考虑竞争的电影首映日票房集成预测模型研究

电影首映日票房预测对该日排片、后续放映日票房及总票房有显著影响。在构建考虑竞争的电影首映日票房预测变量集的基础上,建立首映日票房集成预测模型。首先使用多元线性回归(multiple linear regression, MLR)、支持向量回归(support vector regression, SVR)、套索回归（Least absolute shrinkage and selection operator, Lasso）和极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting, XGBoost）等算法建立基学习器,随后使用XGBoost算法作为原学习器构建堆栈集成预测模型,最后利用收集到的数据进行对比实验。实验证明,加入竞争变量的电影首映日票房预测变量集适用于首映日票房预测;相比单一模型,提出的集成预测模型的准确性、泛化性能和稳定性均有提升,相比较传统预测方法对首映日票房预测更准确。提出的集成预测模型有助于提升首映日票房排片的有效性。     

基于CBR和SVR的生化需氧量预测模型

针对污水处理过程生化需氧量(BOD)浓度难以实时监测的问题,建立了一种基于支持向量回归机(SVR)修正方法的案例推理(CBR)预测模型。该模型主要包括案例检索、案例重用、SVR修正、案例存储等4个部分,其中,SVR修正模型是利用历史数据构造修正案例库,并采用SVR训练而获得的,可以对传统CBR求解模型得到的BOD浓度建议值进行修正。实验表明本文模型的拟合误差优于支持向量机(SVM)、BP神经网络、RBF神经网络以及传统CBR方法,说明SVR修正方法的引入可以改善CBR的回归性能,提高CBR的学习能力。     

木材导热系数的支持向量回归预测

根据木材在不同影响因素(密度、含水率和比重)下沿横纹方向(包括径向和弦向)的导热系数的实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了木材沿不同方向的导热系数的预测模型,并与通过类比法(ANA)导出的理论模型和BP神经网络(BPNN)模型进行了比较。结果表明:基于相同的训练样本和检验样本,木材导热系数的SVR模型比其ANA模型或BPNN模型具有更高的预测精度;增加训练样本数有助于提高SVR预测模型的泛化能力;基于留一交叉验证法(LOOCV)的SVR模型预测的最大绝对百分误差(MPE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)均为最小。因此,SVR是一种预测木材导热系数的有效方法。     

基于支持向量回归机的空调逐时负荷滚动预测算法

针对当前空调负荷预测算法精度不高难以满足空调系统节能优化控制的问题,提出基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的空调逐时负荷滚动预测算法,建立SVR滚动预测模型,模型参数采用网格搜索遍历算法进行寻优。为简化模型的复杂性,还对影响空调负荷的主要因素进行了相关性分析。此外,算法利用当日前1 h的滚动信息,不断对模型进行修正以提高负荷预测精度。最后探讨以期望误差为预测精度评价指标时,不同训练样本长度对神经网络和SVR算法预测精度的影响。预测结果表明:基于支持向量回归机的空调逐时负荷滚动预测算法较BP神经网络算法的预测精度提高10.3%,比常规支持向量回归机算法预测精度提高23.9%,训练样本较小时,算法预测性能更为优越。     

基于改进型混合蛙跳算法的支持回归机大坝变形预测模型

支持回归机(SVR)可以用来解决大坝变形的拟合和预测问题,且具有很好的泛化能力,其核心问题是选择适当的惩罚因子和核参数.利用基于拉丁超立方抽样(LHS)和自适应移动算子的改进型混合蛙跳算法(ISFLA)对SVR模型进行参数寻优,建立ISFLA-SVR大坝变形预测模型.通过工程算例表明:ISFLA-SVR模型具有很高的预测精度,可以应用于大坝变形预测.     

基于运行状态信息的数控珩磨机液压系统可靠性预测方法

针对常规的可靠性预测方法无法实现对数控珩磨机液压系统可靠性进行有效预测的缺点,提出了一种基于运行状态信息及支持向量回归(SVR)的数控珩磨机液压系统可靠性预测方法.该方法主要包括状态特征指标的选取、瞬时可靠度的计算以及SVR预测模型的建立.为实现对SVR预测模型的有效解算,分别采用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和混合算法实现对SVR模型的核参数的寻优计算,并比较了3种方法下SVR模型的瞬时可靠度预测精度.实例仿真结果表明,与GA及混合算法相比,采用PSO算法来解算SVR预测模型能够得到更优的数控珩磨机液压系统的可靠性预测精度.     

基于PSO-SVR模型的短期天然气负荷预测

针对天然气负荷影响因素选择困难,冗余因素会影响负荷预测的精度和速度,使用特征选择Relief算法对影响负荷值的因素进行筛选,去掉冗余影响因素,为准确地预测天然气负荷提供一定的数据基础;在进行负荷预测时,单一的支持向量回归(support vector regression, SVR)会陷入重要参数难以选取最优的情况,为了解决这一问题,提出一种基于特征选择上的粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)优化SVR重要参数的组合模型PSO-SVR。所提出的算法首先使用特征选择选取影响因素,为负荷预测提供主要的数据支持;然后,设置SVR的3个关键参数的初始值,进行迭代得到最优的关键参数值;最后,将影响因素和负荷值输入PSO-SVR模型进行训练并预测。使用榆济管线的负荷数据进行预测并对比。结果表明：提出的算法比其他单一模型的预测精度高,能为天然气负荷预测的研究提供参考,为天然气公司购气量提供依据。     

基于改进支持向量回归机的煤炭物流成本预测

煤炭物流成本控制的必要条件就是对其成本进行预测,这样才能对煤炭物流成本进行科学合理地控制。本文提出一种鸡群算法(CSO)和支持向量回归机(SVR)结合模型,即CSO-SVR煤炭物流成本预测模型。模型利用CSO算法对SVR进行参数优化,优化后的支持向量回归机模型进行煤炭物流成本预测。通过CSOSVR模型对已有煤炭物流成本数据预测仿真。模拟结果显示,从煤炭物流成本预测精度角度出发,CSO-SVR模型预测结果优于GA-SVR、SVR、BPNN等算法。     

基于小波分解-卷积神经网络和支持向量回归的短期负荷预测

为了提高短期负荷预测精度,考虑到除历史负荷数据之外的其他因素对短期负荷预测的重要影响,提出了一种基于离散小波分解(wavelet decomposition, WD)、卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和支持向量回归(support vector regression, SVR)的负荷预测模型。首先,该方法通过小波分解算法对历史负荷数据进行分析与重构,得到长度相同的历史负荷数据,降低了原始序列中非平稳性对预测精度的影响;其次,对天气因素、日期类型进行特征构造,得到特征数据;最后,将处理后的负荷数据输入卷积神经网络支持向量回归机模型,将天气特征数据输入反向传播(back propagation, BP)神经网络支持向量回归模型,通过两个模型结果的叠加得到最终的预测值。实验结果表明,模型的预测精度和效率优于传统的CNN网络、SVR网络以及输入不进行划分的CNN-SVR模型,验证了其可行性。     

基于TSA-PSO-SVR算法在碳期货价格中的预测研究

针对支持向量回归(SVR)模型参数选择困难以及在碳期货价格预测中模型误差高的问题,提出一种基于改进粒子群算法-支持向量回归(TSA-PSO-SVR)的期货价格预测模型.通过改进粒子群算法惯性权重实现局部搜索和全局搜索能力的平衡,引入被囊群算法(TSA)对粒子群位置更新公式进行优化,利用改进的粒子群算法(TSA-PSO)找出最优参数有效解决支持向量回归参数选择盲目性的问题;将得到的最优参数应用于期货价格预测模型.选取福建碳交易市场的碳交易价格进行预测,与支持向量回归(SVR)、差分自回归移动平均模型(ARIMA)、长短期记忆模型(LSTM)模型作对比,实验结果表明TSA-PSO-SVR模型有效克服了高预测误差和参数选择随机性的问题,并具有较高的泛化能力.     

基于遗传算法和支持向量回归的锂电池健康状态预测

为了提高锂电池健康状态(SOH)的预测精度,该文提出了1种基于遗传算法和支持向量回归(GA-SVR)的联合算法。通过GA解决SVR模型中的超参数优化问题。GA-SVR随机生成1组染色体,每个染色体包含了相应的SVR超参数信息。利用适应度函数计算出每条染色体的适应度值。根据适应度值对染色体进行选择、基因重组和变异等遗传操作,从而更新染色体的超参数信息。经过多次迭代后,找到适应度最大的染色体。从该染色体中提取相应的超参数信息,并训练最终的SVR预测模型。在美国国家航空航天局(NASA)锂电池数据集上的实验结果表明,该文算法优于基于混合像元核函数的高斯过程回归(SMK-GPR)算法、基于多尺度周期协方差函数的高斯过程回归(P-MGPR)算法、基于多尺度平方指数函数的高斯过程回归(SE-MGPR)算法和改进的基于粒子群优化的支持向量回归(IPSO-SVR)算法。     

基于ARIMA与信息粒化SVR组合模型的交通事故时序预测

该文基于自回归滑动平均(ARIMA)模型和支持向量回归机(SVR)模型,构建时间序列组合预测模型,对道路交通事故相关指标进行趋势预测。通过ARIMA预测模型进行线性拟合;基于模糊信息粒化方法,将ARIMA预测模型残差季度变化趋势映射为包含最小值Low、中值R、最大值Up三个参数的模糊信息粒;并以其为输入构建SVR模型,对季度残差变化趋势进行预测;最后根据SVR残差预测值修正ARIMA模型预测值。实证研究结果表明:时间序列组合预测模型精度优于单一ARIMA模型,由模糊信息粒子确定的预测区间较好描述了实证数据的季度变化趋势。     

煤自燃预测的支持向量回归方法

煤自燃温度的准确预测是矿井煤自燃防控的关键。为了科学准确地预测采空区煤自燃温度,在大佛寺煤矿40106综放工作面开展现场观测实验,以现场束管监测系统数据为基础,采用粒子群优化算法(PSO)优化支持向量回归(SVR)参数,建立了煤自燃温度预测的PSO-SVR模型;同时,在保证训练和测试样本不变的前提下,建立了标准SVR模型、BP神经网络(BPNN)模型和多元线性回归(MLR)模型,并与PSO-SVR模型预测结果进行对比分析。MLR,BPNN,SVR和PSO-SVR模型训练样本预测结果的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为:5.75%,0.84%,4.16%和1.13%,测试样本预测结果的MAPE分别为:5.17%,3.03%,3.83%和1.34%.结果表明:MLR模型预测结果最差,说明煤自燃温度与气体指标之间的非线性关系更显著,线性模型不宜于煤自燃预测;BPNN模型训练样本预测效果极佳,但测试样本预测效果较差,易出现"过拟合"现象,泛化性较差;PSO-SVR模型预测精度较标准SVR模型有了极大提高,更适宜于煤自燃预测。     

基于改进灰狼优化与支持向量回归的锂电池健康状态预测

为了提高锂电池健康状态(SOH)的预测精度,将改进的灰狼优化(IGWO)算法与支持向量回归(SVR)相结合,提出了一种基于改进灰狼优化和支持向量回归(IGWO-SVR)的联合算法。该算法的核心思想是运用改进的GWO算法解决SVR模型中的参数联合寻优问题。IGWO-SVR随机产生1个灰狼种群,灰狼个体的位置向量由SVR模型的3个参数C,σ,ε组成。根据每只灰狼的位置信息进行学习,并计算适应度。按照适应度值对狼群进行分级,对灰狼个体位置进行更新,然后进行差分进化操作,选择优秀个体进入下一代种群,重新计算灰狼个体在新位置的适应度。迭代过程结束后,提取狼群中适应度最优的灰狼位置信息作为最终的SVR模型参数进行训练。在美国国家航空航天局(NASA)锂电池数据集上的实验表明了所提SOH预测方法的有效性。     

应用提升回归树研究碳钢的土壤腐蚀规律

以碳钢土壤腐蚀数据为对象,建立腐蚀率模型,对该材料的自然环境腐蚀规律进行研究。提出一种基于提升回归树(boosted regression trees)算法的新方法,针对实验数据小样本情况下的参数选取问题,采用ε不敏感损失函数、动态收缩系数对原算法进行改进。与神经网络、支撑向量回归(SVR)等多个典型算法进行对比研究。仿真数据和实验数据验证表明:改进的提升回归树算法对于数据的高维度、缺失值、高噪声等问题具有较好的鲁棒性,适合小样本数据的处理。利用该算法建立的模型能够准确的描述和预测碳钢在土壤中的腐蚀率,还可用于对腐蚀影响因素及因素间交互作用进行探索性分析。     

基于人工蜂群优化支持向量机回归的隧道塌方风险预测

为预测隧道塌方风险等级,减少隧道塌方引起的灾害事故,建立基于人工蜂群(artificial bee colony, ABC)优化支持向量机回归(support vector machine regression, SVR)隧道塌方风险预测模型。首先,从工程地质、水文气象、设计因素、施工因素4个方面综合考虑,遴选13个主要影响因素,建立隧道塌方风险指标体系;其次,引入人工蜂群算法优化SVR的核参数C和惩罚参数g,解决传统SVR稳定性低的缺陷,提高模型的精确度,为验证模型性能采用相关系数(R²)、均方误差(mean squared error, MSE)、均方根误差(root mean squared error, RMSE)评价参数对比分析;最后,以新疆北部某供水工程为研究对象,对隧道塌方风险测试样本进行预测,分别将ABC-SVR、PSO-SVR、GA-SVR及SVR模型对比分析。研究结果表明：ABC-SVR预测结果为100%,PSO-SVR预测结果为83.3%,GA-SVR和SVR均为66.67%,ABC-SVR的预测结果与实际工程结果一致性更高,可为隧道塌方风险...     

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SVR的人脸图像超分辨率复原算法

本文针对目前大多数基于学习的超分辨率算法由于"分类算法"造成的"量化"误差的问题,提出了基于SVR的人脸图像超分辨率算法.算法首先分别提取训练库中高低分辨率图像块的高频信息和中频信息(差分高斯特征,DoG)作为建立回归关系的特征,依据它们的关系(并考虑人脸的特殊性)使用SVR建立起回归模型.在复原时,将待复原的低分辨率图像的中频特征输入已经建立的SVR回归模型得到需要的高频信息.通过对亚洲人脸库(亚洲人为主)IMDB和Yale人脸库(欧美人为主)的实验结果表明,本文提出的方法对亚洲人脸和欧美人脸都能取得了较好的复原效果,复原的图像在主观的视觉效果和客观的峰值信噪比上都取得较好的结果.     

基于混合人工鱼群优化SVR的交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的重要内容．支持向量回归(SVR)能够用于解决交通流量预测问题,针对SVR中存在的参数选择困难,提出一种混合人工鱼群(AFS)算法．该算法利用粒子群优化(PSO)算法公式改进AFS算法,减小AFS算法中步长因子的影响,并引入混沌初始化AFS机制,选取最优SVR参数,建立了基于混沌PSO-AFS优化SVR的交通流量预测模型．仿真结果表明,该交通流量预测模型具有更优的预测性能,证明了其可行性和有效性．     

实时交通流预测的并行SVR预测方法

提高交通流预测的精度和实时性是智能交通系统(ITS)应用发展的一个重要问题.与广义神经网络(GNN)方法相比,支持向量回归(SVR)方法应用于交通流预测理论优势得以实现的前提是选取合适的回归参数.分析、讨论了简单而实际的直接从训练集中选取SVR参数的方法,给出了一个大规模路网交通流SVR预测模型和集群环境下的一种贪婪负载均衡并行算法(G-LB).实验结果证明了基于G-LB算法的并行SVR方法(GLB-SVR)可获得比并行的GNN方法(P-GNN)更好的预测精度和实时性.