基于灰色遗传支持向量机的短时交通流预测

为了进一步提高短时交通流预测的精确度,通过分析灰色模型、遗传算法和支持向量机模型的特点,提出一种组合的短时交通流预测模型.模型运用灰色模型对原始交通流数据序列进行累加,弱化其随机性,再通过遗传优化支持向量机模型进行预测,利用灰色模型将预测结果进行累减,得到最终的预测值表.以长春市某主干路交通流数据为基础,验证了该模型的有效性和可行性.     

基于灰色自适应粒子群LSSVM的铁路货运量预测

为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型.通过灰色预测模型中的灰色序列算子,弱化原始数列随机性,挖掘数列中蕴含的规律,利用最小二乘支持向量机计算简便、求解速度快、非线性映射能力强的特点进行预测,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM参数.对我国铁路货运量的实例分析表明:用该模型得到的评价指标RMSE、MAE、MPE和Theil不等系数分别为0.062 8、0.052 3、0.016 2和0.010 7,均小于其它模型,预测性能好;用APSO算法搜索LSSVM最优参数的时间为55.656 s,比传统交叉验证法减少了10.462 s;2006~2009年的预测相对误差分别为0.39%、-1.67%、1.44%和4.75%,适用于铁路货运量的短期预测.      

基于GRA 与KPCA 的LSSVM 物流需求预测

为降低物流需求建模中最小二乘支持向量机（LSSVM）的结构复杂性、进一步提高LSSVM对物流需求的预测精度,提出一种基于灰色关联分析（GRA）与核主成分分析（KPCA）的LSSVM预测方法.首先利用GRA找出物流需求的主要影响因素;然后利用KPCA提取主要影响因素的非线性主成分,消除因素之间的多重相关性;最后,将提取出的非线性主成分作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型,并采用改进粒子群 (IPSO)算法调整LSSVM参数.运用该方法对我国物流需求进行实例分析,结果表明,该方法有效减少了LSSVM输入变量个数,简化了LSSVM结构,并且在一定程度上提高了物流需求预测精度.     

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为降低物流需求建模中最小二乘支持向量机（LSSVM）的结构复杂性、进一步提高LSSVM对物流需求的预测精度,提出一种基于灰色关联分析（GRA）与核主成分分析（KPCA）的LSSVM预测方法。首先利用GRA找出物流需求的主要影响因素;然后利用KPCA提取主要影响因素的非线性主成分,消除因素之间的多重相关性;最后,将提取出的非线性主成分作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型,并采用改进粒子群(IPSO)算法调整LSSVM参数。运用该方法对我国物流需求进行实例分析,结果表明,该方法有效减少了LSSVM输入变量个数,简化了LSSVM结构,并且在一定程度上提高了物流需求预测精度。     

基于支持向量机和神经网络的供应商选择方法比较

供应商选择是供应链管理的重要内容,近年来吸引大量学者进行研究,其中大量文献显示神经网络方法比传统统计方法有更大的优越性。然而神经网络具有固有的缺陷,如最优解的局部性、泛化能力低、训练样本大和无法控制收敛等。引用新的机器学习技术---支持向量机(support vector machines,SVM),用于选择理想供应商,并与BP神经网络算法相比较。实证表明,支持向量机算法比神经网络算法计算精确。     

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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。     

Gearbox device failure mode criticality analysis based on support vector machine

A method which integrates expert evaluation method and support vector machine (SVM) method is introduced for failure mode criticality analysis (FMCA) about the gearbox device. An expert evaluation standard is built by using expert evaluation method. The experts make scores about the gearbox failure mode. In order to overcome the subjectivity of expert evaluation method, we use SVM method to make a comprehensive prediction about the scores. According to the comprehensive prediction evaluation results, the FMCA of the gearbox device can be obtained. The analysis shows that the method used in this paper not only can effectively solve the problem which is unable to get specific failure rate in the qualitative analysis, but also can solve the problem which needs lots of data in the quantitative analysis.     

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。     

基于多维时空参数的道路短期交通状态预测

城市道路交通状态会同时受到时间、空间多维因素的影响. 为对城市道路短期交通状态进行比较准确的预测,本文在分析多维时空参数的基础上,构造了基于支持向量机（SVM）的不同维数的道路短期交通状态预测模型,并通过贵阳市中心城区的出租车GPS数据对各种模型的预测精度进行了检验,分析各时空参数对道路交通状态的影响程度. 结果表明, 基于目标路段先前流量数据及下游路段交通状况的SVM模型具有较高的预测精度. 为了进一步分析该模型的性能,将其与线性回归模型和ARMA模型进行了比较,实验结果显示,本文提出的SVM模型具有较好的预测效果,表明该方法是进行道路短期交通状态预测的有效手段.     

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本文提出了一个支持向量机进行初始行程时间预测并结合卡尔曼滤波算法进行动态调整的快速公交车行程时间综合预测模型.以快速公交车运行的GPS数据为基础,对北京市朝阳区快速公交2号线进行行程时间预测案例研究.利用该模型对其早高峰和上午平峰的两个不同时段的公交行程时间分别进行预测和对比分析,并通过与单一的卡尔曼滤波方法所得的预测结果进行比较.结果表明,该模型应用于快速公交行程时间预测具有更好的适用性,并且预测平峰时段的精度要高于高峰时段.     

多子种群PSO优化SVM的网络流量预测

针对网络流量的时变性和非平稳性特点,为提高网络流量预测精度,提出一种“多子种群”机制的粒子群算法和支持向量机的网络流量预测模型（Multi-Subpopulation Particle Swarm Opti-mization and Support Vector Machine,MSPSO-SVM）.首先支持向量机（Support Vector Machine,SVM）参数编码成粒子位置串,并根据网络训练集的交叉验证误差最小作为参数优化目标,然后通过粒子间信息交流找到最优SVM参数,并引入“多子种群”机制,解决粒子群优化（Particle SwarmOptimization,PSO）算法的早熟停滞缺陷,最后根据最优参数建立网络流量预测模型,并采用实际网络流量数据进行仿真测试.结果表明,相对于其他预测模型,MSPSO-SVM可以获得更优的SVM参数,网络流量预测精度得以提高,更加适用于复杂多变的网络流量预测.     

Automatic product image classification with multiple support vector machine classifiers

For the task of visual-based automatic product image classification for e-commerce, this paper constructs a set of support vector machine (SVM) classifiers with different model representations. Each base SVM classifier is trained with either different types of features or different spatial levels. The probability outputs of these SVM classifiers are concatenated into feature vectors for training another SVM classifier with a Gaussian radial basis function (RBF) kernel. This scheme achieves state-of-the-art average accuracy of 86.9% for product image classification on the public product dataset PI 100.     

Forecasting of stock returns by using manifold wavelet support vector machine

An admissible manifold wavelet kernel is proposed to construct manifold wavelet support vector machine(MWSVM) for stock returns forecasting.The manifold wavelet kernel is obtained by incorporating manifold theory into wavelet technique in support vector machine(SVM).Since manifold wavelet function can yield features that describe of the stock time series both at various locations and at varying time granularities,the MWSVM can approximate arbitrary nonlinear functions and forecast stock returns accurately.T...     

基于小波包能量谱和SVM的水下目标识别

为了提高舰船辐射噪声信号分类的准确率,即在水下进行舰船目标识别的准确率,采用了小波包提取信号能量谱特征的方法和支持向量机的分类算法.简介了小波包变换及支持向量机的基本原理,然后针对舰船辐射噪声信号进行多层小波包分解,提取各子频段能量谱作为特征量,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类.仿真实验结果表明,利用对信号的多层小波包分解提取能量谱特征和支持向量机的分类算法能对舰船辐射噪声信号进行有效识别.     

一类支持向量机在车辆识别中的应用

支持向量机分类方法已经在实际应用中显示了良好的学习性能,其最初是针对二值分类问题提出的.如何有效地将支持向量机推广到多值分类中一直是人们关注的课题.通常的多值分类问题是一系列二值分类来实现,可是这将导致较高的计算复杂性.本文将一类支持向量机推广到多值分类情况,并将其应用于车辆识别中.仿真实验结果表明了所给方法的可行性及有效性.     

警戒区水上交通冲突数据自动采集系统

基于ECDIS、AIS以及支持向量机,引入交通冲突研究方法,提出船舶定线制警戒区水上交通冲突数据自动采集解决方案.方案利用支持向量机学习训练冲突样本数据,得到判别冲突严重程度SVM分类模型,并将SVM软件包和SVM分类模型嵌入到ECDIS,结合实时AIS数据建立水上交通冲突数据自动采集系统,应用该系统对长江口船舶定线制...     

基于SARIMA模型的广珠城际铁路客流量预测

为实现铁路车站发送客流量的短期预测,研究预测步长对短期客流预测效果的影响,分析了广珠城际铁路车站发送客流的特征和变化规律,结合客流特征及季节性差分自回归滑动平均模型（seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA）的适用性,构建了SARIMA客流预测模型,利用Python软件中的Statsmodels模块完成了SARIMA客流模型的精细化调参,以广州南站、小榄站的发送客流量为例验证了模型的有效性. 结果表明,SARIMA预测模型可以较好地适用于不同数量等级的客流预测,其预测精度随预测步长的增加而降低. 预测步长为1时,广州南站、小榄站、珠海站客流预测平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）值分别为3.97%,5.83%,5.43%;预测步长增加为2时,各车站客流预测误差显著增加,广州南站、小榄站、珠海站客流预测误差MAPE值分别为5.31%,6.79%,7.62%;预测步长大于2时,预测误差基本保持稳定. 将SARIMA模型预测效果与随机森林（random forest, RF）、支持向量机（support vector machine, SVM）、梯度提升算法（gradient boosting, GB）、K最近邻算法（K-nearest neighbor, KNN）模型或方法的预测效果进行对比,预测步长为1时,SARIMA模型预测效果略优于其余4种模型,5种预测模型预测精度差距较小;预测步长大于1时,RF、SVM、GB、KNN模型预测误差随预测步长显著增加,预测误差为SARIMA模型的数倍. SARIMA模型在客流时间序列的多步预测方面具有较大的优势.      

基于EMD与SVM的风电功率短期预测

由于风电存在着不确定性,风电功率预测对于接入大量风电的电力系统意义重大.为了提高风电功率的预测精度,本文建立了基于经验模式分解法（EMD）与支持向量机（SVM）的复合预测模型.考虑到风力机组的输出有很强的非线性,该模型首先将训练数据按风速大小分成高、中、低3组,然后对各组的风电功率样本序列进行经验模式分解,并建立各个频带分量的支持向量机预测模型,各模型的预测结果等权求和即得到最终的功率预测值.使用风电场现场采集数据的预测结果,验证了该方法的可行性和有效性.     

Inverse Learning Control of Nonlinear Systems Using Support Vector Machines

An inverse learning control scheme using the support vector machine (SVM) for regression was proposed. The inverse learning approach is originally researched in the neural networks. Compared with neural networks, SVMs overcome the problems of local minimum and curse of dimensionality. Additionally, the good generalization performance of SVMs increases the robustness of control system. The method of designing SVM inverse learning controller was presented. The proposed method is demonstrated on tracking problems and the performance is satisfactory.     

考虑时空修正的轨道交通封站短时客流预测方法

为了实现封站情况下轨道交通短时客流的精准预测和探索客流的变化机理,提出了一种考虑时空修正的融合动态因子模型(DFM)和支持向量机(SVM)的短时客流预测方法(DFM-SVM); 利用符号聚合近似方法(SAX)与动态时间规整(DTW)相结合的算法(SAX-DTW)识别受封站影响的时空范围,利用DFM预测常态下的短时客流,利用SVM提取和处理受封站影响车站与时段客流量的非线性特征,对受影响车站与时段的客流量进行修正; 以北京地铁封站情景下车站的进站量预测为例,验证方法的有效性。研究结果表明: 与既有SAX相比,提出的SAX-DTW不仅能全面考虑到客流数量和客流趋势的变化,还能更准确地识别出多个车站的异常时段; 与传统DFM相比,DFM-SVM能显著降低各车站的预测残差,其中奥体中心车站的预测残差降低约60%;与基线模型霍尔特-温特(Holt-Winters)、SVM、门控循环单元(GRU)和长短期记忆(LSTM)相比,在整体客流量预测效果方面,提出的DFM-SVM在其均方根误差方面分别降低43.39%、70.00%、33.18%和70.83%,平均绝对误差分别降低43.72%、67.17%、28.98%和57.08%;在单个车站的客流量预测效果方面,提出的DFM-SVM在均方根误差和平均绝对误差方面有70%的车站均低于其他基准模型。可见,提出的DFM-SVM能够捕捉封站影响客流的非线性关系,极大提升了客流预测精度,能够为运营管理者提供可靠的客流预警信息与决策依据。