基于改进最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集、熵权法、自适应粒子群优化算法与加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。首先阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和加权最小二乘支持机的基本原理,并改进了自适应粒子群优化算法的搜索方式和最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集、熵权法和自适应粒子群优化加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。     

基于支持向量机的需水预测研究

以山西省11年实际用水量为例,17个影响需水预测的因子作为支持向量机模型的输入,需水量作为模型的输出,建立了基于支持向量机理论的非线性需水预测模型;根据预测精度,确定了损失系数ε,惩罚因子C及径向基核函数的宽度σ.采用11年用水量资料,前8年用水量作为训练样本,后3年用水量作为检验样本,3个检验样本的需水总量的相对误差分别为0.91%、1.86%和0.93%.结果表明,在训练样本较少的情况下,支持向量机需水预测模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力.     

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。     

基于启发式方法和支持向量机定量研究药物的血脑屏障通透性

构建55个药物分子与其血脑屏障通透性(logB)之间的定量结构-性质关系模型,探讨影响药物血脑屏障通透性的结构因素.应用CODESSA软件计算55个化合物的组成、拓扑、几何、静电和量子化学等结构参数,通过启发式方法筛选得到最佳的结构参数,并建立线性回归模型;用所选的4个结构参数作为支持向量机的输入,建立非线性的支持向量机回归模型.预测结果表明:支持向量机回归模型性能(R2=0.89,MSE=0.06)要优于启发式回归模型的性能(R2=0.82,MSE=0.11).描述符HASA2,NO,FPSA3和E(CH)都是影响logB的主要结构因素.支持向量机模型简单快速,在药物设计中可以用来预测候选药物的logB值.     

基于混沌人工蜂群算法优化的SVM 齿轮故障诊断

为克服支持向量机中模型参数的随意选择对分类性能造成的不利影响, 提出了基于混沌人工蜂群算法的支持向量机(CABC鄄SVM: Chaotic Artificial Bee Colony algorithm of Support Vector Machine)参数优化方法。该方法采用Logistic 混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略, 对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化时以分类准确率作为适应度函数。通过UCI 标准数据集实验证明, CABC 具有较强的局部和全局搜索能力, 其优化的支持向量机可在很大程度上克服局部极值点, 从而获取更高的分类准确率, 并有效缩短了搜索时间。将该方法应用于实际齿轮故障诊断中, 采用小波相对能量作为特征输入支持向量机, 分类准确率达到99. 4%, 验证了该方法的可行性和有效性。     

基于粒子群最小二乘支持向量机的瓦斯含量预测

针对经验模型与确定性模型在应用中受到限制问题,采用基于统计学习理论的支持向量机对经验数据进行学习,建立瓦斯含量与其影响因素之间的映射模型,从而实现煤层瓦斯含量预测.支持向量机的惩罚因子和核参数取值不同将会明显影响其预测的精度,支持向量机本身也没给出解决的办法,引入粒子群算法自动搜索支持向量机参数.该方法克服了神经网络过学习问题和支持向量机人为选取参数的盲目性问题.通过对某矿区样本的学习预测研究,表明该方法可取得良好的预测效果,具有较好的适应性.     

基于分形和支持向量机的装备技术状态预测模型

基于分形和支持向量机回归理论,建立了装备技术状态预测模型.将反映装备运行状态的特征数据作为时间序列,首先进行相空间重构,得到时间序列的最小嵌入维数,以此作为支持向量机输入节点数.利用支持向量机对样本训练,建立预测模型.以装备振动信号预测为实例,表明将时间序列最小嵌入维数作为支持向量机输入节点数目,所建立的模型是最优的.支持向量机预测结果和真实值相比误差较小,可以满足装备技术状态分析和预测的要求.     

集成RS和SVR的电力系统短期负荷预测方法

基于粗糙集(RS)理论和支持向量回归(SVR)方法,提出一种电力系统短期负荷预测方法.采用粗糙集理论对影响负荷预测的各因素进行约简,将约简后得到的最小条件属性集,以此确定输入样本的维数并构造训练样本,作为支持向量回归机的输入进行训练预测.在此基础上,利用已知历史负荷数据构造训练样本群,作为SVR的输入进行训练,采用训练完毕后的SVR模型进行负荷预测.实验结果表明,与神经网络方法和标准SVR方法相比,集成粗糙集和支持向量回归的负荷预测方法,可以在缩短训练时间的前提下获得较高的预测精度.     

模糊信息粒化和GWO-SVM算法结合的短期风速范围预测

为了实现对风速范围区间的准确预测,提出一种基于模糊信息粒化和灰狼优化-支持向量机(GWO-SVM)算法的风速预测模型.该模型首先利用模糊信息粒子,从一段连续时间的风速值提取出最大值、最小值及大致的平均水平值;然后,采用时间序列风速输入模型,构建输入支持向量机模型的标签向量与特征矩阵;最后,通过灰狼算法进行支持向量机预测模型的参数寻优,实现对风速范围区间的准确预测.在实例验证阶段,将风速历史数据进行模糊粒化,采取4种不同的参数寻优方式对支持向量机预测模型进行参数寻优.结果表明:GWO-SVM算法可以有效地提高风速范围预测的精确度.     

叠加支持向量机及其在醋酸精馏软测量中的应用

针对在高维输入空间数据点的异常稀疏性(维数灾难)会导致支持向量机回归模型产生偏差的问题,提出了一种基于叠加模型的支持向量机回归方法———叠加支持向量机回归(AddS-VR)。AddSVR的实现是通过对每一维输入进行核化,然后将每一个核空间进行叠加得到,基于叠加模型可以克服维数灾难的问题,使得其在处理高维问题时估计偏差减小。为了更方便、迅速地实现AddSVR,还提出了对支持向量机的一种简化的二次规划描述。将AddSVR用于醋酸共沸精馏中塔底醋酸组分的预测,仿真实验结果表明,AddSVR模型与传统的SVR和最小二乘支持向量机回归(LS-SVM)模型相比有更好的预测效果。     

基于支持向量机的机械零件剩余寿命区间估计

为提高机械零件剩余寿命估计精度,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的剩余寿命区间估计模型.简要介绍SVM的线性及非线性理论,分析SVM输入变量与输出变量间的统计关系,将机械零件性能退化指标和剩余寿命分别作为SVM输入变量及输出变量.假设输入变量与残差相互独立且残差分布类型已知,采用极大似然法估计残差的分布参数,在此基础上推导一定置信水平下SVM输出变量置信区间.将均方误差作为SVM预测误差的衡量指标,应用变步长网格搜索法确定SVM参数.通过实例说明所提模型能够准确对机械零件剩余寿命进行区间估计,具有较强的工程应用价值及通用性.     

基于支持向量机的城市小区燃气管网日负荷预测模型

该文使用支持向量机中的两种核函数,采用grid-search算法、遗传算法、粒子群算法优化参数,建立对吉林市某小区燃气管网日负荷预测的支持向量机模型。将日最高温度、日最低温度、日平均温度、小区人员最高年龄、小区人员最低年龄、小区人员平均年龄作为燃气管网日负荷变化密切相关的主要影响因素,分别作为支持向量机的输入量,将小区人员临时出差、小区临时增加暂住人口等随机因素作为燃气管网日负荷变化密切相关的次要影响因素,将随机因素统一归为支持向量机的一个输入量。采用[0,1]归一化方法,对作为影响因素的输入量数据与日负荷预测输出量数据进行归一化处理。对节假日和工作日的燃气管网日负荷预测采用独立处理方法,避免了相互之间的干扰影响。试验结果表明,采用径向基核函数的支持向量机预测模型对燃气管网日负荷预测拟合程度达到90%以上。     

基于多尺度最小二乘支持向量机的舰船备件器材多类分类

针对远海任务舰船备件器材的分类管理,通过运用支持向量机理论,充分发挥多尺度核在非线性分类中的优势,借助最小二乘原理,构建了多尺度最小二乘支持向量机学习模型。在实际运用中,通过选用高斯径向函数作为多尺度核函数,以训练样本数据分布的离散系数作为核函数宽度参数取值依据,采取ECOC方法建立了多类分类模型,实例计算表明,该方法对远海任务舰船备件器材的分类是有效、可行的。     

基于GA-SVM算法永磁同步直线电机变载荷进给位置误差预测

针对永磁同步直线电机精密进给过程中,受到齿槽效应、端部效应及摩擦力扰动等非线性因素的影响,位置误差难以预测问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)算法永磁直线电机变载荷位置误差预测模型的方法。通过测量各种情况下永磁直线电机在运动过程中的位置变化情况,利用遗传算法优化支持向量机算法建立预测模型。该模型采用实验台运行的正弦轨迹数据为训练样本,三角波轨迹数据为测试样本。选取各种情形的正弦波轨迹数据和三角波轨迹数据进行仿真预测和验证。以各种情况的正弦波信号的指令位置、指令速度和电流作为模型的输入,以三角波信号的位置误差作为输出。结果表明,经过遗传算法优化支持向量机建立的位置误差预测模型,在拟合和预测精度上要优于未经过算法优化的位置误差预测模型。     

基于改进自适应粒子群算法的混合核函数最小二乘支持向量机大坝变形预测

针对大坝变形影响因素的复杂性以及监测数据的非线性、随机波动大和预测难度大等问题,提出一种改进自适应粒子群(particle swarm,PSO)算法的混合核函数最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型,实现了大坝水平变形的时间序列预测方法.基于Mer...     

基于遗传算法优化机器学习模型的地下水潜在性预测

传统机器学习模型在地下水潜在性预测中,未考虑最优因子组合,会对地下水潜在性制图产生不利影响。为此,提出了遗传算法优化支持向量机的地下水潜在性预测方法。以云南省彝良县为研究区,从地形、水文、土壤、地质等方面选取了共15个影响因子;考虑模型性能和影响因子的作用,利用遗传优化算法筛选了包含11个影响因子的最优因子组合;然后使用支持向量机方法构建了地下水潜在性预测模型;最后计算了因子优化前后的模型准确度和受试者工作特性曲线下面积（area under curve,AUC）,并绘制了模型的受试者工作特性（receiver operating characteristic,ROC）曲线和地下水潜在性预测图。结果表明：因子优化前模型的准确度为0.774,验证集AUC为0.789,因子优化后模型的准确度为0.777,验证集AUC为0.806,分别提高了0.003和0.017。可见,所提方法的准确性、可靠性优于传统的支持向量机法,其结果可以为区域水文地质调查和地下水资源管理与规划提供科学参考。     

备件需求预测中的不确定性问题研究综述

备件需求不确定性表现为随机性、多样性、时变性、信息不充分性,预测过程中很难精确地描述备件消耗与影响因素之间错综复杂的关系。以智能计算理论为代表的处理不确定性的各种方法和工具迅速发展。本文梳理了处理备件需求预测不确定性的相关文献,按照不确定性的随机性、模糊性、不完全性、复合不确定性四大类属性,对每个大类分别进行了综述,并总结了相关研究的局限性与发展方向。研究成果可为装备备件管理提供参考。     

离子液体的无限稀释活度系数测量过程分析

摘要：离子液体受到结构上不对称性、静电作用等多种作用影响,系数特征容易发生形变,传统的测量方法在干扰状态下,很难准确测量。提出一种新的无限稀释活度系数测量模型(MCS-SVM)。通过实验测量与无限稀释活度系数相关的溶质参数,并将它们分成为训练集和测试集;然后将训练集输入到一种最小二乘支持向量机分类模型,并进行的活度系数,完成最优的无限稀释活度系数测量消除测量误差。仿真结果表明,相对于传统测量方法,该模型可以准确描述无限稀释活度系数与溶质参数的非线性关系,提高了无限稀释活度系数的测量精度。     

基于改进麻雀搜索算法和支持向量机的边坡稳定性

边坡失稳是由多种因素共同作用的结果,常规的数学模型难以准确预测。为提高边坡稳定性预测精度,采用多策略融合改进麻雀搜索算法（improved sparrow search algorithm,ISSA）优化支持向量机（support vector machine,SVM）,进而建立边坡稳定性预测模型（ISSA-SVM模型）。将重度、粘聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高、孔隙压力比6项因素作为输入特征,将边坡稳定性状态作为输出结果,进而预测边坡稳定性。选取国内外工程实例建立边坡数据库,将ISSA-SVM模型与SSA-SVM模型进行对比分析,通过灰色关联度分析法（grey relation analysis,GRA）进行敏感性分析。结果表明：ISSA-SVM模型预测精度更高、泛化能力更强,粘聚力和内摩擦角是对边坡稳定性最为敏感的因子。所提ISSA-SVM模型不仅能够准确地预测边坡稳定状态,还可以为其他领域相关问题提供参考。