基于LS-SVM的边坡稳定性预测研究

针对边坡工程稳定性估计的复杂性,将最小二乘支持向量机引入到边坡稳定性估计的研究中,分别建立了边坡安全系数预测的最小二乘支持向量机模型和边坡稳定状态预测的最小二乘支持向量机模型,以实例数据为学习样本和测试样本,讨论了基于最小二乘支持向量机的边坡稳定性分析方法及其可行性．该方法具有一定的工程参考和实用价值．     

基于傅立叶核与径向基核的支持向量机性能之比较

支持向量机（SVMs）是由Vapnik提出的一种建立在统计学习理论上的新方法：这种方法被深入地研究并广泛应用在诸如分类和回归问题上。由于其基于结构风险最小化的机理，因此相对于其他的经典方法有着更好的泛化特性，其中核函数的选择对支持向量机的性能有着很大的影响。深入地研究了基于傅立叶核函数的支持向量机的特性，得出在某些特殊的情况下，基于傅立叶核函数的支持向量机的性能要好于基于RBF核的支持向量机。最后的仿真对其进行了比较验证。     

局部密度函数的支持向量机估计法

研究了用局部密度函数表示连续型随机变量的未确知信息问题，给出了估计局部密度函数的支持向量机算法．     

采用最小二乘支持向量机的部分相依函数型线性模型估计与应用

提出一种基于无截断Bartlett核函数的重构方法,有效避免长期方差函数估计方法面临的核函数与窗宽选择问题,并将其应用到部分相依函数型线性模型中.利用考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机对模型进行参数估计,数值模拟结果表明:与未考虑函数型数据相依特征的最小二乘估计方法相比,提出的考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机估计方法能更稳健地估计向量系数,有效提高样本外的预测精度;将部分相依函数型线性模型应用到上证指数开盘价的预测中,得到较好的预测效果.     

基于支持向量机的模糊回归估计

支持向量机是在统计学习理论上发展起来的新一代学习方法,该方法在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等方面都获得了较好的应用.基于含有不确定性信息的问题,引入了模糊支持向量机.针对回归估计问题,利用支持向量机的基本思想提出单参数约束下的支持向量机模糊线性回归模型,并给出模型的解,实验结果表明,与其它的模糊回归估计相比该方法得到了更加满意的最优解并且缩短了运行时间.     

基于模糊支持向量机的网络入侵检测技术

针对支持向量机算法中存在对噪声数据和异常数据敏感的问题，提出了模糊支持向量机算法，并应用于入侵检测．该算法是在传统支持向量机分类器的构造方法中引入隶属度函数，根据不同输入所得到的分类结果，产生相应的惩罚值．将这个方法应用到入侵检测系统中，能较好地将正常数据和异常数据区分开．实验结果表明，采用模糊支持向量机的入侵检测技术，其误报率低于基于支持向量机的入侵检测，同时其检测率也相对较高．     

基于傅立叶核与径向基核的支持向量机性能之比较

支持向量机（SVMs）是由Vapnik提出的一种建立在统计学习理论上的新方法。这种方法被深入地研究并广泛应用在诸如分类和回归问题上。由于其基于结构风险最小化的机理,因此相对于其他的经典方法有着更好的泛化特性,其中核函数的选择对支持向量机的性能有着很大的影响。深入地研究了基于傅立叶核函数的支持向量机的特性,得出在某些特殊的情况下,基于傅立叶核函数的支持向量机的性能要好于基于RBF核的支持向量机。最后的仿真对其进行了比较验证。      

基于支持向量机的线性模型鲁棒参数估计

探讨了基于支持向量机的线性系统参数估计问题,利用最小二乘支持向量机来估计自回归滑动平均模型(ARMA)的参数,并在理论上证明了在高斯噪声下比最小二乘估计方法具有更小的均方差;随后利用标准支持向量机来估计ARMA的参数,并利用它的性质从理论上分析了其对大噪声和小噪声的鲁棒性.仿真结果表明支持向量机方法能有效克服样本中的异常点和噪声对参数估计的干扰,比最小二乘估计方法具有更好的鲁棒性.     

最小二乘支持向量机在信道均衡中的应用

为抵消信道时变多径传播特性引起的码间干扰、准确地识别数字通信系统中的发送信号,满足信道均衡的实时性要求,采用最小二乘支持向量机回归算法对信道进行均衡。首先,分析了最小二乘支持向量机算法应用于信道均衡的机理,与传统的信道均衡方法相比,该算法无需对信道进行估计可直接得到均衡器的参数。其次,与ε-支持向量机算法进行比较,最小二乘支持向量机均衡性能不减,时间复杂度大大降低,可以更好的满足信道更新的实时性要求。同时探讨了2种改善低信噪比下信道均衡性能的方法。结果表明:对于信道环境复杂的通信系统,利用最小二乘支持向量机的非线性均衡速度快、效果良好。在低信噪比情况下,可以通过增加训练序列长度和利用非线性核函数来改善信道均衡的性能。     

核函数支持向量机的研究进展

核函数支持向量机是机器学习的最新尖端技术,并且成功应用于许多领域。本文叙述了核函数支持向量机的基本理论,并介绍了相关的基础研究和应用研究,同时探讨了未来的发展趋势。     

基于SVM的函数模拟

支持向量机在高维空间中表示复杂函数是一种有效的通用方法, 提出了采用基于支持向量机的非线性回归法求解函数模拟问题.     

直线振荡电机支持向量机非参数建模

为了寻找反映直线振荡电机参数与性能输入输出传递关系的快速计算模型,利用有限元分析法,建立了直线振荡电机非参数建模的基本数据计算模型,根据基本数据计算模型,引入支持向量机（Support Vector Machines,SVM）非参数回归建模方法,建立了用于直线振荡电机参数与性能之间输入输出传递关系的SVM计算模型,为电机参数优化过程提供了方便快捷的在线计算方法。通过SVM模型和有限元模型输出推力的比较,验证了直线振荡电机支持向量机非参数建模的可行性。     

支持向量机与人工神经网络

支持向量机（Support Vector Machine,SVM）是由Vapnik等人提出的一种基于统计学习理论的新型机器学习算法;而人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）已经成功用于解决模式识别和任意非线性函数回归估计问题中. 介绍了支持向量机与人工神经网络的基本原理,并对二者进行了逼近方面的比较,结果表明,支持向量机作为一种新兴技术而具有的独特的优越性.     

基于支持向量机的中国石油需求量预测研究

根据1990—2011年中国历年石油消费量相关数据构造输入和输出向量,选用径向基函数(RBF)作为其函数,在MATLAB2.10工具箱中设置相应变量进行参数寻优,从而建立基于支持向量机的石油需求量预测模型.为了验证其效果,同时做出了最小二乘意义下的3种预测拟合曲线,数据误差分析结果表明,支持向量机模型的预测精度高、结果更为可靠.用支持向量机模型预测了2012—2015年我国的石油需求量.     

基于SVM的沙尘暴预测模型

根据沙尘暴天气的特点和支持向量机（support vector machine，SVM）方法在解决小样本学习问题中的优势，提出基于SVM的沙尘暴预测模型．首先利用主成分分析法进行数据预处理，然后选择了径向基核函数，并通过分析惩罚参数和核参数对SVM分类器性能的影响，确定了参数的搜索空间，继而利用网格搜索法对其进行优化．在此基础上，构建并实现了基于SVM的沙尘暴预测模型．该模型与BP神经网络模型的运行结果对比表明，基于SVM的沙尘暴预报模型稳定性好，运行速度快，预报准确率提高了71．2％．     

多输出支持向量回归算法

支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法,由于其出色的学习性能。该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点．这种方法已广泛用于解决分类和回归问题．在回归中。目前的研究和应用都限于单输出的情况,而实际中有很多属于多输出回归问题．针对这一点,将支持向量回归算法推广到多输出情况．仿真实例说明了该算法的可行性．     

支持向量回归在岩土工程中的应用

针对岩土工程影响因素的极其复杂性,引入支持向量机方法,给出了应用支持向量回归解决问题的基本原理与算法步骤·以矿山周边建筑物爆破震动效应分析为例,建立了建筑物中峰值质点振速的预测模型·实例分析表明预测值与实测值具有很好的一致性,验证了支持向量回归小样本高效的自学习能力以及高度非线性的问题处理能力,是解决复杂岩土工程问题的有效分析工具·通过试验探讨了算法参数选择对应用结果尤其是回归预测模型泛化能力的影响规律·     

基于支持向量机的信号滤波研究

提出了基于支持向量机（SVM）的信号滤波方法．由于利用了SVM泛化能力强、全局最优等特点，因此该方法与传统方法相比，能更有效地抑制随机加性噪声．在时域和频域分别讨论了参数对核函数的影响，通过对基于SVM的函数回归形式的变换，得出了一种能描述滤波原理的表达式．从该表达式中可以看出，核函数的作用相当于低通滤波，而其参数决定了滤波器的截止频率，从而可以通过对核函数参数进行优化，以取得最佳的滤波效果，达到抑制随机加性噪声的目的．仿真结果表明，基于SVM的滤波方法有效地抑制了随机加性噪声，为信号滤波提供了一种以结构风险最小化为理论框架的新手段．