基于支持向量机回归的曲线拟合

在科学实验研究中,经常需要实验的观测数据,来寻求两个物理量之间近似的解析函数关系和曲线方程,这就是人们常说的数据拟合或曲线拟合,而且经常要从这些已知数据中总结规律,用以预报未知。本文引入支持向量机作为背景进行曲线拟合。此法能满足在小样本情况研究统计学习规律的理论,通过引入结构风险最小化准则来控制学习机器的容量,从而刻画了过度拟合与泛化能力之间的关系。     

新型非平行平面支持向量回归机及其应用

支持向量回归机(SVR)和孪生支持向量回归机(TSVR)是机器学习中的常用算法.受TSVR启发,针对SVR训练速度和预测精度问题,提出一种新型非平行平面支持向量回归机(NNHSVR).NNHSVR的优势如下:(1)NNHSVR模型构造的是两个较小规模的二次规划问题,最终求解得到2个非平行平面,训练速度较SVR快;(2)NNHS-VR在目标函数中加入调节参数u,对边界函数进行约束,使得模型对离群点更加鲁棒.人工数据集和UCI数据集上的实验表明:NNHSVR算法不仅有较好的泛化性能,而且训练速度快.将NNHSVR算法应用于传染病预测问题,取得了比传统传染病预测模型BP神经网络更好的效果.     

基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测

将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测.根据基坑位移的实测时间序列资料,应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型.研究结果表明,最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测,具有较高的预测精度.与通常采用的BP神经网络相比,该方法具有预测误差小、计算快速、所需数据少等优点.     

基于支持向量回归机的时态数据预测研究

基于支持回归支持向量机模型,建立了一种对时态数据预测的方法,可以对多属性时态数据进行预测,实验结果表明该方法在预测上具有一定的稳定性和准确性.     

基于支持向量回归的国际贸易发展趋势的预测研究

支持向量机是V．Vapnik在统计学习理论（SLT）的基础上发展起来的一种新兴的用以解决小样本的机器学习方法。文采用支持向量回归（SVR）的方法分别对人工构造的仿真函数和中日国际贸易发展进行了回归和预测，仿真结果展示了SVR有限样本的情形下仍然具有较好的拟合和预测能力。     

基于支持向量机的短期GDP预测模型与应用研究

支持向量机是最近几年国际上模式识别研究的热点,具有全局最优和良好的泛化能力.本文在理论分析江门市GDP预测指标体系的前提下,研究了基于SVM的预测方法,并运用实际数据进行建模和预测,获得了比较准确的预测结果.     

基于模糊回归支持向量机的短期负荷预测

支持向量机(SVM)是一种新颖的机器学习方法,具有泛化能力强、全局最优和计算速度快等突出优点.模糊数学在不确定性、不精确性及噪声引起的问题上,有其特有的计算分析操作,能有效地分析和处理模糊信息.研究了一种模糊回归支持向量机模型,该模型将两者有机结合,发挥了各自的优点.将其应用到电力系统短期负荷预测,仿真结果表明,所提方法不仅具有与支持向量机方法相同的预测精度,且提供了更多的有用信息.     

基于支持向量机的空气降尘预测

支持向量机(Support VectorMachine,SVM)是近年来受到广泛关注的一种学习机器.将支持向量机引入环境时序预测中,有效地求解了空气中降尘的预测问题.实验结果表明,支持向量机不仅具有较强的理论背景,而且具有更强的预测预报能力.     

一种新的支持向量回归预测模型

综合最小二乘回归估计和支持向量机回归估计算法的各自在回归理论上的优势,通过理论推导,提出一种改进的支持向量机回归估计算法--SVR-LS方法.然后通过实验对比验证,发现新方法不但在拟合逼近方面有不错的效果,而且在回归估计方面,其学习速度和精度都要优于标准的支持向量机回归估计算法.     

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。     

四边固支钢筋混凝土板力学性能的影响因素分析

通过ANSYS计算软件对四边固支钢筋混凝土板进行力学性能的影响因素分析,通过建立模型和分析,得出不同影响因素下混凝土板的变形特征和应力分布规律,同时对作用相同荷载和约束条件下实心板和空心板进行分析比较,发现边长比和板截面形式对板的力学性能影响较大,配筋率和板厚对板的受力也产生一定的影响,选择适当模型参数将改善混凝土板的力学性能.     

基于RBF神经网络的销售预测模型的研究与应用

文章研究一种基于RBF神经网络建立预测模型方法,其主要采用有监督学习的SG(Stochastic gradient)法对RBF神经网络进行训练,并通过遗传算法优化隐层节点的中心值,用优化的中心值再次训练网络,优化网络参数,得到全局最优解。     

应用等维新息双向差分灰色模型进行趋势分析的新发现

本建立了最佳等维新息双向差分灰色模型，不仅拓宽了灰色预测的适用范围，而且还通过维数选择确定了最佳维数；使用最新数学工具软件MATLAB进行编程，同时通过对上证周指进行趋势分析，该等维新息预测能较准确地预测未来随机时间序列的涨、跌幅度。     

基于断裂力学理论的钢桥疲劳可靠性评估

为了研究钢结构桥梁的疲劳可靠性,使得钢桥在可接受的风险水平下工作.基于断裂力学理论和可靠性分析方法,建立了适用于钢桥的断裂疲劳可靠性模型,同时对模型中的初始裂纹长度a0、临界裂纹长度ac以及疲劳裂纹扩展参数C和m等相关参数进行了分析,并通过可靠性分析方法确定钢桥构件的疲劳可靠度.将该模型应用于一座实际桥梁,通过可靠性理论中的JC法获得了该桥主要构件横梁和下弦杆的疲劳可靠度随累积应力循环次数的变化规律,为该桥在一定的目标可靠指标下进行服役提供了理论依据.     

基于支持向量机的任务调度模型

云计算框架大大改进了并行算法的实现难度,但是大部分算法有其局限性.介绍了MapReduce(映射化简)的基本实现原理和调度模型的缺陷,提出了基于支持向量机的的MapReduce进化算法,并给出了基本模型及实现.运用Hadoop云计算平台进行了仿真验证,实验结果表明,基于支持向量机的MapReduce计算框架在候选云节点的调度分配的准确性上有明显提高,并且加快了数据迭代的效率.     

多功能土工材料力学性能计算机分析测试系统

为了提高土工材料力学性能分析的精度与效率，本文提出了一种新的分析测试方法。即利用计算机内插驱动卡驱动步进电机，步进电机拖动实验台进行试验，数据采集卡采集位移与拉、压力的数据，经A／D转换输入计算机，再经计算机对数据进行处理，结果由打印机打印。其中数据的采集采用动态数据库链接。实际测试结果表明精度完全满足国标GB／T17633和用户的要求。     

宝钢IF钢大生产产品性能预测

以ＢＰ算法为基础开发了ＡＮＮ学习预测系统,用于宝钢ＩＦ钢大生产产品性能预测．同时,应用在宝钢ＩＦ钢大生产数据对该系统进行了测试和分析,并与多元线性回归结果进行预测精度比较．结果表明,ＡＮＮ学习预测系统,除σ_(０.２)误差较高（９．０％）外,σ_ｂ,δ,ｒ和ｎ值均＜５．０％,且比多线性回归方法精度高．     

基于SVM的沙尘暴预测模型

根据沙尘暴天气的特点和支持向量机（support vector machine，SVM）方法在解决小样本学习问题中的优势，提出基于SVM的沙尘暴预测模型．首先利用主成分分析法进行数据预处理，然后选择了径向基核函数，并通过分析惩罚参数和核参数对SVM分类器性能的影响，确定了参数的搜索空间，继而利用网格搜索法对其进行优化．在此基础上，构建并实现了基于SVM的沙尘暴预测模型．该模型与BP神经网络模型的运行结果对比表明，基于SVM的沙尘暴预报模型稳定性好，运行速度快，预报准确率提高了71．2％．     

电力负荷时间序列预测的应用与研究

时间序列预测是电力负荷预测的重要方法。但是它对天气、节日等影响电力负荷变化的因素不敏感,对非平稳序列的处理需要多次差分运算达到基本平稳后才能进一步建立预测模型。因此,提出基于属性分类的时间序列预测方案。该方案把电力负荷按影响因素进行分类,预测时按预测对象的属性来选取预测样本。基于属性分类的电力负荷时序预测方案把时刻、天气、节日等因素考虑到了预测过程中,弥补了电力负荷时序预测的缺陷。实验证明该方法提高了电力负荷时序预测的速度和准确度。