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.      

支持向量机和粒子群优化的可靠度算法

针对非线性隐式极限状态方程的可靠度指标计算,将支持向量机和粒子群优化算法相结合,提出了一种结构可靠度算法.首先结合支持向量机不受样本点限制的优点,将历次迭代产生样本点加入本次迭代样本点中,采用支持向量机对样本点进行训练,然后引入粒子群优化算法计算可靠度指标,解决迭代过程中支持向量机回归模型可靠度指标计算震荡不收敛的情况,最后根据可靠度指标收敛得到的支持向量机回归模型,采用重要抽样法计算失效概率.计算结果表明:该方法得出的失效概率具有较好的精度,特别是针对迭代过程中可靠度指标不收敛的情况具有良好的适用性.     

粒子群算法优化支持向量机的建筑施工项目风险评估

为了提高建筑施工项目风险评估的准确性,建立建筑施工项目风险评估指标体系,并对最佳惩戒参数和核函数因子进行优化,采用粒子群算法优化支持向量机建立了建筑施工项目风险评估模型.采用建筑施工项目风险数据进行了评估测试,结果表明,该模型解决了支持向量机参数优化的问题,可以获得理想的建筑施工项目风险评估结果.     

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。     

基于粒子群优化支持向量机的电缆温度计算

导体温度是影响运行电缆使用寿命和材料利用率的最主要因素,也是反映电缆运行状态的参数.由于技术上尚难以实现对运行电缆导体温度的直接测量,因此有必要进行导体温度计算.文中以电流和外皮温度作为模型输入,以导体温度作为模型输出,构建基于支持向量机的电缆暂态导体温度的数学模型;为提高该模型计算的精度,避免盲目选取训练参数,引入粒子群算法对其惩罚因子C和核参数γ进行寻优.仿真与试验对比结果表明:基于粒子群优化的支持向量机模型(PSO-SVM模型)可以用于电缆暂态导体温度计算,且计算误差小于热路模型和BP神经网络;模型具有良好的泛化能力.     

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.     

改进粒子群算法优化支持向量机的入侵检测方法

针对传统支持向量机(support vector machine,SVM)算法应用于入侵检测中存在参数选取的问题,文章提出了一种改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)和SVM相融合的网络入侵检测方法,即IPSO-SVM。将SVM的惩罚参数C和核函数参数σ作为粒子群的粒子,以K倍交叉验证的准确率作为目标函数,通过粒子间的相互协作得到最优的SVM参数,利用KDD Cup 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,与其他算法相比,IPSO-SVM算法的检测时间更短,检测准确率更高,是一种有效的入侵检测算法。     

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,...     

基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络安全态势评估

为了提高网络安全态势评估的准确性,提出一种基于最小二乘支持向量机和粒子群优化算法的网络安全态势评估模型.通过分析参数对最小二乘支持向量机性能的影响,并采用粒子群优化算法选择模型参数,建立网络安全态势评估模型,最后采用仿真对比实验测试模型的有效性和优越性.结果表明,本文模型获得理想的网络安全态势评估结果,可以为网络管理人员提供有价值的参考信息.     

基于粒子群算法与图形处理器加速的支持向量机参数优化方法

支持向量机(support vector machine,SVM)的参数选择对其性能有着重要的影响,使用穷举法优化参数需要大量的计算时间.为快速寻找最优参数组合,利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)收敛速度快、简单易行等特点,将SVM参数作为粒子的解决方案.并利用图形处理器(graphics processing unit,GPU)并行化处理能力计算每个参数的分类准确率,从而提升了在一定的搜索空间内寻找最佳参数组合的计算速度.对UCI数据进行实验,对比结果显示,该方法能快速有效地获取优化结果.     

粒子群优化支持向量机的交通量预测方法

为了准确预测交通流量,为实施交通疏导提供参考依据,提出了一种基于小生境粒子群优化高斯小波核函数支持向量机的交通流量预测方法。首先将小波思想引入核函数,使用高斯小波核函数取代了经典支持向量机的高斯核函数。同时在支持向量机的学习算法上引入了小生境粒子群优化算法,基于小生境粒子群的多样性的优势,使得支持向量机的参数得到最优解。最后进行了预测仿真,结果表明本文方法的预测精度高于传统方法。为交通流量的预测方法提供了一种参考。     

基于混沌粒子群优化小波支持向量机的汇率预测

目前,支持向量机( SVM)常用的参数寻优方法存在易陷入局部极值的缺点,而其常用的核函数的逼近精度也有待提高.基于混沌映射的遍历性与随机性和小波变换的局部分析与特征提取能力,提出了一种混沌粒子群优化小波支持向量机(CPSO-WSVM)的算法,并应用它构建汇率预测模型.实验结果表明,相比传统的粒子群优化高斯核SVM(PSO-GSVM)的算法,CPSO-WSVM算法大大提高了预测的精度和效率,应用效果好.     

基于粒子群优化算法的相关向量机边坡稳定性分析模型

为快速获取边坡稳定性系数,及时对边坡进行稳定性评价,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的相关向量机(relevance vector machine,RVM)边坡稳定性分析模型。该模型通过选取影响边坡稳定性安全系数的6个主要因素,并对这6个主要影响因素产生的30组数据进行拟合训练,利用粒子群算法对相关向量机模型参数进行优化,选取最优参数值,根据这30组训练样本来对剩余4组样本进行精准预测。结果表明：与实际值进行对比,基于PSO-RVM模型预测的平均相对误差仅为5.64%,且建立的PSO-RVM预测模型的边坡稳定性安全系数的平均相对误差均明显优于利用BP(back propogation)神经网络和协调粒子群(coordinated particle swarm optimization,CPSO) -BP模型预测得到的平均相对误差,进一步为边坡稳定性预测及评价提供一种新方法。     

基于支持向量机和粒子群算法的励磁系统频域辨识

针对励磁系统参数实测及建模问题,提出了采用支持向量机和粒子群算法进行励磁系统参数频域辨识的方法.先用支持向量机方法来提取特征样本,然后采用粒子群算法和这些少量的特征样本对励磁系统进行参数辨识.用支持向量机筛选出的特征样本一方面可以减少粒子群算法的计算时间,另一方面还可以提高模型的辨识精度.实际算例表明粒子群算法用于频域辨识时实现过程简单,对简单模型和复杂模型都可以得到较好的辨识效果.     

基于粗糙集与粒子群优化支持向量机的瓦斯突出预测模型

针对煤矿开采中煤与瓦斯突出的预测问题,在综合分析瓦斯突出影响因素的基础上,利用粗糙集理论和支持向量机相结合的方法,选取煤厚变化、地质构造、煤坚固性系数、巷道采压、瓦斯变化、钻屑瓦斯解吸值等10个特征指标建立瓦斯突出预测决策表,并利用粗糙集理论中的属性约简算法剔除冗余信息,再使用粒子群算法优化支持向量机的参数,通过核函数将瓦斯突出主控因素映射到高维空间,拟合主控因素与瓦斯突出强度之间的非线性映射关系,建立了基于粗糙集理论和粒子群优化支持向量机的瓦斯突出预测模型.选用典型的瓦斯突出实例作为学习样本,以河南某矿的突出实例作为测试样本进行预测.实验结果表明,该模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求,预测结果与实际结果一致,准确率较高,具有较好的适应性.     

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。     

基于粗糙集和粒子群优化支持向量机的滑坡变形预测

以三峡库区白水河滑坡为例,首先分析降雨量与库水位等影响因素与滑坡变形特征的响应关系,然后利用粗糙集理论对10个初始影响因子进行属性约减,筛选出影响滑坡变形的核因子集,最后基于该因子集建立粒子群优化支持向量回归模型,对滑坡位移速率进行预测。研究结果表明:测试样本的预测结果与实测值变化趋势基本一致,其平均绝对误差为0.234 mm/d,均方差和判定系数分别为0.163和0.520。粗糙集理论在分析滑坡变形特征、筛选关键因子方面的适用性与科学性,构建的粗糙集-粒子群优化支持向量机模型具有较高的泛化能力,是一种有效的滑坡变形预测方法。     

基于粒子群优化支持向量机的回转支承寿命状态识别

回转支承已在工程机械和风力发电等方面得到广泛应用。为了对其健康状态作出正确判断,采用经粒子群算法优化的支持向量机模型来对其寿命状态做出准确识别。寿命状态识别的关键问题是特征向量的提取。为了得到有效而又全面的寿命状态信息,从时域和时频域方面提取多个特征向量进行综合分析,从而实现了小样本数据下信息的最大挖掘。最后以回转史承全寿命实验对该方法进行检验,结果表明,该模型的效果优于传统的支持向量机以及单变量模型,具有实际工程应用价值。     

基于粒子群优化的支持向量机用于直肠感知功能重建

针对临床上肛门失禁导致的直肠感知功能丧失,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的支持向量机(SVM)重建患者直肠感知功能的方法.分析人体直肠压力生理特征,将典型直肠压力收缩波形中的巨大移行性收缩(HAPC)作为产生便意的主要依据,利用小波包分析对直肠压力信号进行特征提取,通过提取的特征向量对基于SVM的直肠感知预测模型进行训练,使用PSO算法对SVM的参数进行优化,并利用训练后的模型进行便意预测,同时对比分析了参数优化后的SVM和不同核函数的SVM便意预测的准确率.实验结果表明,所提出方法切实有效,能够帮助患者重建直肠感知功能.     

改进量子粒子群优化支持向量机的网页分类

随着海量网页信息的出现,网页分类已经成为数据挖掘领域的一个重要研究方向,网页分类是一种快速有效利用海量网页信息的重要技术.为了克服支持向量机进行网页分类时存在训练收敛较慢和分类精度不高的缺点,将改进的量子粒子群优化算法与支持向量机相结合,提出了一种融合改进量子粒子群算法和支持向量机的网页分类方法.首先引入柯西分布改进量子粒子群优化算法,其次利用改进的量子粒子群算法优化支持向量机的参数选择,然后利用支持向量机进行网页分类.实验结果表明,该方法具有较高的准确率、召回率和F1测试值,网页分类效率也得到了一定程度的提高.