基于遗传算法优化的支持向量机品位插值模型

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性.     

基于遗传算法优化参数的支持向量机短期负荷预测方法

通过研究参数选择和支持向量机预测能力的影响,建立利用遗传算法优化参数的支持向量机负荷预测系统.通过遗传算法对支持向量机(SVM)预测模型的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,然后,代入支持向量机SVM预测模型中,得基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)模型,利用此模型对短期电力负荷进行预测研究.通过实例验证,选择河北某地区2005-03-02至2007-05-22每天各个时点的数据进行分析,并且选择SVM模型与BP(Back propagation)神经网络进行对比.研究结果表明:用GA-SVM算法得到的均方根相对误差仅为2.25%,比用SVM模型和BP神经网络所得的均方根相对误差比分别低0.58%和1.93%.所提出的测试方法克服了传统参数选择方法存在的缺点(如研究者往往凭经验和有限的实验给定一组参数,而不讨论参数制定的合理性),提高了支持向量机的预测精度.     

金融时间序列预测中的GA-SVR方法

针对支持向量机方法在金融时间序列预测的过程中,模型参数选取不当的导致预测精度较低等问题,利用遗传算法优化选取支持向量机模型参数,建立了一种基于遗传算法优化支持向量机参数的金融时间序列预测模型。并将该方法应用于我国上证指数时间序列预测中。实验结果表明基于遗传算法优化的支持向量机方法能较好的反映金融时间序列预测规律,并且提高了模型预测精度。     

基于人工蜂群算法的支持向量机优化

支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择,针对该问题提出基于人工蜂群算法的支持向量机参数优选方法并将其应用于电机轴承的智能故障诊断.该方法采用分类错误率的倒数作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子与核函数参数进行优化.通过在多个标准数据集上的测试证明,与遗传算法等传统优化算法相比,人工蜂群...     

GASA-SVM改进算法及其在柴油机供油系统故障诊断中的应用

针对目前支持向量机(SVM)参数选择的盲目性,结合遗传算法GA的并行搜索和模拟退火算法SA的概率突跳特性,提出一种改进的基于遗传退火算法(GASA)混合策略优化支持向量机惩罚函数和核函数参数的GASA-SVM算法。利用柴油机供油系统油压波形的实测数据,归一化处理后作为诊断模型的特征值,建立了基于GASA-SVM的柴油机供油系统故障诊断模型。通过与BP神经网络、RBF神经网络、SVM和GA-SVM故障诊断模型比较表明:应用GASA-SVM建立的故障诊断模型在故障识别准确性上优于其它网络模型,能够有效进行柴油机供油系统的故障诊断。     

基于蚁群优化算法的支持向量机参数选择及仿真

基于支持向量回归机（SVR）模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,以蚁群优化算法为基础,给出支持向量回归机参数优化的一种新方法。该方法以最小化k-fold交叉验证误差为目标,对支持向量回归机中的核参数σ和惩罚系数C由蚁群系统中的节点值体现,数值的优选通过蚂蚁对最优路径的选择进行确定。计算机仿真结果表明：与正交法、遗传算法等相比,该方法在参数优化方面有良好的鲁棒性能和较强的全局搜索能力;该方法用于青霉素发酵过程的建模研究,建模精度较高。     

基于遗传算法优化支持向量回归机的网格负载预测模型

提出一种基于遗传算法优化支持向量回归机的模型进行网格负载预测,使用遗传算法和交叉验证技术解决了支持向量回归机参数难以确定的问题.标准数据集仿真实验结果表明,该模型与试验法定参的支持向量回归机和BP神经网络相比具有更优的预测性能.     

基于遗传算法优化支持向量机的大坝安全性态预测模型

为提高支持向量机对大坝安全性态的预测效果,提出基于遗传算法优化的GA-SVM大坝安全性态预测模型,以k-CV验证误差最小作为优化目标,引入遗传算法对支持向量机的惩罚参数c和核函数参数g进行寻优。模型以影响因子作为输入,以效应量作为输出,采用训练样本对支持向量机进行训练,并使用训练好的模型预测效应量。根据概率统计理论中的3σ准则,建立大坝安全性态三级指标和判别准则。以某大型水库大坝为例,建立该大坝的GA-SVM模型,并与SVM模型和逐步回归模型进行了对比验证。预测结果表明,GA-SVM模型渗压预测值与实测值最接近,预测精度较SVM模型和逐步回归模型提高了约3倍。     

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.      

基于改进PSO算法参数优化的模糊支持向量分类机

借助遗传算法中交叉和选择的思想策略,提出一种改进的粒子群算法对模糊支持向量机的参数进行优化选择.结果表明:该方法能够减少模糊支持向量机参数选择的盲目性,增强了模糊支持向量机的泛化能力,同时也提高了其分类精度.     

改进PSO优化SVM的滚动轴承故障诊断

提出一种基于改进粒子群算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法.首先分析基本粒子群算法的不足及其关键参数,提出多方面改进的粒子群算法,利用10种基准测试函数对比多种粒子群算法,证明该改进算法的优势.然后结合支持向量机,建立滚动轴承故障诊断模型,并提取滚动轴承振动信号的时域、频域、小波包节点能量和CEEMDAN分量排列熵四种特征,构成单一特征和组合特征作为诊断模型的输入特征向量.最后利用凯斯西储大学滚动轴承数据进行验证,并与网格算法、遗传算法和多种不同粒子群算法进行对比.试验证明,本改进粒子群算法优化支持向量机模型在滚动轴承故障诊断中更具优势.     

利用智能算法优化支持向量机参数

为了提高算法在实际问题中的应用能力,基于MATLAB仿真实验平台,研究了网格搜索算法、遗传算法和粒子群算法的参数优化方法,对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化处理,并利用标准的乳腺癌诊断数据集设计仿真实验。结果表明,利用智能算法优化支持向量机参数得到的分类精度比传统的根据经验选择参数的分类精度有了大幅度提高。     

基于遗传算法优化的相关向量机的燃机涡轮叶片故障诊断

以遗传算法、相关向量机理论作为理论指导,采用基于遗传算法优化相关向量机算法对提取的特征向量进行故障分类,并通过与未优化的相关向量机、支持向量机、BP神经网络方法对比,结果发现通过遗传算法优化的相关向量机算法的故障分类正确率要高于相关向量机算法、支持向量机算法和BP神经网络的故障分类方法的正确率,仿真实验验证了优化后的算法在燃机涡轮叶片故障诊断中的优越性和可行性。     

基于GAPSO-SVM的航空发动机典型故障诊断

针对遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法优化支持向量机（SVM）存在容易陷入局部最优解、诊断精度相对较低、鲁棒性较差的问题,提出了一种结合GA、PSO、模拟退火算法的GAPSO优化算法,利用这种算法对SVM的参数进行了优化,优化后的算法能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡.通过对航空发动机典型故障的诊断研究表明,该方法不仅能够取得良好的分类效果,诊断精度高于BP神经网络、自组织神经网络、标准SVM、GA-SVM,而且有较好的鲁棒性,更适合在故障诊断中应用.     

遗传支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用

针对支持向量机中的参数通常靠交叉试验来确定的状况,提出了遗传支持向量机,即使用遗传算法来优化支持向量机中的参数,并将之进一步应用在基于溶解气体分析的变压器故障诊断中.以变压器油中5种主要特征气体作为支持向量机的输入,以7种变压器状态作为相应的输出,选用径向基核,使用遗传算法得到优化参数,充分发挥了支持向量机具有较高泛化能力的优势.实验表明,本文方法能够在较大范围内准确地找到相应的优化参数,并能有效地进行变压器的故障诊断.     

基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型

有效的软件缺陷预测能够显著提高软件安全测试的效率,确保软件质量,支持向量机(support vector machine,SVM)具有非线性运算能力,是建立软件缺陷预测模型的较好方法,但其缺少统一有效的参数寻优方法。本文针对该问题提出一种基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型,将支持向量机作为软件缺陷预测的分类器,利用遗传算法进行最优度量属性的选择和支持向量机最优参数的计算。实验结果表明,基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型具有较高的预测准确度。     

基于支持向量机算法的连铸漏钢预报模型研究

漏钢预报系统的性能往往取决于其算法模型的性能,支持向量机(SVM)算法在解决小样本、非线性及高维模式识别中具有许多特有优势,能够避免神经网络隐含层节点选择及局部极小值等问题,而不同的SVM算法参数往往会对其性能产生显著影响。为此,本文利用GS网格搜索法、PSO粒子群算法和GA遗传算法对SVM支持向量机的算法参数进行了优化,并将优化后的SVM支持向量机算法应用到连铸漏钢预报系统中;利用某钢厂CSP连铸生产线的历史生产数据对各优化后的SVM支持向量机算法进行了训练和测试。测试结果表明,用GA遗传算法优化后的SVM支持向量机算法测试效果较好,得到了98.33%的预报率和100%的报出率,从而验证了基于SVM支持向量机漏钢预报系统的可行性和有效性。     

基于小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化

该文在建立支持向量机分类器分类性能评价函数基础上,分析了支持向量机参数对分类性能的影响,提出了一种基于共享函数小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化方法.该方法利用支持向量机分类性能评价函数评价支持向量机的分类性能,评价函数的倒数作为适应度值,每两个个体之间的海明距离作为共享函数,实现小生境遗传算法.将该文提出的方法应用于5个由Gunna Ratsch收集的标准模式库,实验结果表明由该方法所得参数确定的SVM分类器具有较高的识别率和较简单的结构.     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型.采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优.实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的.     

基于育种算法的SVM参数优化

支持向量机(SVM)的学习性能主要取决于参数选择.论文基于育种算法提出了混合算法的支持向量机参数优化模型,即将种子或者粒子所对应的适应度取作交叉验证方法中的测试样本集数据的识别率,构成基于混合算法的支持向量机,并通过数值试验验证了该方法的可行性。