基于量子激励的粒子群优化的SVM研究

本文提出一种基于量子激励粒子群算法优化支持向量机（SVM）训练参数的新方法。该方法在粒子群优化算法中引入量子论思想,提高了粒子搜索的遍历性,从而避免了陷入局部极值,最终得到SVM的最优参数。仿真实验结果表明,本文提出的基于量子激励的粒子群优化的SVM比传统算法优化的SVM的精度高、收敛速度快。     

基于混沌粒子群的SVM参数优化算法

支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.     

基于混沌粒子群的SVM参数优化算法

支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.     

相空间重构和支持向量机参数联合优化研究

在混沌时间序列预测过程中,相空间重构和支持向量机参数是影响混沌时间序列预测性能的两个重要方面,传统上两者是分开单独进行的.利用相空间重构和支持向量机参数之间的互相依赖关系,提出了一种基于粒子群算法的相空间重构和支持向量机参数联合优化方法.参数联合优化核心思想是在相空间重构的同时选择最优支持向量机参数,通过粒子群算法对参数联合优化来实现.通过采用参数联合优化算法对混沌时间序列Mackey-Glass和太阳黑子年平均数时间序列进行了仿真实验,结果表明,相对于传统的分开单独优化方法,参数联合优化方法提高了混沌时间序列模型的预测精度,泛化能力更好.     

基于SVM和混沌PSO的除钴过程工艺指标预测

针对锌湿法冶炼除钴过程存在非线性和大时滞的特点,提出一种基于支持向量机和混沌粒子群算法的工艺指标(钴离子浓度)预测方法。为提高粒子群算法的搜索性能,提出一种基于非优胜粒子混沌变异和全局最优值小范围扰动的混沌变异粒子群算法。采用混沌粒子群算法优化模型参数,采用二进制粒子群算法选择输入属性,以减少模型的复杂度,提高模型的预测精度。研究结果表明:所提出的模型精度满足当溶液杂质离子质量浓度在小于1 mg/L时绝对误差小于0.1 mg/L的现场工艺标准。     

基于改进PSO算法的混合核SVM算法

提出一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的优化混合核支持向量机（SVM）算法（ILPSO）, 解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题. 该算法通过限定粒子的速度、 搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性, 得到了参数的最佳组合. 仿真实验表明, 该算法能更快速、 有效地获得参数的最优值.     

基于蝙蝠算法的支持向量机参数优化

目的针对支持向量机(support vector machine,SVM)的参数选择的重要性,研究一种新的参数优化方法。方法介于蝙蝠算法的模型简单、全局搜索能力强等特点。本文提出基于蝙蝠算法(BA)的SVM参数优化方法,对SVM的惩罚参数和核参数进行优化。结果通过8个UCI标准数据库集的Matlab仿真实验,验证了算法的有效性和可靠性。结论本文方法搜索的最优参数较大地提高了SVM的分类精度,加强了SVM的学习和泛化能力,是一种有效及稳定的支持向量机参数优化方法。     

基于混沌粒子群优化小波支持向量机的汇率预测

目前,支持向量机( SVM)常用的参数寻优方法存在易陷入局部极值的缺点,而其常用的核函数的逼近精度也有待提高.基于混沌映射的遍历性与随机性和小波变换的局部分析与特征提取能力,提出了一种混沌粒子群优化小波支持向量机(CPSO-WSVM)的算法,并应用它构建汇率预测模型.实验结果表明,相比传统的粒子群优化高斯核SVM(PSO-GSVM)的算法,CPSO-WSVM算法大大提高了预测的精度和效率,应用效果好.     

基于自适应粒子群支持向量机的短期电力负荷预测

针对粒子群优化算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种新的基于平均粒距的自适应粒子群优化算法(ASPO).该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性调整,并在算法的后期引入速度变异算子和交换算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性.将该算法应用到基于支持向量机的短期电力负荷预测模型中,对支持向量机的参数进行优化.对某电网的短期负荷预测实际算例仿真分析表明,所提出的基于APSO-SVM方法的预测精度明显优于传统的SVM方法,且速度较快,因此,该算法用于短期电力负荷预测是有效可行的.     

基于GAMPSO-SVM的大坝变形监控模型

建立合理的安全监控模型对实测资料进行实时分析和处理对大坝的安全运行有着重要意义.近年来,支持向量机(SVM)在建立监控模型中得到了广泛应用.但参数的选取对SVM模型的精度有相当大的影响.为了提高参数选择的精度,在标准粒子群算法(PSO)的基础之上,提出了一种加入高斯扰动项的变异粒子群优化算法(GAMPSO),对支持向量机的参数进行寻优,建立了基于GAMPSO-SVM的大坝变形监控模型,并进行工程实例验证.结果表明,该模型能有效避免陷入局部最优,具有更好的预测精度和泛化能力.     

改进的混沌粒子群算法对WLS-SVM性能参数的优化

加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的学习性能和泛化能力取决于其正则化因子C和核函数参数σ的取值。对此,针对WLS-SVM建立C和σ的组合优化目标函数,采用基于Lozi映射的粒子群(PSO)算法来搜索最优目标函数值。迭代过程中,通过分别映射PSO个体最优位置,把产生的混沌序列中的最优解分别逆运算取代当前个体最优位置,引入混沌机制,以混沌变量的遍历性改进粒子群算法,提高全局搜索能力,避免过早陷入局部最优。将其应用于某玩具企业原料月消耗量预测,结果表明了文中所提方法的有效性。     

基于粒子群-支持向量机的时间序列分类诊断模型

构建一种基于粒子群算法-支持向量机(PSO-SVM)的磁共振功能成像(fMRI)时间序列分类诊断模型,通过针对脑区多维时间序列数据的深层次分析实现病症患者和健康者的准确判断与区分,为面向fMRI时间序列数据的病症诊断和预测提供有效科学依据.该方法在以下4个方面不同于其他已有相关研究工作:(1)构建基于自回归模型的脑区多维时间序列数据特征表示;(2)构建基于支持向量机模型的脑区多维时间序列数据分类机制;(3)构建基于粒子群算法的分类学习参数寻优策略;(4)建立融合上述特征表示、优化分类与参数优选模式的fMRI时间序列数据分类诊断模型.通过以精神抑郁症作为实证分析的具体案例,所提出分类诊断模型已取得良好实验效果,展示出其有效性与合理性.     

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.     

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。     

基于PSO的支持向量机多元控制图均值偏移诊断模型

为了诊断多元控制图发出的报警信号是由哪一个或者哪些变量组合发生均值偏移引起的,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量机（SVM）多元控制图均值偏移诊断模型．模型中使用丁。控制图对多元过程进行控制,在假设过程方差．协方差矩阵保持不变的前提下,根据不同的均值偏移模式,产生SVM训练数据集和测试数据集,用Ps0对SVM的参数进行优化,最终得到优化的SVM模型．结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型（SVM．PSO）比基于SVM和基于神经网络（ANN）模型的分类能力更强,分类准确率超过85％．     

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.     

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.      

基于蚁群算法的支持向量机参数优化

针对支持向量机的参数对分类性能的影响,探讨了基于蚁群算法的支持向量机参数优化方法,建立了支持向量机参数优化模型,给出了基于网格划分策略的连续蚁群算法,并将其用于优化模型求解,通过对支持向量机的惩罚因子和径向基核函数进行优化,使支持向量机的分类性能最优.通过仿真和应用实例,验证了方法的有效性,得到了95%以上的分类正确率.     

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。