KPCA-CS-SVM下的矿井突水水源判别模型

针对矿井水害的突水水源判别问题,采用KPCA方法对原始数据降维,通过布谷鸟搜索算法(CS)优化支持向量机(SVM)的惩罚因子C和核参数g,建立基于KPCA-CS-SVM的矿井突水水源判别模型,以淮南新庄孜矿各含水层共45个突水样本数据作为研究对象,选取7个主要影响因素作为突水水源的判别依据,对KPCA-CS-SVM水源...     

基于DNPSO的支持向量机的发动机故障诊断

设定了基于粒子序号和粒子邻居数量的动态邻域粒子群模式,并通过田口试验分析了6种测试函数的优化性能,选定了粒子群算法的惯性权重、粒子邻居数量及加速系数等参数的较优渐变模式,建立了具有较为广泛适应性且运算量相对较低的动态邻域粒子群模型.利用该模型优化了支持向量机的惩罚参数和核函数评估参数,在发动机的故障特征识别过程中,通过与BP神经网络及标准粒子群算法优化参数的支持向量机等分类器的比较,动态邻域粒子群算法优化的支持向量机具有较高的特征识别能力和较强的鲁棒性.     

基于遗传BP神经网络的矿井突水水源识别

为了快速有效识别矿井突水水源,消除矿井水害,综合考虑各种水化学离子在水源识别中的重要性,选择Na~++K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)、HCO_3~-等6种水化学离子作为识别因子,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的矿井突水水源识别方法.在同样的训练样本和待测样本下,将该方法的识别效果与BP神经网络、距离判别法、Bayes判别法等方法的识别效果进行比较.仿真结果表明该方法收敛速度更快,识别精度更高.     

基于PSO-SVM的普米语语谱图识别

使用基于粒子群算法优化支持向量机识别算法实现对普米语语音的识别.首先通过傅立叶变换绘制出每条普米语语料的语谱图;再次,提取每张语谱图的图像特征构建特征向量;最后,运用支持向量机实现对普米语孤立词的分类.在运用支持向量机进行分类时,为了能够找到全局最优解,使用粒子群算法对支持向量机中的惩罚参数c和核函数参数g进行了优化,基于最优参数的分类准确率达到了89. 8%.     

矿井突水水源的SVM识别方法

为解决在有限监测信息下,矿井突水水源识别中原始指标众多,识别矩阵呈现出的高维、稀疏性问题,采用相关性理论和支持向量机(SVM),提出了矿井突水水源识别方法.计算训练样本相关性及单指标误判个数.依据误判数对各指标进行重要性排序.构建指标组合并约简出测试正确率最高的指标组合,再利用构建的基于相关性理论的矿井突水水源SVM识别模型,实现高维小样本评价.结果表明:Ca~(2+),Mg~(2+),K~++Na~+彼此间相关性较高;K~++Na~+和CL~-,HCO_3~-和SO_4~(2-)相关性均较低;Ca~(2+)较重要,SO_4~(2-)和CL-较不重要;约简评价体系的冗余指标,可节约监测成本,且能够在有限监测信息下,保证识别正确率.     

柠条塔煤矿水化学特征及水源识别模型

为了快速准确区分矿井涌水的来源,以柠条塔煤矿为例,通过对萨拉乌苏组含水层、直罗组风化基岩含水层、烧变岩含水层以及采空区积水进行水质化验,分析了不同含水层的水化学特征,选取Na~++K~+,Ca~(2+),Mg~(2+),Cl~-,SO_4~(2-),HCO~-_3,TDS的浓度作为水源识别的判别指标;利用逐步回归分析(SR)筛选出HCO~-_3,TDS和Mg~(2+)这3个指标作为模型的判别因子,最大化的保留分类信息;运用最小二乘支持向量机算法对20组训练样本进行学习训练,以剩余8组数据作为验证样本,建立基于SR-LSSVM的矿井涌水水源识别模型,并将模型的实测结果与支持向量机、最小二乘支持向量机模型的结果进行对比。结果表明:利用SR-LSSVM模型预测的矿井涌水水源的准确率为100%,显著高于其他模型的预测结果,说明该方法可以对矿井涌水水源进行准确识别;将该模型应用到4个待测样本的识别预测中,判别结果与实际情况完全吻合。研究认为基于SR-LSSVM法的水源识别模型与水化学分析法相比能够有效排除干扰因素的影响,精确识别矿井涌水的类型,该方法为矿井水害防治提供一定的依据和参考。     

PSO-LSSVM分类模型在岩性识别中的应用

为了精确解决测井岩性识别问题,提出了一种将粒子群优化算法(PSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合对实际测井资料进行岩性识别的方法.首先使用粒子群优化算法对LSSVM建模过程中的重要参数进行优化调整,然后利用参数优化调整后得到的具有较优分类效果的PSO-LSSVM模型对某油田的测井资料进行岩性识别.实验结果表明:同基于交叉验证的支持向量机模型以及单隐层的BP神经网络模型相比,该方法能够很好描述测井数据和岩性类别之间的非线性映射关系,识别精度高,并提高了算法的自动化程度.     

基于随机森林模型判别矿井涌(突)水水源

快速准确判别矿井涌(突)水水源对保障矿井安全生产有重要意义。近年来人类的活动对不同含水层的影响与日俱增,为提高矿井涌(突)水水源判别的准确性,提出选取地下水中7种常见离子浓度,和能够充分反映人类活动痕迹的硝酸根离子浓度及化学需氧量作为水化学判别指标,采用随机森林模型进行矿井涌(突)水水源判别。为验证选取指标和判别方法的有效性,以大孤山铁矿为例,将数据输入随机森林模型进行100次交叉验证,并将验证结果与支持向量机模型和极限学习机模型进行比较。结果表明,随机森林模型预测结果稳定性较强,预测正确率不容易波动;随机森林在建模过程中参数拥有宽广的适应范围。树的棵数为50时,训练误差趋于稳定,改变树的棵数对预测结果没有实际影响,而其余二者对参数选取较为敏感;随机森林的参数可以通过袋外数据(OOB)错误率简单地得到,而其余二者参数调整时需要通过交叉验证的方式才可以取得;随机森林对训练样本进行验证,正确率可达100%,对测试样本进行验证,正确率可达97.38%,两项精度均优于支持向量机与极限学习机;随机森林模型拥有更高的预测精度和鲁棒性,在矿井涌(突)水水源判定方面有较好的应用前景。     

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。     

结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别

给出一种结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别算法,以提高对视频中群体行为识别的准确率.首先通过群成员关节点骨架的姿态结构信息和群成员的社会网络信息描述群体在每一帧中的行为,并采用张量形式表示;然后使用多路非线性特征映射分解张量核,并利用粒子群优化张量核孪生支持向量机的模型参数;最后结合张量特征和孪生支持向量机实现视频中的群体行为识别.CAD2数据集和自建数据集上的实验结果表明,张量特征能够有效地表示群体行为,相比经典算法,所提算法能有效提高群体行为识别的准确率.      

基于GAMPSO-SVM的大坝变形监控模型

建立合理的安全监控模型对实测资料进行实时分析和处理对大坝的安全运行有着重要意义.近年来,支持向量机(SVM)在建立监控模型中得到了广泛应用.但参数的选取对SVM模型的精度有相当大的影响.为了提高参数选择的精度,在标准粒子群算法(PSO)的基础之上,提出了一种加入高斯扰动项的变异粒子群优化算法(GAMPSO),对支持向量机的参数进行寻优,建立了基于GAMPSO-SVM的大坝变形监控模型,并进行工程实例验证.结果表明,该模型能有效避免陷入局部最优,具有更好的预测精度和泛化能力.     

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。     

应用支持向量机预测绞股蓝茶浸提液中药用成分的含量

通过支持向量机数学模型预测了绞股蓝茶浸提液中的总酚含量、总黄酮含量及其自由基清除能力,其中浸提条件包括11个浸提温度、5个浸提时间及3个料液比．在4个涉及的支持向量机基本核函数中,径向基核函数表现出最佳的预测效果．在径向基核函数下,用3种参数优化方法：网格参数优化法、遗传优化算法和粒子群优化算法,分别对其模型进行了参数优化．通过比较发现,用粒子群优化算法的径向基核函数支持向量机模型达到了最佳的预测效果,其测试集的相关系数分别达到了0．9628（预测总酚含量）,0．9797（预测总黄酮含量）和0．9513（预测自由基清除能力）．     

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.     

SVM财务欺诈识别模型

利用我国资本市场的面板数据,选取2006—2015年公布的财务报表欺诈公司作为样本公司,以1∶1比例配比非财务欺诈公司,对27个指标(包括财务指标和非财务指标)进行分析,然后通过独立性检验对指标进行降维处理,最终保留8个建模指标.分别利用网格搜索算法、遗传算法和粒子群算法进行支持向量机模型的参数寻优,基于上述不同算法建立了三个支持向量机财务欺诈识别模型.最后,比较三个模型的运行效果,结果表明,通过粒子群算法寻找最优参数效果最好,据此建立的支持向量机模型可以很好地识别出财务欺诈公司样本.     

基于激光雷达数据的仓储物流AGV障碍物识别方法

针对智能仓储中AGV避障问题,提出了一种使用激光雷达识别AGV前方障碍物类别的方法,以便结合障碍物位置信息辅助AGV做出合理的决策.首先,将激光雷达数据进行滤波、聚类,得到纯度高的聚类簇;然后,通过提出的特征提取方法提取得到特征向量;最后,使用粒子群优化算法(PSO)在训练集上寻找径向基核(RBF)支持向量机(SVM)的最优参数,并训练得到模型.该方法在智能仓储模拟环境的数据集上测试,准确度达到了94.58%,可以准确、有效地对AGV前方障碍物进行识别.     

基于PSO优化MK-TWSVM的风机齿轮箱故障诊断

为了提高风电机组齿轮箱故障诊断的准确率,提出一种基于粒子群算法优化混合核孪生支持向量机的风电机组齿轮箱故障诊断方法.首先,在传统支持向量机的基础上引入孪生支持向量机,提高算法运算速度;其次,提出一种新的混合核函数取代传统支持向量机中的单一核函数,并选用粒子群算法对上述核函数的参数进行寻优;最后,搭建风电机组齿轮箱试验平台,采集具体的齿轮箱故障试验数据进行验证.试验结果表明,对比其他方法,本文所提出方法在诊断风电机组齿轮箱故障方面具有更高的识别准确率,因此具有较强的实用性.     

应用粒子群优化-条件随机域的文本生物实体识别

针对生物医学文本中传统生物实体识别算法的精确度不高的问题,提出了一种新的基于粒子群优化-条件随机域的生物实体识别算法.新算法利用改进的粒子群优化算法训练条件随机域模型,并将训练后的条件随机域模型应用到生物实体的识别上.改进的粒子群优化算法引入粒子群聚集度来防止粒子群过早地陷入局部收敛,用迭代间对数似然相对变化率来控制算法的收敛,用线性变化的惯性因子和学习因子来控制搜索范围.实验结果表明,基于改进粒子群优化的条件随机域模型较隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、支持向量机以及传统条件随机域模型等方法具有更高的精确率和召回率.