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为提高滑坡变形预测精度,先以支持向量机为基础,采用试算法和粒子群算法优化其模型参数,构建了优化支持向量机模型,实现了滑坡变形预测;其次,再利用Spearman秩次检验法来判断滑坡的变形趋势,并通过变形趋势判断来佐证预测模型的准确性。实例研究表明:试算法和粒子群算法能有效克服支持向量机在参数设定过程中的主观性,得到优化支持向量机不仅具有较高的预测精度,还具有很好的滚动预测能力。同时,Spearman秩次检验能有效判断滑坡的变形趋势,且AR(1)模型可有效剔除原始变形序列的相关性,经去相关性处理后,相应变形序列的Spearman秩次系数会不同程度的减小,得出的判断结果趋于保守;对比变形预测结果与趋势势判断结果,得出两者具有较好的一致性,验证了2种方法在滑坡变形规律研究中的适用性和有效性。 相似文献
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煤层气是近一二十年在国际上崛起的洁净、优质能源和化石能源的新矿种,其地质研究对能源的补充意义重大.该文对煤层气的含量提出基于量子粒子群优化的支持向量回归算法进行预测.支持向量回归算法是一种非线性的基于内核的回归方法,它可以采用良好的函数逼近,并具有泛化能力.由于支持向量回归算法的参数对预测性能影响很大,量子粒子群优化在本研究中可用于选择支持向量回归算法参数.本文选用基岩深度,煤层的厚度,断层间的水平距离,煤的挥发分作为煤层气含量的预测模型的输入向量,经过比较量子粒子群优化的支持向量回归算法和支持向量回归算法之间的煤层气体含量的预测误差表明,量子粒子群优化得到的煤层气体含量的预测精度均高于支持向量回归算法的精度. 相似文献
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《甘肃科学学报》2020,(2)
为准确掌握隧道大变形的发展规律,以支持向量机及M-K检验为基础,构建了隧道大变形的预测模型及趋势判断模型,且为保证预测精度,先利用试算法和粒子群算法优化支持向量机的模型参数,进一步利用混沌理论优化前者的残差序列,以逐步提高预测精度;同时,利用M-K检验判断隧道大变形的发展趋势,并与前述预测结果对比,实现隧道大变形规律的综合分析。实例检验表明:通过参数优化可有效提高预测精度,且混沌理论对残差序列的优化效果较好,保证了隧道大变形的高精度预测,且M-K检验的分析结果与预测结果一致,均得出分析断面的变形将会进一步增加,验证了2类模型在隧道大变形规律研究中的适用性,进而为隧道大变形规律研究提供一种新的思路。 相似文献
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【目的】在选取图像特征对图像进行分类时,选取的特征属性是否冗余会影响到图像分类的正确率。为提高分类的准确率,使用Relief-PGS优化算法对特征子集和支持向量机参数同步进行优化。【方法】首先使用Relief算法对特征数据集进行筛选,其次将筛选出的特征子集数目和支持向量机参数一起编码到粒子群-遗传算法中进行同步优化,最后对处理后的数据集进行分类,能有效提高分类的准确率。【结果】选取UCI数据库中的5种数据集进行分类,与传统的SVM算法、PGS算法和Relief-SVM算法相比,Relief-PGS优化算法对图像分类的准确率分别提高了22.53%、6.05%和11.16%。【结论】研究结果表明,Relief-PGS算法在去掉不重要特征的同时,对支持向量机参数进行优化,能有效提高分类的准确率。 相似文献
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基于粒子群优化的粒子滤波算法精度不高,运算复杂度大,难以在实际工程中应用. 为此,文中提出一种新型邻域自适应调整的动态粒子群优化粒子滤波算法. 该算法考虑了粒子的邻域信息,利用多样性因子、邻域扩展因子和邻域限制因子共同对粒子的邻域粒子数量进行自适应调整,控制粒子对邻域的影响,减轻局部最优现象,达到收敛速度和寻优能力的最佳平衡. 利用UNGM模型、目标跟踪模型以及故障检测模型对算法的性能进行仿真测试,结果表明:该算法与PSO-PF相比提高了精度和运算速度,具有实际工程应用价值. 相似文献
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本研究通过对核极限学习机的原理进行分析,确定优化参数,分析粒子群算法的基本原理,并对多种改进的粒子群算法进行研究,通过基准测试函数对6种算法的优劣进行分析。笔者选取综合学习粒子群算法为优化核极限学习机的基本框架,并将线性递减惯性权重和综合学习粒子群算法进行结合,用于改进粒子群算法易陷入局部最优的问题,从而实现对核极限学习机的参数优化。 相似文献
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针对一类非线性离散时间动态系统,提出了基于改进泛模型的非线性控制方法。该方法首先将非线性系统动态线性化为带误差修正的改进泛模型,对其中的时变特征参量建立AR模型进行预报,然后在改进泛模型的基础之上,根据二次型性能指标设计最优控制律,控制律中的未知参数即为AR模型中的参数以及泛模型中的误差修正系数,将其作为粒子向量,采用粒子群优化(PSO)算法进行优化。经过优化后的控制律作用于该非线性对象,可以收到良好的控制效果。该方法的优势在于简单而且易于实现。仿真结果表明了算法的有效性。 相似文献
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为了提高数控机床几何误差建模精度,改进补偿效果,先用测力环等仪器模拟施加并测量机床主切削力,再用激光干涉仪同步测量机床俯仰角和偏摆角误差. 根据粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的相应参数,并以实际测量数据进行训练,从而建立
了PSO-SVM力-几何误差预测模型. 实际试验表明,PSO-SVM误差预测模型输出的偏摆角误差预测值与实测数据的最大差值仅为0.6 μrad,俯仰角误差预测值与实测数据的最大差值仅为0.21 μrad,远小于利用BP神经网络以及常规方法优化的SVM所建立的力-几何误差预测模型的误差,因此该模型可用于数控机床几何误差的高精度实时补偿. 相似文献
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针对四旋翼飞行器飞控系统中存在PID控制器参数难以整定的问题,提出一种改进的粒子群算法,应用于PID参数的整定优化中.为了让粒子群在算法早期拥有较强的全局搜索能力,在算法后期拥有较强的局部开发能力和较快的收敛速度,该改进算法采用了一种可使惯性权重非线性下降的调整策略;同时,算法融合了遗传算子,进一步加快了收敛速度,避免算法陷入局部最优.将该算法应用于PID控制器的参数优化,以实数编码的形式直接生成与PID参数组对应的粒子群,并把控制系统的误差性能指标作为评价粒子群的适应度函数.通过与标准粒子群算法与手动调参的阶跃响应对比分析,发现改进算法其阶跃响应曲线超调量更小,调节时间更短,响应速度更快,动态性能更优.提出的改进算法能对四旋翼飞行器飞控系统中的PID参数进行较好的优化,实现更好的控制效果,使得飞行器在飞行过程中更加平稳. 相似文献
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参数选择对于支持向量机(support vector machine, SVM)的分类性能很重要,其本质是搜索寻优.该文提出以最小化K-fold交叉验证误差为目标,以改进模拟退火粒子群优化算法(improved simulated annealing particle swarm optimization, IM-SAPSO)为寻优方法的SVM参数优化方法. 利用优化的SVM对扩展的二元相移键控(extended binary phase shift keying, EBPSK)通信系统中经冲击滤波器的“0”和“1”码元进行分类,并和基于SVM、PSO-SVM以及幅度积分判决的EBPSK检测器进行性能对比. 仿真结果表明:基于IMSAPSO和SVM的EBPSK检测器性能明显好于其他3 种检测器. 相似文献
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对基于支持向量机的数字水印算法做了概要性的介绍,由于支持向量机可以通过有限的训练集样本得到小的误差,从而提高学习的泛化能力,因此支持向量机在版权保护领域有很好的应用效果.对基于支持向量机的数字水印技术的相关概念和现有算法进行了描述与分析,另外,对基于支持向量机的数字水印技术的未来发展方向和前景进行了预测. 相似文献
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结合中国国家统计局的数据,使用基于核主成分分析与加权支持向量机的方法建立模型,找出了影响就业(失业)的22个主要指标.考虑到这些指标相互之间的相关性,使用核主成分分析与加权支持向量机的方法建模,给出了算法的步骤,构造了非线性预测函数,并对1995-2009年的城镇登记失业率进行拟合预测,得到的结果具有较高的精度. 相似文献