的仿真实验显示,基于组合核函数SVM 的说话人识别性能明显优于单一的多项式核函数、径向基核函数和线性核函数.     

支持向量机在地层识别中的应用

以径向基函数RBF为核函数,根据测井数据建立支持向量机的地层识别模型(SVMM).通过对SVMM分类器中惩罚参数C的优选,结合生产工程需要引入判断函数,提高了SVMM分类器的分类正确率.试验表明:SVM分类器应用在地层识别中效果良好,而且具有广阔的应用前景.     

基于多核函数的模糊支持向量机学习算法

作者针对单个核函数构成的SVM并不能满足诸如数据异构或不规则、样本规模巨大、样本分布不平坦等实际应用的需求,而将多个核函数进行组合,以获得更好的效果,提出一种基于多核的模糊支持向量机算法。此算法决策树中的模糊核权重主要是借助于样本各自的模糊因子来确定。仿真实验数据表明:与传统单核函数支持向量机相比,多核模糊支持向量机具有很好的优越性。     

基于混合核函数支持向量机的回归模型

基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数和Sig核函数进行有效的线性混合,给出一种新的支持向量机的混合核函数,并提出一种基于再生核的混合核函数支持向量机回归模型,该回归模型兼具了全局核函数与局部核函数的优点,且算法的复杂度被降低.仿真实验结果表明:最小二乘支持向量机的核函数采用基于再生核的混合核函数是可行的,回归的效果比单核函数可以更为细腻.     

城市快速路交通事件自动检测算法

为了进一步提高城市快速路交通事件检测的精度,在分析交通事件上、下游交通流参数变化规律的基础上,构建包含12个变量的交通事件检测初始变量集,并采用随机森林方法对初始变量集的关键变量进行筛选,进而构建基于粒子群优化的组合核函数相关向量机模型。最后,利用上海市南北高架快速路的感应线圈实测参数进行实验验证和对比分析。研究结果表明:关键变量筛选可以有效提高交通事件检测的精度,组合核函数相关向量机模型也明显优于单一核函数相关向量机模型和支持向量机模型。     

基于合成核支持向量机的高光谱土地覆盖分类

提出一种基于合成核支持向量机的高光谱数据分类方法。该方法首先对高光谱数据进行分组, 对得到的不同数据组分别运用支持向量机方法进行分类参数的优化, 然后组合不同的核函数来综合不同的数据组, 得到最终的分类结果。利用华盛顿地区 HYDICE 高光谱数据对所提出的方法进行评价和验证, 结果表明, 基于合成核支持向量机的高光谱图像分类, 可获得比传统支持向量机更高的分类精度。     

基于改进的最小二乘支持向量机的高光谱遥感图像分类

支持向量机因其适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性,是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法.核函数是支持向量机的核心,核函数分为局部核函数与全局核函数两大类,不同的核函数将产生不同的分类效果.核函数也是支持向量机理论中比较难理解的一部分.在基本核函数中引入光谱匹配识别中的典型方法--光谱角度匹配法(SAM法),兼顾到光谱亮度与光谱向量方向的距离测度,结合最小二乘支持向量机,通过与传统SVM分类方法的比较,证明这种方法的有效性.     

基于支持向量机模型的滑坡危险性评价

以长安区为研究区,在分析研究区地质环境条件以及滑坡发育特征的基础上,选取12类因子作为评价指标,通过Spearman对各因子之间的相关性进行分析;分别采用线性核函数(LN)、多项式核函数(PL)、径向基核函数(RBF)、Sigmoid核函数下的支持向量机模型对研究区地质灾害危险性进行评价,利用ArcGIS软件生成最终的危险性评价结果图,将评价结果图划分为四个危险等级,分别为极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区;不同核函数下的支持向量机模型经ROC曲线验证得到:RBF-SVM模型的预测精度最高,此核函数下的支持向量机模型更适应于该研究区滑坡灾害危险性评价中。研究结论可以为类似地质环境条件下区域地质灾害危险性评价模型的选取提供参考。