基于多分类GA-SVM的高速公路AID模型

智能检测系统已为高速公路交通事件检测提供了有效的途径.为了更加细致地了解高速公路交通运行状态,为突发事件的应急处理提供更加高效、可靠的决策支持, 将支持向量机两分类问题延伸到多分类上来.根据交通事件的发生过程,将其分为自由流状态,交通拥堵加剧状态,交通拥堵消散状态.采集VISSIM对交通事件各阶段进行仿真的原始数据集,运用主成分分析方法对交通输入特性进行降维处理,构建支持向量机多分类事件检测模型,最后用遗传算法选择支持向量机模型参数,获得了满意的检测效果.     

支持向量机用于性能退化的可靠性评估

为解决性能退化轨迹建模中的小样本训练问题,研究了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,提出了基于支持向量机回归模型的产品性能退化轨迹建模、寿命预测及可靠性评估方法.给出两种性能退化轨迹的支持向量机回归模型——单一模型和加权模型.实例分析表明,所提方法有较好的预测精度.加权支持向量机回归模型可在早期实现较高精度的寿命预测,提高性能退化的可靠性评估精度,从而可缩短试验时间,节约经费开支.     

直升机旋翼自转着陆过程的支持向量机模型

把支持向量机方法引入到直升机智能化建模领域,用支持向量机建立了直升机自转着陆过程的旋翼转速模型,并采用序列最小优化算法求解.与神经网络模型相比,直升机的支持向量机模型具有结构简单、运算速度快、泛化能力高等特点.理论分析和仿真结果表明,应用支持向量机建立直升机的仿真模型是切实可行的.     

基于支持向量回归的地铁牵引能耗预测

预测地铁线路未来牵引能耗.有助于评价线路的牵引用能效率、节约能源.地铁牵引能耗影响因素众多且呈非线性关系.因此基于历史数据建立支持向量机回归模型对地铁牵引能耗进行预测.首先,将牵引能耗的影响因素分为供电系统、线路条件、列车属性、运营组织及环境因素五类,并选取线路可变影响因素作为模型输入;然后,利用遗传算法对模型参数进行寻优,适用度函数设计采用交叉验证方法:最后,基于模型最优参数对牵引能耗进行预测.案例结果表明,交叉验证方法有助于提高模型预测精度;支持向量机回归模型的预测精度高于BP(back-propagation)神经网络模型与多元线性回归模型.     

基于支持向量机与概率输出网的深度学习模型

本文提出了基于支持向量机与概率输出网络的深度学习回归模型.该回归模型利用深度学习的深层结构,以及支持向量机的泛化能力、概率输出网络中的条件概率估计特点,建立了多层支持向量机的深度学习结构,避免了深度学习的参数选择问题.其中核参数的选择域呈网格状,通过求取输出对应β分布的累积概率分布和经验累积概率分布的K-S检验,求取一致性的p值最大对应的核参数作为支持向量机模型的核参数.对应的输出为模型提取的特征,作为下一层的输入,直至模型达到结束条件为止.仿真实验通过三个标准的回归数据集证明了本文提出模型的有效性.     

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SVM的入库径流混沌时间序列预测模型及应用

针对常用的入库径流混沌预测模型只能做短期预测,且需要大量样本数据的问题,将支持向量机理论与混沌预测理论相耦合,建立基于支持向量机的入库径流混沌时间序列预测模型,该模型利用混沌理论中的相空间重构技术将原始入库径流序列映射到一个高维相空间,以相空间中的相,占为基础构造训练样本和测试样本,然后利用支持向量机理论进行预测。经实例计算,模型比基于最大Lyapunov指数的混沌预测模型、人工神经网络模型和自回归模型拟合效果好,预测精度高,丰富和发展了入库径流预测理论和方法。     

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.     

广义支持向量机优化问题的极大熵方法

依据最优化理论中的KKT互补条件建立了广义支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的光滑化近似解法极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.该方法特别易于计算机实现,理论分析和数值实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性.     

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。     

分工模型的改进

本文对新兴古典经济学的分工模型进行了改进,把传统的“     

某反坦克导弹视场交叉判据建模与仿真

在建立了某反坦克导弹目标瞄准线数学模型，红外视场锥面数学模型和红外视场重合长度数学模型的基础上，实现了对瞄准线高低角，方向夹角，瞄准线公垂线长度和交叉火力射击条件下视场重合长度的数学解析计算，从而确定了视场在空间的相互位置关系，为进行合理的阵地配置提供了科学的理论依据，最后进行了仿真验证。     

仿生机器鱼尾鳍的动力学研究

高的稳定性是仿生机器鱼高效推进的前提，而对尾鳍的稳定性控制是实现仿生机器鱼稳定性的主要方法。通过“二维波动板”理论，建立了三节仿生机器鱼的动力学模型，并对模型进行了实验验证，由该模型出发，分别计算出水动力和惯性力引起的尾鳍驱动力矩的值，分析了该值与仿生机器鱼各个运动参数的联系。为仿生机器鱼的稳定性控制建立了理论基础。     

移动视频直播的互动性对持续使用意愿的影响

移动视频直播指用户通过移动设备实时制作或观看视频的服务。近年来,移动直播APP快速发展,吸引了大量的用户,然而平台的最终成功取决于用户持续使用。本文聚焦于移动视频直播的互动性,以流体验理论、社会临场感理论和认同理论为基础,从心理认知视角探讨了互动性对用户持续使用意愿的作用机理。通过问卷调查,共收集346份有效问卷,采用SPSS和PLS软件对假设模型进行验证。结果显示,移动视频直播的互动性通过提高用户观看体验（流体验、社会临场感）和主播认同进而影响满意度和持续使用意愿。同时互动性的各个维度对用户体验和认同感的影响程度存在显著差异。据此,为移动视频直播运营商的长期发展提供了理论指导。     

四类拍卖的收益等价性研究

在收益等价性及应用的完整框架下对四类拍卖的收益等价性问题进行了总结、研究和探讨.在对收益等价定理进行推论和应用的基础上,确认了SIPV(对称、独立、私人价值)假设下四种拍卖期望收益与期望支付的等价性,推导了二价全支付拍卖的均衡竞价策略.在此基础上比较并解释了SIPV假设下四种拍卖均衡报价的排序关系.总结,比较并解释了关联价值假设下四种拍卖的期望收益的排序关系.指出不同的信息结构设定是影响不同假设下拍卖收益等价性和不同假设拍卖模型对经济现象解释能力的关键因素.最后,展望了拍卖收益等价问题的新的发展方向.     

油田压裂井增油量的预测及其生产规划的优化设计

利用现有压裂井产油观测数据，采用动态数据处理方法，建立了月增油量的预测模型；依据预测结果，利用整数规划的方法，规划设计未来年度油田的压裂井数及压裂方式。     

线性调频-二相编码雷达信号分析

报道了一类由二相编码信号与线性调频信号组合而成的新的脉冲压缩信号。导出了这类信号的表达式。通过理论分析和计算机模拟,给出了该类信号的模糊函数(图),幅度谱特性,匹配滤波器输出波形,多普勒频移特性,有加权时的压缩脉冲时间旁瓣波形和低截获概率等方面的性能。分析证明,该类信号与线性调频信号或二相编码信号相比具有更好的低截获概率特性,其多普勒性能优于二相编码信号。     

风险概念分析

分析了风险的概念,介绍了不确定性经济学、保险和金融三个领域中与风险有关的概念（效用函数,风险厌恶,保险,金融风险）和各自关心的主要问题（如风险的衡量,保费的确定,资产价格波动）,以及一些重要结论（Pratt定理等）。     

仿真技术在风力机总体性能分析中的应用

采用叶素动量理论进行风力机气动力学的计算分析,并编制程序,建立风力机ADAMS仿真模型,在MATLAB/simulink下建立风力机传动系统的数学模型;将计算的气动载荷加载到风力机仿真模型上,将传动系统模型同ADAMS进行联结,实现对风力机系统总体性能的联合仿真.仿真数据同国际有名的风力机分析软件计算数据比较表明,该联合仿真方法可以较好的模拟风力机的总体性能.研究为风力机总体性能分析进行了一次有益的探索.     

不同流道轴面形状的液力缓速器内流场的模拟

为了研究不同流道轴面形状对液力缓速器制动力矩的影响,采用了雷诺时均N-S方程、标准k-ε模型和SIMPLEC算法对液力缓速器内部流场进行了数值模拟,分析了不同轴面形状下液体流动的速度分布、压力分布和湍动能分布规律.以Rothalpy值的变化作为损失分析指标,定量比较不同流道轴面形状对制动力矩的影响,得出长圆形缓速能力最大,扁圆形次之,梨形最小,可为液力缓速器设计理论的完善和后续研究工作提供重要的理论依据.