基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型．采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优．实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的．     

基于遗传优化支持向量机的交通事故预测

针对道路交通事故的预测问题,引入基于遗传优化支持向量机算法建立交通事故预测模型。利用遗传算法寻找支持向量机的最优参数组合,并用最优参数构建相应的支持向量机预测模型。仿真计算结果表明,基于遗传算法优化支持向量机模型优于传统的SVM模型,从而可以更有效地对道路交通事故进行预测。     

城市交通流量短时预测的支持向量机方法

提出基于支持向量机的短时交通流量预测模型,对城市交通本身固有的非线性、复杂性和不确定性进行综合考虑。结合实例数据,对基于支持向量机的预测模型和基于BP神经网络的预测模型进行比较。结果表明:基于支持向量机的预测模型模型在精度、收敛时间、泛化能力、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。     

基于支持向量分类机和回归机的综合评价方法

采用支持向量多值分类机和回归机进行综合评价排序,以提高机器学习方法的综合评价排序能力,并以管理信息系统综合评价为例,与人工神经网络（ANN）方法进行了对比研究.试验结果表明,基于支持向量多值分类机综合评价得分之间的差异比ANN更明显,而且基于支持向量回归机综合评价得分的相对误差明显小于ANN.     

支持向量机增量学习算法研究

给出了使用多支持向量机进行增量学习的算法．传统的支持向量机不具有增量学习性能，而常用的增量学习方法各具有不同的优缺点，基于固定划分和过间隔技术，提出了使用多支持向量机进行增量学习的算法；使用此算法，针对标准数据集BUPA及用NDC生成的数据集OUTTRAIN进行了实验，结果表明，使用单一的支持向量机进行增量学习，不论采用过间隔还是固定划分技术，其增量学习的正确率不及使用多支持向量机增量学习算法的正确率。     

多分类转导支持向量机

为了完成分类学习,传统的支持向量机基于带标记信息的经验数据归纳出一个通用的决策函数。而转导支持向量机则不同,它考虑包含测试集在内的所有数据信息并致力于最小化测试样本的分类错误数。在已有的2类分类方法的基础上构造了直接求解多类分类问题的的转导支持向量机。     

基于灰色支持向量机的民航旅客吞吐量预测

依据灰色预测和支持向量机的特点,提出了一种将两种预测方法相结合的灰色支持向量机,并结合民航旅客吞吐量的预测结果,对比了灰色预测模型、支持向量机以及灰色支持向量机的预测结果,验证了灰色支持向量机的预测精度高,预测结果更为准确可靠,为提高民航旅客吞吐量预测精度提供了新的途径.     

基于多输出支持向量机的物流量预测研究

物流量预测问题受众多因素影响,而已有的方法都是用多输入单输出模型进行预测,因此难以获得满意的预测效果。一种多输出支持向量机的方法用于广州市的物流量的预测中,为了与单输出预测相比,选取自适应迭代支持向量机方法进行预测。结果表明,多输出支持向量机的预测是有效的。     

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．     

基于小波支持向量机的电力系统短期负荷预测

根据相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机强大的非线性映射能力和小波核函数的局部分析和特征提取能力,提出了一种基于小波支持向量机的电力系统短期负荷预测方法,并利用该方法对嵌入维数与预测性能的关系进行了探讨。仿真结果表明,该预测方法能精确地预测电力负荷,而且在电力负荷序列的最佳嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果,这一结论预示着小波支持向量机是一种预测电力系统短期负荷的有效方法。     

基于支持向量回归的图像复原方法研究

针对退化图像复原问题,提出了一种基于支持向量回归的退化图像复原方法.该方法利用支持向量机回归算法非线性映射能力,通过训练样本对的学习训练,在退化图像与原始清晰图像之间建立映射关系,然后对测试样本进行复原.实际图像复原实验表明,得到的复原图像在视觉上和定量分析上都获得了比较好的效果.与神经网络方法相比,支持向量机回归算法克服了神经网络的模型选择与过学习问题、局部极小问题等.     

关于支持向量分类机算法的研究

研究分析了标准的支持向量机（C-SVM）、v支持向量机（v-SVM）等五种算法,利用仿真实验从分类精度,计算效率,扩展性等五个方面对上述五种算法进行了分析比较。     

基于支持向量机的励磁涌流识别算法

为提高变压器差动保护识别励磁涌流的能力,将支持向量分类机应用于励磁涌流识别,提出了一种基于支持向量分类机的变压器励磁涌流和内部故障识别新方法.基于励磁涌流和内部故障电流的特点,充分考虑电流互感器饱和的特点提取电流互感器二次侧间断角和二次谐波等特征,并对励磁涌流和内部故障电流的识别方法进行了分析;用EMTDC程序进行仿真,生成训练样本和测试样本,对支持向量机进行了训练和测试.结果表明,应用支持向量分类机对励磁涌流和内部故障进行识别,识别率平均可达99%以上.     

尺度核支持向量机及在动态系统辨识中的应用

为了提高非线性动态系统辨识质量,提出了新的支持向量机尺度核函数构造方法.首先直接构造紧支撑尺度函数,然后根据小波多分辨分析理论,由紧支撑尺度函数生成具有多分辨率特性的尺度核函数.证明了这种核函数是满足Mercer定理的支持向量机核函数.动态系统辨识的仿真结果表明,尺度核函数支持向量机的建模和逼近能力优于基于三阶样条核函数或RBF核函数的支持向量机.     

基于支持向量机的物流量预测——以成都市为例

考虑到支持向量机强大的泛化能力,运用支持向量机技术预测了成都市近期和中期物流量.研究表明,随着样本数据的增加,支持向量机的预测值与实际值间的相对误差总体呈下降趋势,并且与多元线性回归方法相比,支持向量机具有较高的预测精度,证明了支持向量机用于物流量预测的有效性.     

一种基于支持向量机的轴承表面缺陷检测方法

提出了一种基于支持支持向量机和主成分分析的轴承表面缺陷检测算法,该算法把轴承中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,先利用主成分分析法(PCA)对图像进行降维处理,然后用支持向量机方法对降维后的样本采样学习,然后进行分类判断.实验结果表明,该算法能够较好地实现轴承缺陷的检测分类,有一定的实用价值.     

支持向量机在雷达辐射源信号识别中的应用

为了提高电子对抗设备的信号识别能力，采用相像系数法提取雷达辐射源信号特征，并引入支持向量机完成信号自动分类识别．相像系数法在大信噪比范围内稳定性好、分辨能力强．支持向量机分类器结构简单、可获得全局最优、泛化能力强．实验结果表明，基于相像系数和支持向量机的辐射源信号识别方法在大信噪比（5～20dB）范围内，错误识别率最低可达2．68％，优于传统识别方法．     

基于支持向量机和模态曲率的桥梁结构损伤识别

提出了一种用于桥梁结构损伤识别的支持向量机方法。该方法以结构损伤前后的模态曲率差参数为支持向量机的输入参数,c-svc算法为损伤位置识别算法,ε-svr算法为损伤程度识别算法。最后以三跨连续梁桥为数值模拟算例,以存在单个及多个损伤单元为损伤工况,验证该方法的有效性,识别结果表明基于支持向量机和模态曲率的损伤识别方法能够准确识别出结构的损伤位置,损伤程度识别误差在4%以内。     

基于支持向量机的稀土萃取过程建模方法

支持向量机算法用于软测量建模能较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极值等问题、本文针对稀土萃取过程组分含量在线检测的难题,将具有径向基（RBF）核函数的支持向量机算法应用于稀土萃取过程组分含量软测量建模,并讨论了模型参数的选择及其对模型的影响、通过某稀土公司生产过程实际采集数据的仿真试验,结果表明基于支持向量机算法的组分含量软测量模型具有较高的泛化能力和较快的预测速度,是实现稀土萃取过程组分含量软测量的一种有效方法、     

基于V-支持向量分类机的交通事件检测方法研究

基于支持向量机在解决分类问题的优势，本文提出基于V-支持向量分类机的交通事件检测方法。首先把交通事件是否发生看成是一个特殊的分类问题，选取V-支持向量分类机和核函数，根据以往的交通事件是否发生的检测数据，即分别在发生交通事件和不发生交通事件两种情况下的上下游车道占有率，计算出其当前时段的上下游车道占有率的绝对差、相对差，以及下游前两时段与当前时段车道占有率的相对差，以此作为V-支持向量分类机的输入，对其进行训练，然后输入现阶段检测到的相应车道占有率统计结果，利用训练完成的V-支持向量分类机来判别是否发生交通事件。最后，本文以微观交通模拟的数据验证模型的效果。