基于遗传算法的油田注水系统运行优化研究

本文以注水能效最小为目标函数,以水力平衡约束、注水量约束、注水压力约束等为条件,建立了优化到注水泵站的油田注水系统运行优化数学模型。根据该模型的特点,应用改进后的遗传算法求解约束优化问题的方法,对油田注水系统能效问题进行了优化研究,验证了此算法得可行性,并取得了较好的优化效果。 关键词：油田注水系统 遗传算法 约束优化     

油田注水站工控机监控系统

全面介绍了所开发的油田注水站计算机检测优化控制系统的功能，配置和软件开发，并提出了注水站优化控制数学模型及其求解方法。     

基于支持向量机和遗传算法融合的入侵检测

为了研究网络异常入侵检测问题,将支持向量机（SVM）和遗传（GA）算法融合并应用于入侵检测领域,区分正常和异常的用户行为,实现对网络系统的入侵检测.传统SVM算法易产生训练参数选择不当,难以获得较高的检测效率和分类精度等问题.针对此问题,提出了一种优化的基于SVM-GA融合的入侵检测方法,首先对网络入侵数据进行归一化处理简化输入,然后通过遗传算法对SVM训练参数进行同步优化,最后采用SVM算法对网络数据进行检测,分类识别得到网络入侵结果.仿真实验结果表明,该融合算法训练时间短、检测精度高、误报率和漏报率低,是一种有效可行的入侵检测方法.     

基于支持向量机的异常检测

提出一种使用支持向量机(SVM)进行计算机系统实时异常检测的方法，内容涉及到一种对支持向量机方法的改进算法、对数据预处理的方法及SVM核函数的选取．试验结果表明采用这一算法进行入侵检测具有准确率高、计算简单、占用的存储空间小等优点．     

基于支持向量机的网络流量异常检测

提出了一种基于支持向量机的网络流量异常检测方法.分析了支持向量机的基本原理,结合网络流量异常检测的特点,讨论了异常检测的特征选择问题;提出了网络流量对称性、TCP报文SYN和SYN/ACK对称性以及协议分布等具有鲁棒性的特征参数,描述了数据的预处理方法.测试结果表明,所选特征参数可有效地检测网络攻击导致的流量异常变化,说明基于支持向量机的检测方法具有较好的泛化能力.     

基于支持向量机和遗传算法机器人运动目标检测

针对足球机器人在比赛过程中,由于光线变化、场地颜色变化、目标被遮档导致的目标识别率低、鲁棒性差和实时性不强等问题,采用二维直方图对机器人5个标准目标的颜色模型进行分析比较,确定最佳颜色模型为YIQ.对5个目标的聚类进行改进的形态学处理,得到了最佳的特征值.对所获得的机器人5个目标特征值进行改进的SVM分类识别.用改进的遗传算法对识别的目标位置进行检测分析,在目标被遮档或部分遮档的情况下仍能正确检测,增强了目标检测的鲁棒性.实验表明,其平均识别率达到97.38%,收敛速度小于10代,检测精度达到95%,能够满足球机器人比赛要求.     

基于特征选择和支持向量机的异常检测

为在提高检测率的同时保持较低的虚警率,提出一种不同于单一算法的基于特征选择和支持向量机的异常检测技术.首先用一个数据子集进行特征选择,通过构造函数来计算特征间的相似度,并在不失样本信息的前提下,完成会话样本的特征选择;然后对用于训练和测试的数据执行特征选择,剔除不必要的数据特征;最后利用支持向量机来判断入侵.仿真实验表明:与基于标准的支持向量机、基于tf×idf的支持向量机、基于tf×idf的神经网络及基于数据挖掘等的异常检测相比较,该方法具有更高检测率,同时其虚警率也更低.     

基于COME模块的单类支持向量机的入侵检测系统

根据工业控制系统（简称ICS）的规范,COM-Express模块及有限状态的特点,结合数据包的深度协议解析和工业控制系统过程控制模型,设计了过程控制指令的规则匹配检测算法和提供检测方案的异常检测模型.单类支持向量机（OCSVM）分级过程控制规则,对具体入侵检测模型样本的特征提取,单分类器生成过程的详解以及变化检测算法,结合DCS训练模型精度和入侵检测的仿真实验数据,伴随COM-Express模块的使用,实验结果验证了ICS网络数据异常入侵检测模型的有效性,该技术具有巨大的实用性和推广价值.      

基于心理声学及支持向量机的扬声器异常音检测算法

目前扬声器异常音检测中,主要使用人工听音和工程师依据经验设置门限法,受主观因素影响大,且不能实现扬声器异常音的分类。为此,提出了一种新的扬声器质量评价方法,即基于心理声学模型和粒子群优化的支持向量机扬声器异常音检测方法。提取并标记扬声器声音响应信号,将其输入心理声学模型,得出心理声学能量均值并输入支持向量机;利用粒子群算法进行调优,最终得到具有最优参数的支持向量机。经试验验证,该模型的检测准确率达到98%。与音色特征法相比,其检测准确率得到较大的提高并实现了异常音分类。     

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.     

基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机(SVM)参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

基于信息熵的无线传感网入侵检测遗传算法

无线传感网作为正在兴起的物联网的基础设施,在快速发展的同时却面临着多种信息安全风险。提出了一种基于信息熵的无线传感网入侵检测遗传算法,将信息熵和遗传算法应用于检测过程所用比对库的训练,采用异常检测和特征检测结合方法进行入侵检测。仿真实验结果表明,该算法能快速地生成比对库,在入侵检测过程中的收敛性和精确度都有明显改善,其对入侵的检测率高于99．5％,误检率低于0．5％。     

基于遗传算法和支持向量机的城镇土地定级方法研究

基于支持向量机理论,采用遗传算法进行全局最优参数选择,构建城镇土地定级模型.以某市中心城区建成区及规划区为研究区,通过GIS空间分析技术构建定级因子属性数据训练样本和实验样本,实现基于遗传算法优化支持向量机的商服用地定级.在此基础上,将基于遗传算法优化支持向量机的城镇土地定级方法和传统的多因素综合评定定级方法结果进行对比分析.结果表明,基于遗传算法优化支持向量机的城镇土地定级方法效率较高,推广性较强,能够客观反映城镇内部土地使用价值差异.定级结果符合研究区实际情况,是实现城镇土地定级的有效手段.     

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。     

仿生优化算法在多用户检测中的应用

通过将码分多址系统中的最佳多用户检测视作组合优化问题,利用遗传算法、进化规划、克隆选择算法在解决优化问题方面的优势,提出了3种多用户检测方案,并用计算机对所设计的多用户检测器的误码率和收敛性进行仿真.仿真结果证明了所设计的3种检测器的误码率都优于去相关多用户检测器,都是切实可行的方案,实际应用中可根据不同的性能要求进行选择.     

基于最小二乘支持向量机和人工鱼群算法的预应力锚杆布置间距优化

为了以有限的实验数据确定预应力锚杆布置的合理间距,结合山东省境内的104国道界河立交桥加筋土挡土墙的失稳加固工程实例,首先通过最小二乘支持向量机拟合优化对象与优化目标之间的复杂函数关系建立模型,然后采用现场实验数据样本进行模型训练,最后采用人工鱼群算法对模型进行优化,获得合理的布置间距,并通过加固效果监测验证了参数的合理性.结果表明,该法具有建模容易、收敛快和计算精度高等特点,说明该模型是合理可行的.     

基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究

以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辩识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准的,讨论了测试样本的最小误差和留一法对支持向量机学习方法推广能力的两种估计.最后...     

基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类

基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类方法,首先利用短时傅里叶变(STFT)生成普米语孤立词语谱图;其次,提取普米语孤立词语谱图的二值特征;最后,利用免疫遗传优化支持向量机实现语谱图的分类.实验结果表明:普米语孤立词语谱图分类预测准确率为88%～91%.基于免疫遗传优化支持向量机的语谱图分类比基于语音信号分类效果更好.     

基于人工蜂群算法优化支持向量机的 采场底板破坏深度预测

为确定合理的底板防水煤岩柱尺寸,减少底板突水安全事故的发生,利用支持向量机(SVM)与人工蜂群算法(ABCA)综合研究底板破坏深度问题。由于SVM训练参数惩罚因子C和核函数宽度g的选择对预测精度的影响显著,采用ABCA优化该训练参数的选择过程,建立基于SVM的底板破坏深度预测模型。选取采深、煤层倾角、采厚、工作面斜长、底板抗破坏能力和是否有切穿断层或破碎带作为影响底板破坏深度的主要影响指标,利用现场实测的30组数据作为样本对该模型进行训练和预测。结果表明:该预测模型的平均相对误差为12.5%,平均绝对误差为0.986m,均方误差为0.005,平方相关系数为0.980,较其他预测模型具有更强的泛化能力和更高的预测精度。