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.     

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对交通运量做出较为准确的预测，能对相关部门和人员把握运输市场或进行决策有所裨益。对灰色、神经网络和支持向量机的三个预测模型进行了研究，以全国1996 ～ 2003年公路货运量为例，对公路货运量进行了预测，经过比较，支持向量机的预测方法精度较高。在分析组合预测特性的基础上，提出了对灰色系统、神经网络和支持向量机三种预测方法结果进行了线性组合预测方法和支持向量机的组合预测方法。与单一预测方法结果和线性组合预测进行对比，支持向量机组合预测方法比较精确。     

一个基于TSVM的GIF图像通用隐写检测方法

直推式支持向量机（TSVM）是一种从标记样本出发,对特定的未标记样本进行识别和分类的技术.本文分析了将TSVM应用到图像通用隐写检测中的可行性,提出并实现了基于TSVM的GIF图像通用隐写检测方法.实验结果表明,针对不同的GIF图像隐写工具,本文方法在较少标记样本条件下引入大量未标记样本,得到接近监督学习的通用检测效果.从而提高了GIF图像通用隐写检测的实用性.     

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LS-SVM的道岔控制电路故障诊断

针对最小二乘支持向量机最优参数难以寻找的问题,提出了用ARPSO算法优化最小二乘支持向量机可调参数的方法,并将该方法应用于道岔控制电路的故障诊断中.ARPSO算法在保证种群多样性的同时,避免了基本PSO算法过早收敛的问题,能更高的提高算法效率.仿真证明ARPSO算法比基本PSO算法具有更高的收敛速度和效率,基于ARPSO最小二乘支持向量机的分类方法比最小二乘支持向量机分类方法具有更高的分类准确度.     

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城市道路交通状态识别是现代智能交通系统的重要组成部分,是交通智能控制、诱导和协同系统的基础.基于支持向量机建立车流量、平均速度和占有率的三维反映空间,以堵塞流、拥挤流、平稳流和顺畅流为标签对道路交通状态进行分类;并在MATLAB平台下利用LiBSVM工具包进行实验分析,对SVM各种核函数的分类效果进行比较研究,实现了支持向量机技术的交通状态模式识别.结果表明：选择的指标能很好地反映交通状态的特征,SVM核函数可以以较高的分类精度区分开交通流的状态识别,数据的归一化对分类的结果具有重要的影响.     

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在阐明ITS数据融合的意义及层次性的基础上，分析了数据层多源ITS数据融合及支持向量机的特点，根据支持向量机（SVM）的原理设计了利用支持向量机进行多源ITS数据融合的思路，并从支持向量机训练、训练结果评价以及支持向量机测试三个方面提出了该思路的实现步骤。在对日本阪神公路上堺入口的二源交通流数据进行支持向量机融合后，比较融合前后的数据，证明所提出的基于支持向量机技术的数据层多源ITS数据融合方法能够有效地进行数据质量控制，提高数据的精确度。     

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.     

基于非参数回归的短时交通流预测研究综述

短时交通流预测是实现交通控制和诱导的关键问题之一。综述了基于非参数回归的短时交通流预测方法,指出了状态向量的选取没有考虑天气环境等存在的问题,提出了改进思路和方法,即基于动态聚类和决策树的历史数据组织方式、时空一天气环境相结合的状态向量选取方法以及基于密集度和状态向量的自适应变K机制等,期望通过这些改进能提高基于非参数回归短时交通流的预测精度,为交通控制和交通诱导建立基础。