直升机旋翼自转着陆过程的支持向量机模型

把支持向量机方法引入到直升机智能化建模领域,用支持向量机建立了直升机自转着陆过程的旋翼转速模型,并采用序列最小优化算法求解.与神经网络模型相比,直升机的支持向量机模型具有结构简单、运算速度快、泛化能力高等特点.理论分析和仿真结果表明,应用支持向量机建立直升机的仿真模型是切实可行的.     

支持向量回归机预测误差校正方法

针对传统的ε不敏感支持向量回归机(ε insensitive support vector regression, ε-SVR)未充分考虑局部支持向量对回归预测结果的影响,不利于提高回归预测精度的问题,提出了一种εSVR预测误差校正方法。该方法以期望预测值与εSVR回归预测值及局部支持向量间的欧氏距离和最小为目标函数,以ε不敏感损失带(εtube)宽度为约束条件,通过利用高维特征空间中εtube边界上和边界外的局部支持向量对εSVR的回归预测值进行误差校正。利用人工产生的不同分布数据集和UCI数据集进行的仿真结果表明,与传统的εSVR相比,该文方法具有更高的预测精度和更强的泛化能力。     

直接支持向量回归机

将超平面偏置项平方加入到最小二乘支持向量回归机(LSSVMR)的目标函数中,提出直接支持向量回归机(DSVMR)。该方法增强了求解问题的凸性,与LSSVMR相比,只需要求解一个与核矩阵类似的对称正定矩阵的逆就可以得到问题的解,再使用Cholesky分解和SMW(Sherman-Morrison-Woodbury)求逆公式,降低了计算复杂度,加快了学习速度,而且逼近能力与LSSVMR近乎相同。最后数值试验表明DSVMR可行且完全具有上述优势。     

基于v-支持向量回归机的盲均衡算法

盲均衡可以看作模式分类问题,每一类由信源字符表的可能输出定义.由于支持向量回归机具有优良的泛化性能,提出了一种基于v-支持向量回归机的盲均衡算法,并且利用加权最小二乘方法求解v-支持向量回归机.计算机仿真结果表明提出的盲均衡算法具有计算复杂度低、适于实际应用的特点.     

基于回归型支持向量机的液压舵机故障诊断

利用回归型支持向量机（SupportVectorRegression，SVR），设计了一个液压舵机的故障诊断系统。利用系统的可测参量，建立了基于SVR的液压舵机的全局故障检测模型。在仿真过程中发现，此方法能对电液伺服阀、位移传感器和伺服放大器的各种故障进行诊断，诊断准确度高，适用于闭环控制系统的故障检测，仿真结果验证了该方法的有效性。     

改进的支持向量回归机

标准的支持向量回归机中原始最优化问题的目标函数有两部分：一部分是衡量经验风险的，另一部分是衡量推广能力的。本文引入一个凸函数来代替衡量推广能力的部分，讨论了当这个凸函数取不同的形式时支持向量回归机的变形，这些模型不再要求核函数必须对称正定，从而为我们可以得到更灵活的回归曲面提供了有效的工具。     

基于Matlab支持向量回归机的能源需求预测模型

分析了支持向量回归机在能源需求预测中的优势, 确定了输入向量集合和输出向量集合, 建立了基于Matlab技术的SVR能源需求预测模型. 对我国1985-2008年能源需求相关数据进行模拟与仿真, 并对中国2010年和2020年能源需求量进行预测. 研究结果表明: 一是中国未来对能源的需求量逐渐增加, 从2010年的330400万吨标准煤上升到2020年418320万吨标准煤, 年均增长率为2.39%; 二是在解决我国能源系统小样本. 非线性及高维模式识别问题中SVR比BP神经网络等方法有更高的预测精度.     

一种集成logistic回归与支持向量机的判别分析规则

支持向量机的输出结果可以通过几何分析划分为六个连续的区间,并求得各个区间内训练样本的错误分类频率.本文以二分判别为例,将每个区间上的误分频率与logistic回归对预测样本的输出概率进行比较,提出了一种集成logistic回归与支持向量机的判别分析规则,并采用支持向量机效果验证的基准数据集进行实证分析.实证结果验证了所提出方法的有效性.     

一类快速模糊支持向量机

由H.P.Huang、C.F.Lin等人和T.Inoue,S.Abe等人提出的两类模糊支持向量机是两种类型的改进支持向量机,分别克服了过学习问题和减少了多类问题分类时存在的不可分区域。如何处理异常数据和加速训练大规模数据集是支持向量机中的急需解决的两个问题。针对这两个问题,提出了一类将两类模糊支持向量机集成的快速模糊支持向量机。训练时,根据每类数据与其类中心的距离,定义隶属函数,以加大对容易被错分样本的惩罚,利用合适的参数λ选取了每类数据中隶属度值较大的边缘数据构造模糊支持向量机,测试时,利用1-a-1和模糊支持向量机的决策函数判定未知样本的类别。含有异常数据的两类问题和机器学习数据集中手写数字识别的多类问题的实验结果,验证了提出的快速模糊支持向量机减少了训练时间同时提高了学习机的推广能力。     

支持向量机的时间序列回归与预测

详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础。采用支持向量机、RBF和Elman神经网络模型,对仿真时序和工程滑坡变形时序进行了回归与外延预测。结果表明,在噪声水平较低时,SVR回归效果稍好,Elman与RBF网络的稳健性相对较差;随着噪声水平增大,两种神经网络的回归精度迅速下降。对于外延预测,两种神经网络仅限于短期的非线性模拟,而泛化性能更好的SVR在短期具有比较理想的效果,在较长的时间区间里也具有较高的预测精度(7步预测准确度控制在83.5%以上)。     

新型小波支持向量机在波动率预测中的实证研究

运用支持向量机进行广义自回归条件异方差(GARCH)模型预测所面临的一个主要问题就是普通核函数难以准确捕捉股指波动率的聚集特征.然而小波函数却具备以任意时间粒度在任意位置刻画任一时间序列的能力.因此,本文基于小波分析与核函数理论,构造了一个满足mercer条件的多尺度小波核来解决这一问题.通过真实股指数据分析,小波支持向量机在波动率预测中的有效性获得了证实.     

基于支持向量机的有效带宽估计算法的研究

高性能网络设计的关键是对性能参数进行建模和估计的能力，通信业务在网络上传输时，其带宽要求与通信质量密切相关，合理分配带宽能很好提高网络性能，合理分配网络带宽的首要任务是能够根据网络信息的变化，预测带宽使用情况，为此，本文采用支持向量机（SVM）对网络业务流数据进行预测估计，通过训练样本，从而获得样本以外数据的分布规律，在此基础上，设计了一种网络传输有效带宽使用的估计算法，实验表明，该估计算法具有较高的训练效率和很高的估计精确度。     

最小二乘支持向量机应用于西安霸河口水质预测

利用西安霸河10年的水质平均数据作为数据集,建立了基于最小二乘支持向量机的水质预测模型。通过适当的参数选择,其平均相对误差只有4.95%,预测的准确率达到95%。通过实例计算且与误差逆传播(BP)神经网络、RBF神经网络等预测方法进行了对比分析,表明该方法的平均预测精度较传统的神经网络方法提高约4%,且具有收敛速度快、泛化能力强等优点,可有效用于水质预测。     

基于独立成分分析和模糊支持向量机的人脸识别方法

成分分析(PCA)只能从2阶上去消除数据的相关性，传统支持向量机在解决多类问题时会出现分类的盲区问题，针对这两种情况，首先采用独立成分分析(ICA)方法解决了高阶上的数据相关性问题；同时在传统支持向量机中引入模糊隶属度函数，用模糊支持向量机解决了传统支持向量机在多类数据识别中的盲区问题。通过实验证明了该方法在人脸识别率上取得了显著提高。     

基于支持向量机的智能决策方法

分析多属性决策问题及现有方法,提出了基于支持向量机的智能多属性决策方法.首先,介绍了支持向量回归估计的学习算法.其次,探讨了基于支持向量机的智能决策原理.然后,提出了多属性决策支持向量机方法的实现算法.最后给出了一个算例.     

基于数据分割和集成学习的大规模SVM分类算法

支持向量机对分类问题的求解过程相当于解一个线性约束的二次规划问题,求解的变量个数与训练样本数相等,且需要计算和存储的核矩阵大小与训练样本数的平方相关.随着样本数目的增多,经典的求解二次规划问题的算法不再适用.针对大规模二分类问题,基于数据分割和集成学习策略,本文提出了一种快速支持向量机学习算法.其主要思想是:首先对数据集进行预处理,自动将正负类分别聚成若干子簇;然后对两两组合的正负子簇用SMO算法进行交叉学习,得到多个基本分类器;最后对这些基本分类器进行集成学习.在UCI的5个数据集上的实验表明,与SMO学习算法相比,这种基于数据分割的训练策略在精度几乎没有损失的情况下显著地提高了训练速度.     

基于火焰图像特征与BT-SVM的窑况识别方法

针对氧化铝回转窑烧成带工况变化复杂难以实现连续在线检测,长期依赖人工看火操作的难题,提出了利用计算机图像处理技术模拟传统的人工看火过程进行窑况识别研究的方法,方法包括两个部分:提取烧成带火焰图像特征,融合关键工艺过程数据组成混合特征;建立具有准正态二叉树结构的支持向量机窑况识别模型对混合特征数据进行分类识别.最后,应用该方法对采集得到的火焰图像数据与过程数据进行仿真实验研究,获得了满意的效果.