基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归的红枣产量预测

随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前红枣产量预测模型精度低、模型优化时间过长等问题,本文以山西省1993-2020年的红枣产量及17个维度的因素作为基础数据,提出一种基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归(principal component analysis-fruit fly optimization algorithm-support vector regression,PCA-FOA-SVR)的红枣产量预测模型。首先利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对数据进行降维处理,以5维的指标作为输入变量,产量作为输出变量;其次以支持向量机回归(support vector regression,SVR)为基础模型,利用果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对SVR参数(c,g)进行寻优,构建PCA-FOA-SVR模型;对试验结果进行验证,发现PCA-FOA-SVR的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、决定系数(coefficient of determination,R2)分别为3.11、3.01、0.96,SVR的各指标分别为5.33、4.07、0.9,分别提高了41.7%、26%、6.7%,最后通过GM(1,1)对各维度的数据进行预测,利用PCA-FOA-SVR模型对未来10年山西省红枣产量进行预测,结果显示在2025年红枣产量会达到一个峰值,对本文的后续研究提供了一定的帮助。     

最小二乘双胞支持向量回归机的研究

 利用最小二乘方法和临近支持向量机(PSVM)算法,并结合双胞支持向量机(TSVR),提出了最小二乘双胞支持向量回归机(LSTSVR).作为对照,TSVR需要求解2个二次规划问题,而LSTSVR仅需求解2个线性方程组.最后利用不同的实例验证了所提算法的可行性和有效性.     

PCA支持向量机回归集成股市预测应用

利用主成分分析（PCA）方法优选神经网络集成个体,利用支持向量机回归集成生成输出结论,建立一个PCA支持向量机回归集成股市预测模型。试验表明,该模型能有效提高神经网络集成系统的泛化能力,预测精度高,稳定性好。     

基于回归支持向量机的信息检索

使用回归分析策略以文档满足用户的信息需求程度作为回归分析的目标值,利用回归支持向量机构建了信息检索模型.新模型不仅提供了融合不同来源特征的灵活框架,而且由于使用回归支持向量机寻找具有ε不敏感损失的回归函数,因此具有良好的泛化性能.实验表明,新模型性能优于目前主流的基于语言模型的信息检索方法.     

基于支持向量回归机的中国碳排放预测模型

选取人口、城镇化率、人均GDP、服务业增加值比重、单位GDP能耗、煤炭消费比例等6项影响因素作为自变量,运用支持向量回归机方法构建中国碳排放预测模型。以1980—2009年碳排放及影响因素数据为样本,通过训练、测试得到具有良好学习与推广能力的支持向量回归机模型。结合"十二五"规划,设置不同情境下影响因素预测值,对2010—2015年中国碳排放进行预测。预测结果表明,中国可适当降低GDP增速,不断优化能源结构,以确保碳减排目标的有效实现。     

支持向量机回归与v-支持向量机分类解的关系

讨论了支持向量机回归与v-支持向量机分类解的关系,证明了对给定的v-支持向量机分类问题的解,通过选择适当参数,存在一个支持向量机回归问题的解与它等价.     

基于支持向量机回归的曲线拟合

在科学实验研究中,经常需要实验的观测数据,来寻求两个物理量之间近似的解析函数关系和曲线方程,这就是人们常说的数据拟合或曲线拟合,而且经常要从这些已知数据中总结规律,用以预报未知。本文引入支持向量机作为背景进行曲线拟合。此法能满足在小样本情况研究统计学习规律的理论,通过引入结构风险最小化准则来控制学习机器的容量,从而刻画了过度拟合与泛化能力之间的关系。     

基于混合核函数支持向量机的回归模型

基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数和Sig核函数进行有效的线性混合,给出一种新的支持向量机的混合核函数,并提出一种基于再生核的混合核函数支持向量机回归模型,该回归模型兼具了全局核函数与局部核函数的优点,且算法的复杂度被降低.仿真实验结果表明:最小二乘支持向量机的核函数采用基于再生核的混合核函数是可行的,回归的效果比单核函数可以更为细腻.     

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.     

基于支持向量回归机和B样条网络回归曲线建模算法

将改进的支持向量回归机与B-样条网络相结合,提出了一种建立回归曲线模型的新算法。实验仿真结果说明了这种算法是可行和有效的。     

基于互信息的主成分分析结合支持向量回归的滚动轴承剩余寿命预测研究

滚动轴承作为旋转机械设备中的关键部件,影响着设备的可靠性运行。为了智能开展设备维护工作,提高设备的运转效率,提出一种基于互信息（mutual information,MI）的主成分分析（principal component analysis,PCA）（MI-PCA）结合支持向量回归（support vector regression,SVR）的滚动轴承剩余寿命预测方法。首先利用小波包降噪算法剔除原始振动信号中的异常数据点和噪声,并基于降噪数据提取其时域、频域和时频域特征;然后结合特征与剩余寿命的互信息值进行特征筛选,再通过PCA降维算法获得可表征轴承退化状态的敏感特征,用于SVR的输入;最后构建并训练SVR剩余寿命预测模型,并将其应用于滚动轴承全寿命试验数据。试验结果表明与基于MI和基于PCA的SVR回归预测模型（MI-SVR模型、PCA-SVR模型）相比,基于MI-PCA的SVR模型具有更高的预测精度（预测精度可达97%）,能够实现滚动轴承剩余寿命的精准预测,为开展及时有效的设备维护工作提供了决策依据。     

基于支持向量回归的圆锥螺纹检测

以支持向量回归为主要算法,讨论了圆锥螺纹各参数的图像检测方法。采用边缘保持滤波、二值变换等算法,对圆锥螺纹图像进行处理,获得牙形直线部分的像素表征,并以此构成训练集,进行支持向量回归,得到了螺纹牙形直线方程的亚像素表示,据此对锥螺纹的主要参数进行检测,大大降低了CCD的离散性和系统噪声对测量结果的影响。实验表明,本方法具有测量速度较快,测量精度较高的特点。     

基于SVR和GA的锅炉运行氧量基准值的优化确定

借助现场运行数据,根据锅炉运行氧量的特性,建立了基于支持向量回归的锅炉运行氧量预测模型,结果表明:SVR模型具有较高的回归精度和较好的泛化能力,能够有效地对不同工况下的锅炉氧量进行预测.在此基础上进行二次建模,获得了运行氧量、供电煤耗率与各运行参数之间的关系模型,并结合全局寻优的遗传算法,以机组的供电煤耗率为优化目标对输入参数进行寻优,确定了优化后的锅炉运行氧量基准值.计算结果表明该模型具有较高的准确性,通过全局寻优得到的氧量值具有可操作性,很好地解决了锅炉变工况运行参数基准值的确定问题.     

基于SVR的非线性时间序列预测方法应用综述

基于支持向量回归(Support Vector Regression,简称SVR)的非线性时间序列预测是智能预测的重要前沿课题,在许多领域有着非常广泛的应用前景。文章介绍了SVR基本理论和方法,从金融、电力、交通、旅游等领域的典型应用对基于SVR的非线性时间序列预测进行了综述,分析了目前SVR在核函数、自由参数选择和输入数据处理方面存在的问题及其在应用领域进一步研究的方向。     

粗集与支持向量机联合建模及在开采沉陷预计中的应用

地表沉陷与地质采矿因素之间存在复杂的非线性关系,人们通常采用概率积分法、神经网络等研究沉陷的规律性,但预计效果往往不够理想。本文采用粗集及支持向量机技术对其进行研究,首先应用粗集理论进行了岩移影响因素分析,给出了各影响因素的支持度,然后运用支持向量机预测技术构建了支持向量机预测模型。最后用实例进行了预测分析并与传统方法进行了对比,结论表明,本文建立的模型具有网络运行稳定、精度更高的优点。     

基于支持向量回归机的矿体品位插值

使用与自组织神经网聚类相结合的支持向量回归机预测模型对矿体体素品位进行插值,并与多边形法、距离幂次反比法、克里格法进行对比验证. 结果表明,该预测模型进行品位插值具备很好的可行性和可靠性.     

基于心率变异性特征和PCA-SVR的PAD维度情感预测分析

对于PAD （pleasure：愉悦度;arousal：唤醒度;dominance：优势度）维度情感预测和分析中的数值预测问题,结合心率变异性（heart rate variability,HRV）特点,提出了基于主成分分析（principal component analysis,PCA）和支持向量回归（support vector regression,SVR）的PAD维度情感预测模型（PCA-SVR）。通过柔性离子传感器以音乐和视频的诱导方式采集了12名志愿者在放松和焦虑两种情感状态下的心率和心率间期数据,利用PAD量表进行标注,通过均值和方差计算等统计方法、Welch功率谱、Poincaré散点图等分别提取HRV的时域、频域和非线性特征,然后利用PCA模型对HRV特征降维,最后利用降维后的HRV特征作为SVR模型的输入特征进行训练和预测。实验结果表明,结合HRV特征的PCA-SVR模型在PAD的3个维度上均有良好的预测效果,其平均一致性相关系数达到了0.51。同时对比了SVR、极限学习机（extreme learning machine,ELM）和基于PCA的ELM这3种预测方法,结果显示所提方法相对于以上3种方法在一致性相关系数上分别提升了0.14、0.10和0.04,表明该方法能够细致地划分情感,结合可穿戴设备,在情感识别和分析方面有一定补充作用,为在日常生活中针对情感的识别和预测带来了可能。     

支持向量回归机二阶充分条件理论研究

支持向量回归机是数据挖掘的新方法。针对支持向量回归机所对应的回归问题给出了其解二阶充分条件成立的理论结果,结果表明支持向量回归机优化问题的解在一个很弱假设下即可满足二阶充分性;该理论为支持向量回归机优化问题解的灵敏度分析奠定了一定基础。     

基于麻雀搜索算法优化支持向量回归的装配式建筑施工安全投入优化

为提高装配式建筑施工安全水平,减少社会经济损失,对施工安全资源投入的合理分配进行研究。选取20组装配式建筑施工安全投入与事故经济损失数据作为样本,通过基于麻雀搜索算法优化的支持向量回归模型对样本进行非线性拟合,以事故经济损失最小化为目标函数,安全投入资源为约束条件,构建安全投入优化模型。以某装配式建设项目为例进行实证分析,结果表明:基于麻雀搜索算法-支持向量回归的施工安全投入优化方法能有效降低安全事故损失、节约投入资金,具有良好的优化效果,可为装配式建筑施工安全投入决策提供科学有效的依据。