基于改进粒子群优化SVM的多分类入侵检测研究

针对工控网络数据的高维特性以及攻击方式多样性而导致传统入侵检测算法检测准确率低等问题,采用改进粒子群(PSO)算法优化支持向量机的参数,提出改进的PSO-SVM多分类入侵检测方法。该方法将SVM参数作为改进PSO的粒子,将SVM分类准确率作为PSO的目标函数进行全局搜索以确定SVM的最优参数,建立基于改进PSO-SVM的"一对一"多分类工控入侵检测模型。最后采用密西西比州立大学关键基础设施保护中心提出的工控标准数据集进行仿真实验,结果表明,该算法针对不同的攻击方式的平均检测准确率均能达到90%以上,能够准确识别攻击类型,可为工控系统入侵检测提供有效方法。     

SCA-SVM模型在年径流丰枯识别中的应用

通过4个典型测试函数对一种新型全局优化算法——正弦余弦算法(SCA)进行仿真验证,仿真结果与粒子群优化(PSO)算法、模拟退火算法(SA)、布谷鸟搜索(CS)算法和人工蜂群算法(ABC)进行对比.利用SCA搜寻SVM最佳学习参数,提出SCA-SVM年径流丰枯识别模型.以龙潭寨水文站为例进行实例研究,利用月径流序列均值及标准差构建月径流分类标准,并基于该分类标准构造样本对SCA-SVM模型进行训练及检验,利用训练好的SLC-SVM模型对实例年径流丰枯进行识别.结果表明:SCA算法寻优精度远优于SA、CS、PSO和ABC算法,具有调节参数少、收敛速度快、寻优精度高和全局寻优能力强等特点;SCA-SVM模型对训练及检验样本的识别率均为100%,具有较好的识别效果和精度.     

基于PCA PSO LSSVM的综合管廊投资 估算方法

为有效地解决现有综合管廊投资估算方法的预测精度不高,且预测精度易受样本量大小、特征参数冗余或贫缺等问题,构建一种将主成分分析法（PCA）与粒子群算法（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）结合的综合管廊投资估算预测模型.采用PCA对影响综合管廊投资估算的特征参数进行降维,剔除噪声或冗余数据,以贡献率较大的主成分作为LSSVM的输入向量,综合管廊单公里造价作为LSSVM的输出向量;利用PSO对LSSVM的核函数参数σ与惩罚因子参数C进行寻优,建立基于PCA PSO LSSVM的综合管廊投资估算预测模型,并对测试集样本进行预测.预测结果显示:PCA PSO LSSVM模型平均相对误差为3.28%,满足投资决策阶段对投资估算预测误差的要求（±10%）,且与PCA LSSVM模型、PSO LSSVM模型、GA BP模型和GA SVM模型相比,预测精度分别提高了67.29%,70.52%,48.13%和38.60%.PCA PSO LSSVM模型预测精度高,泛化性能优,可作为综合管廊投资估算的有效预测方法.     

基于合成核支持向量机的风力发电机故障诊断

采用合成核函数构造支持向量机模型,运用粒子群优化算法（PSO）对模型参数进行参数寻优,利用UCI数据集的数据进行分类验证.与单核SVM相比,该方法具有更好的分类能力和运算速度.将合成核SVM应用到风机齿轮箱的故障诊断中,取得了良好的效果.     

基于PSO的支持向量机多元控制图均值偏移诊断模型

为了诊断多元控制图发出的报警信号是由哪一个或者哪些变量组合发生均值偏移引起的,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量机（SVM）多元控制图均值偏移诊断模型．模型中使用丁。控制图对多元过程进行控制,在假设过程方差．协方差矩阵保持不变的前提下,根据不同的均值偏移模式,产生SVM训练数据集和测试数据集,用Ps0对SVM的参数进行优化,最终得到优化的SVM模型．结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型（SVM．PSO）比基于SVM和基于神经网络（ANN）模型的分类能力更强,分类准确率超过85％．     

灰狼优化算法-投影寻踪模型在云南省水量分配中的应用

基于尊重现状和效率原则,选取水资源开发用率、总人口等11个指标构建云南省水量分配指标体系和水量分配投影寻踪(PP)模型.利用灰狼优化(GWO)算法搜寻PP模型最佳投影方向,构建GWO-PP水量分配模型对云南省16个州(市)水量进行分配.并通过4个典型测试函数对GWO算法进行仿真验证,仿真结果与文化算法(CA)、萤火虫算法(FA)和粒子群优化(PSO)算法进行对比.结果表明:GWO算法寻优效果优于CA、FA和PSO算法,具有收敛速度快、寻优精度高和全局寻优能力强等特点.GWO-PP模型水量分配结果较综合法水量分配结果更科学客观.模型及方法具有一定的可操作性和有效性,可为水量分配提供新的途径和方法.     

基于PSO结合SVM的肉品新鲜度判别方法

通过测定4种肉样品(猪肉、牛肉、羊肉及虾)的挥发性盐基氮(TVB-N)、细菌总数、pH值和感官评分等指标数据,运用支持向量机方法对以上数据进行综合训练得到数学模型,并对SVM模型参数采用粒子群优化算法进行优化,拟实现肉品新鲜度的快速准确分类.结果表明:仅采用某一项理化指标对肉品新鲜度进行判定误判率较高,而采用默认参数条件下的以RBF为核函数的SVM模型能一定程度上提高判别准确率,但利用PSO优化的SVM模型能将肉品新鲜度判别准确率提高到100%,且模型还具有极好的稳定性.     

基于粗糙集优化支持向量机的泥石流危险度预测模型

为准确预测泥石流危险度,提出了基于粗糙集理论(RS)的粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)模型。首先离散化泥石流样本数据形成初始决策表,利用粗糙集理论对10个泥石流危险度影响指标进行属性约简,将约简后的泥石流指标数据归一化处理作为支持向量机的学习样本,通过粒子群算法寻优获得最佳支持向量机模型参数,最终建立基于粗糙集的泥石流危险度预测的优化支持向量机模型。并将构建的RS-PSO-SVM模型用于对测试样本的预测,结果表明：在相同训练样本的条件下,RS-PSO-SVM模型、PSO-SVM模型及RS-PSO-BP模型三者的预测准确率分别为：87.5%,87.5%,75%,说明RS-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型具有比RS-PSO-BP模型更高的精度。此外,尽管RS-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型具有相同的预测精度,但是由于进行了属性约简,RS-PSO-SVM模型可以有效提高运行效率,降低模型复杂度。     

一种基于快速PCA和简化PSO的带噪声人脸识别

针对传统人脸识别算法在带噪声环境下识别效率低下的问题,文中以FERET、CMU_PIE_FAC及ORL数据库的人脸图像为研究对象,提出一种基于快速PCA和简化PSO的人脸识别改进方法。通过对不同噪声环境下的人脸图像进行滤波消噪处理,并引入快速PCA算法对图像数据进行特征降维,然后利用简化PSO算法进行SVM的参数优化,构建最终的SVM分类模型,以实现人脸识别。结果表明:人脸图像受高斯或椒盐噪声污染会对识别效果产生一定的影响,利用滤波消噪处理可以从一定程度上抑制噪声干扰,与此同时,在数据降维过程中,采用快速PCA算法以计算低维度矩阵的本征值去替代高维度协方差矩阵的本征向量求解,在保证较高的图像解释程度的同时,运算速度明显加快,与传统的PCA、PSO算法结合SVM模型进行人脸识别效果相比,提出的改进算法在保证较高的人脸识别精度情况下,识别过程的计算量大大减少,具有一定的实用价值。     

PSO优化算法的微粒寻优过程移动规律研究简

为了更好地扩展和应用粒子群优化(PSO)算法,明确其寻优过程中微粒的移动规律十分必要.基于PSO算法简化模型,建立了围绕平衡点振动的微粒寻优过程的运动学方程,然后给出参数选择与微粒运动的振动角频率和振幅之间的关系,进而给出了基本粒子群优化算法的微粒寻优运动规律.仿真实验表明,(1)简化PSO模型中粒子的寻优运动规律为:粒子以当前最佳适应值为平衡点进行围绕振动;(2)基本PSO模型中粒子的寻优运动规律为:粒子以随机的角频率和振幅围绕平衡点进行振动.这两条规律填补对微粒寻优过程移动规律认识的空白,有利于推广和改进PSO算法,以便使得其适合解决实际优化问题.     

园林植物花果期与城市照明关系 ———基于重庆主城区园林照明植物花果期调查

针对城市照明会影响植物花果期物候的变化,提出园林植物与照明关系的研究;利用跟踪观测的方法,记录被照植物生长环境,计算被照射植物的花期及生长季,并与文献记载植物花果期进行比较,研究夜景照明与园林植物花期果期的关系;得出人工光照是影响绿化植物花期与果期的直接因素,园林植物花期可作为人工光照对植物物候影响指示器;受人工光源照射的园林植物花期变化相对明显,展叶期变化也相对明显,乔木花期对人工光照反应较为弱;落叶植物花期对人工光照敏感,夜间光照下落叶乔木果期提前,花期延长;园林植物花果期对 LED 白光、黄光光谱照射较为敏感;指出得出深入对城市光环境与绿化植物花果期影响的研究,可有效掌握受人工光照下的园林植物花果期的变化规律,对预测园林植物生长、保护生态环境、指导园林夜景建设有重要的意义。     

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.     

城市典型路段的驾驶员酒驾行为识别

目前对驾驶员进行是否酒驾的接触式、非实时的随机抽检方式已难以满足酒驾检测的实际需求.在加速行驶路段、匀速行驶路段、转弯路段等典型城市道路下,以车辆速度、加速度和油门踏板位置、发动机转速等交通参数为输入,采用支持向量机模型对驾驶员的驾驶行为进行识别并判定其是否处于酒驾状态,并采用粒子群优化算法对模型参数进行优化以提高训练速度.研究结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型能快速、准确地判定驾驶员是否处于酒驾状态,可为实现非接触式酒驾检测提供理论支持,为安全驾驶辅助系统采取相应措施提供实现基础.     

汽车产业创新生态系统仿真与影响因素分析

基于创新生态系统和系统动力学理论,构建汽车产业创新生态系统模型,运用Vensim PLE软件进行优化仿真分析,以上海汽车产业为例,探析政府引导、研发支出、产业投入等变量在一定幅度内不同作用水平情况下汽车产业创新生态系统发展趋势.研究发现,三项指标作用强度依次为研发支出比重、产业投入比重、政府引导系数;产业发展初期,随着政府引导增减产业发展变化较为敏感,过度的政策引导会产生负面影响;随着市场机制的逐渐完善,治理要素的影响作用逐渐减弱.     

车间多载自动导引车绿色物流调度

随着现代制造业的飞速发展,企业在生产效率和生产能耗方面有越来越高的要求,智能生产车间的自动化程度逐渐提高。主要研究作业车间自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的智能绿色物流调度问题。首先,建立以降低AGV能耗和最优AGV路径为目标的AGV物流调度优化模型;然后,提出一种以任务排序为约束的改进遗传粒子群算法;最后,以某针织车间的实际物流调度为例对文中方法进行验证。计算结果表明,文中提出的AGV物流调度模型能够较好地模拟AGV绿色调度耗能问题,提出的改进遗传粒子群算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力。     

纳入部门转移责任的用能权交易配额优化研究

针对常规的历史法和标杆值法对部门间因隐含能源消费转移导致的节能减排责任转移考虑不足这一问题, 基于投入产出法从消费者责任角度建立纳入部门转移责任的配额优化模型, 并以2025年为目标年进行案例研究, 得到如下结果: 1) 在“历史+标杆值”法思路下, 中国未来节能减排任务将主要由能源强度削减目标较低的能源供应和原材料生产部门承担; 2) 将纳入部门转移责任的配额优化过程分解为历史性配额补偿和趋势性配额修正两阶段, 设计考虑新冠疫情冲击的弱平稳发展情景, 以部门直接、完全能耗强度为核心指标进行配额优化, 节能减排责任由高度集中于能源供应和原材料生产部门, 向离散制造业部门延伸; 3) 配额优化的主要受益部门是纺织业、造纸印刷和文体用品制造业、木材加工和家具制造业等; 4) 按照部门间配额流动活跃度, 能源、采掘、食品、纺织、造纸印刷、石化、钢铁有色和电气机械等部门可考虑优先纳入用能权市场。研究结果可为我国用能权交易市场的试点及推广提供参考。     

基于PSO-SVM的岩石边坡稳定性预测

边坡稳定性与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系.结合粒子群优化算法和支持向量机,提出了边坡稳定评价的粒子群优化支持向量机模型.模型采用支持向量机建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系;同时,利用粒子群算法对支持向量机参数进行全局寻优,从而确保了模型参数的准确性.模型的测试结果显示了良好的精度.将该模型应用到某岩石高边坡中,预测结果与实际情况符合较好,表明该模型在岩石边坡稳定性预测中的可行性和有效性.     

基于改进粒子群算法的诺西肽发酵过程优化

在诺西肽补料分批发酵动力学模型的基础上建立了诺西肽发酵过程产量优化模型,根据发酵工艺选取了决策变量,并确定了变量的边界约束范围.针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易于陷入局部最优的问题,利用混沌序列具有随机性和遍历性的特点,引入混沌迁移算子,提出了一种改进的粒子群算法.利用改进算法对所建立的诺西肽发酵优化模型进行求解,大大提高了最终产物的产量,证明了所提改进粒子群算法的有效性.     

新场气田须二气藏单井气水层识别模型研究

川西新场气田须二气藏为典型的低渗致密碎屑岩气藏,由于地质条件复杂,储层非均质性严重,气水分布十分复
杂,束缚水含量较高,气层、气水同层电阻率界限模糊不清,测井解释往往造成很大误判。针对这一难点,应用基于粒子群
算法（PSO）的核主成分分析与支持向量机（KPCA–SVM）模型进行气水层识别。模型先通过核主成分分析（KPCA）进行
非线性属性变量提取,再将提取的属性变量作为支持向量机（SVM）的输入变量,在识别过程中利用粒子群算法（PSO）寻
优,最终实现气水层识别。将模型应用于新场气田须二气藏气水层识别,识别结果符合研究区的实际情况。     

基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究

以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辩识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准的,讨论了测试样本的最小误差和留一法对支持向量机学习方法推广能力的两种估计.最后...