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.      

基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法

研究基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法.阐述了协同优化方法和支持向量回归机方法基本原理,为有效解决系统级优化协调困难问题,改善收敛性能,提高收敛速度,采用支持向量回归机构造系统级约束条件的近似模型,引入粒子群算法求解系统级和学科级优化问题.仿真计算结果表明,设计的协同优化方法可有效求解多学科设计优化问题,...     

基于混沌粒子群的支持向量机参数优化

支持向量机的参数选择决定了其学习性能和泛化能力,由于在参数的选择范围内可选择的数量是无穷的,在多个参数中盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难逼近最优。基于此,提出一种基于混沌粒子群的支持向量机参数选择算法。混沌粒子群优化算法是一种全局搜索方法,在选取SVM参数时,不必考虑模型的复杂度和变量维数．仿真表明,混沌粒子群优化算法是选取SVM参数的有效方法,可以取得令人满意的效果。     

基于混沌粒子群的SVM参数优化算法

支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.     

基于混沌粒子群的SVM参数优化算法

支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.     

改进的粒子群算法的小波支持向量机预警模型

将小波函数引入支持向量机核函数,同时在支持向量机的学习算法上,引入了改进的粒子群优化算法,使得支持向量机的参数得到最优解,从而建立上市公司财务困境预警模型。实验结果表明,本文提出方法的预测准确率高于普通的小波支持向量机预警模型。     

基于PSO-SVM的岩石边坡稳定性预测

边坡稳定性与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系.结合粒子群优化算法和支持向量机,提出了边坡稳定评价的粒子群优化支持向量机模型.模型采用支持向量机建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系;同时,利用粒子群算法对支持向量机参数进行全局寻优,从而确保了模型参数的准确性.模型的测试结果显示了良好的精度.将该模型应用到某岩石高边坡中,预测结果与实际情况符合较好,表明该模型在岩石边坡稳定性预测中的可行性和有效性.     

基于改进的粒子群优化算法的边坡可靠度分析

考虑边坡稳定性受多种随机因素影响,借鉴当前研究成果,尝试建立一种将随机因素和确定因素分别考虑的新的边坡可靠性分析模型,借助演化计算技术之一的粒子群优化算法收敛快和精度高的优点,通过设置影响其收敛速度的惯性因子,提高算法的收敛速度和精度,进行边坡最小可靠度指标的求解,并进行临界滑动面的搜索.研究成果表明,与其它方法比较,该方法具有较高的精确度和实用价值.     

基于粒子群优化支持向量回归机的黄金价格预测模型

为了克服神经网络存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,提出基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的黄金价格预测方法,以影响黄金价格的美元走势、世界黄金储备、石油价格等因素为输入,黄金价格为输出.用粒子群优化算法选择合适的支持向量机参数,对支持向量回归机进行训练.应用训练完成的支持向量回归机预测下一年的黄金价格.结果证明,PSO-SVM的预测精度高于BP神经网络,PSO-SVM适用于黄金价格预测.     

基于粒子群优化-支持向量机的睡眠呼吸暂停检测

睡眠呼吸暂停(sleep apnea, SA)是一种睡眠障碍疾病,严重影响睡眠质量和身体健康。为降低睡眠呼吸障碍检测的复杂度并提高准确率,提出了一种粒子群优化-支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM)方法,通过心电信号实现对SA的准确检测。首先,将心电信号分段,并从中提取心率变异性;其次,实现特征提取与选择,包含心电信号RR间期的均值、标准差、均值标准差、差值均方的平方、心率变异性的信号总功率、低频段功率、高频段功率、瞬时中位频率、边际谱熵和能量谱熵等;最后,通过PSO-SVM分类算法进行睡眠呼吸暂停检测。结果表明,筛选10个特征对SA进行检测,利用Apnea-ECG数据库通过PSO-SVM的检测准确率为94.0%,提升了现有方法的检测性能。     

基于矢量和法安全系数的边坡稳定性分析

针对极限平衡法和有限元强度折减法在计算边坡安全系数中存在的问题,结合某工程实际采用矢量和法安全系数对边坡稳定性进行分析,并将其计算结果与传统分析法计算结果进行比较。结果表明,采用边坡矢量和法得到的计算结果与极限平衡法和有限元强度折减法之间的计算结果最大相对误差为9.7%,误差范围为4.2%～9.7%,而与有限元强度折减法计算结果的相对误差仅为5.9%。由此表明采用矢量和法安全系数用于求解边坡的稳定性是可行的。     

基于自适应支持向量机的磨粒识别技术研究

通过对铁谱磨粒类型进行识别,可有效监测机械装备磨损状态,有利于尽早发现和消除故障隐患。对粒子群优化算法进行改进,采用改进的粒子群算法同时优化支持向量机的惩罚参数和核函数参数,建立了自适应磨粒识别模型。通过对磨粒样本进行仿真实验,识别正确率达到98%,并与BP神经网络方法进行对比,结果表明了该方法的有效性及优越性。     

基于模糊综合评判的边坡稳定性分析

在考虑影响边坡稳定性的10个主控因素基础上,进行模糊数学分析并建立一级模糊综合评判模型和二级模糊综合评判模型,最后采用可视化的编程语言Visual FoxPro6．0编程,根据具体边坡的实际情况将主控因素的隶属度输入到主界面上,得到该边坡的稳定性评判结果．研究表明,两种模糊综合评判模型的评价结果与现场情况吻合,并且二级模糊综合评判模型优于一级模糊综合评判模型．     

基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机用电量预测模型

为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,本文提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性,避免造成局部最优。利用自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数,经过实证分析能够一定程度提高模型的预测精度,可以为中长期负荷预测工作提供一些的参考。     

基于PSO-LSSVM的复杂试验不确定度分析

提出一种结合粒子群优化（PSO）算法和最小二乘支持向量机（LSSVM）模型的复杂试验不确定度分析方法。以汽车座椅的安全带拉伸试验为对象,研究汽车座椅安全带拉伸试验的主要影响因素及其概率密度函数参数,采用拉丁超立方方法进行试验设计,并进行安全带拉伸试验有限元仿真。运用PSO-LSSVM建立安全带拉伸试验的数学模型,并与B...     

粒子群优化算法在非线性模型预测控制中的研究应用

提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的非线性模型预测控制（NMPC）。作为NMPC重要组成的滚动优化部分对控制效果的好坏起着关键的作用,因而寻求一种可靠的优化算法十分必要。PSO算法是一种群集智能方法,通过粒子之间的合作与竞争及进化实现对多维复杂空间的高效搜索,属于一类随机全局优化技术,已成功应用于各科学和工程领域。本文在滚动优化部分应用粒子群优化算法来求解预测控制律,对非线性系统施加优化控制,此外,对常规线性递减加权因子ω策略进行了讨论,提出了非线性递减策略,可进一步缩短优化时间和优化精度。仿真实验效果良好,验证了这种优化算法的正确性和有效性。