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支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是基于统计学习理论框架下的一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法。由于具有完备的理论基础和出色的学习性能,该方法已成为当前国际机器学习界的研究热点,能较好地对解决小样本、高维数、非线性和局部极小点等实际问题。提出了一种基于单参数的Lagrangian支持向量回归算法,并将该算法应用在外贸货物吞吐量预测中。估算结果证明了这种改进的支持向量回归算法在吞吐量预测中的有效性和实用性。 相似文献
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一种新的支持向量回归算法及其在集装箱吞吐量预测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
支持向量机是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法,是一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法。由于具有完备的理论基础和出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,能较好地对应解决小样本、高维数、非线性和局部极小点等实际问题。近来,SVR方法被引入求解回归和预测问题,并在各领域中得到广泛的应用。文章提出了一种新的基于单参数的Lagrangian支持向量回归算法,并将该算法应用在集装箱吞吐量预测中。估算结果证明了这种改进的支持向量回归算法在集装箱吞吐量预测中的有效性和实用性。 相似文献
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支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法,是一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法。由于具有完备的理论基础和出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,能较好地解决小样本、高维数、非线性和局部极小点等实际问题。近来,SVR方法被引入求解回归和预测问题,并在各领域中得到广泛的应用。本文在分析现有基于高斯核的支持向量回归方法优缺点的基础上,突破目前在构造支持向量机中存在的"所有支持向量与样本之间的在特征空间中的内积所对应的核函数参数一定要相等"的这一思维定势,提出了一种新的算法——"基于高斯核参数加权的支持向量回归机"算法,并将该算法应用在世界散货船队运力预测中。估算结果证明了这种改进的支持向量回归算法在船队运力预测中的有效性和实用性。 相似文献
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在编制港口总体规划过程中,港口吞吐量的预测对于提出规划方案至关重要,支持向量机(SVM)方法是港口吞吐量预测较为常见和有效的预测方法。针对港口吞吐量预测影响因素复杂的问题,以荆州港总体规划为实例,研究分析了影响港口吞吐量的主要指标因素。在采用SVM预测方法的基础上,运用遗传算法(GA)、网格搜索算法(GS)对SVM模型主要参数进行优化改进,GA-SVM和GS-SVM模型预测结果都是在支持向量机预测方法的基础上,采用遗传算法和GS方法对支持向量机模型的主要参数进行优化和改进,并用MSE和R2检验了遗传支持向量机和GS支持向量机模型的预测结果。改进后的SVM模型是在当前研究成果基础上提出的一种新港口吞吐量预测方法,可将该模型在港口总体规划工作中进行推广应用。 相似文献
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在分析现有基于高斯核的支持向量回归方法优缺点的基础上,将高斯核参数加权与支持向量回归算法相结合,实现了一种"基于高斯核参数加权的支持向量回归算法".在该新算法中引入一种带权重因子的核函数,其中权重因子由输入向量来确定,同时将该算法应用在散货船舶主尺度要素智能化建模中并与常规算法进行了比较.试验结果表明了这种改进的支持向... 相似文献
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舰船在海上航行时,受到海浪等干扰力的作用难免会偏离既定航线,严重时甚至发生搁浅等事故,航向的广义预测与控制决定了舰船的航行效率和安全性,是船舶工业领域研究的重点。支持向量机技术是一种新型的智能学习算法,该算法在非线性系统求解、小样本、高维度系统求解领域有重要应用。本文以舰船航向预测与控制为研究对象,系统介绍了支持向量机算法,并基于支持向量机技术对船舶航向进行预测与控制。本研究对于提高舰船航向预测与控制有重要意义。 相似文献
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《中国航海》2019,(2)
根据"分而治之"的框架,分别运用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法和季节性自回归积分滑动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA)算法,将月度集装箱吞吐量时间系列数据分解为不同特征的分量,用支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型分别对各分量进行预测,EMD-SVR模型和SARIMA-SVR模型预测结果的平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Errors, MAPE)分别为5.18%和7.26%,与港口实际吞吐量均较为一致,优于SVR模型的8.55%、自回归积分滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA)模型的11.8%和灰色系统(Grey Model, GM(1,1))模型的10.1%,验证数据分解方法在上海港集装箱月度吞吐量预测中的可行性,支持间接性预测模型精度高于直接模型的观点。 相似文献
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支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是目前模式识别领域中最先进的机器学习算法,采用了核函数的思想,把非线性空间的问题转换到线性空间,降低了算法的复杂度.文中对SVM在船用柴油机故障诊断中的应用进行了论述,运用支持向量机理论对其进行了故障诊断的仿真研究和试验研究. 相似文献
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文章介绍了支持向量机学习算法,说明其特点,并引出基于影响因素的支持向量回归的备件需求预测方法,用某型备件的历史需求数据例证此法的可行性与精确度。 相似文献
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一种多学科设计优化近似模型构建方法 总被引:2,自引:0,他引:2
通过采用单个参数控制样本的误差界限、采用Laplace损失函数和改变置信区间项,给出了一种基于单参数的Lagrangian支持向量回归算法。以实际数值函数为例,通过采用三组不同样本集进行拟合训练,构建了基于支持向量机的近似模型;以石油平台支援船总阻力估算为例,通过与模型试验及其他典型方法的对比,检验了算法用于近似模型构建的准确性和适用性。研究结果表明,采用支持向量机方法构建近似模型在小样本条件下比神经网络等传统方法具有更好的泛化性和推广能力,能够有效提高计算精度与优化效率,在复杂系统多学科优化设计中具有很大的应用价值。 相似文献
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为在船舶设备发生故障时能准确、及时地定位故障发生根源,保证船舶安全、经济运行,采用大数据分析方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型算法对船舶设备进行故障诊断,提前预测可能发生的故障.以船舶柴油机滑油压力低故障为例,应用Python语言,通过SVM模型算法预测该故障的发生概率.结果表... 相似文献
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基于SVR近似模型的潜水器外形优化 总被引:2,自引:1,他引:1
流体仿真软件在船舶与海洋结构物概念设计阶段应用广泛。针对潜器外形设计过程中,仿真分析往往需要耗费大量的时间成本,无法直接与优化器结合的问题,本文研究基于支持向量回归机(Support Vector Regres-sion, SVR)的潜器外形优化方法,包括拉丁超立方试验设计选取样本点、基于 ICEM的潜器参数化建模和网格自动划分、基于 Fluent的阻力计算及 SVR模型的构造。采用改进的粒子群算法求解潜器外形优化设计问题,得到了阻力性能优良的潜器外形。 相似文献
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An approach was proposed for optimizing beamforming that was based on Support Vector Regression (SVR). After studying the
mathematical principal of the SVR algorithm and its primal cost function, the modified cost function was first applied to
uniform array beamforming, and then the corresponding parameters of the beamforming were optimized. The framework of SVR uniform
array beamforming was then established. Simulation results show that SVR beamforming can not only approximate the performance
of conventional beamforming in the area without noise and with small data sets, but also improve the generalization ability
and reduce the computation burden. Also, the side lobe level of both linear and circular arrays by the SVR algorithm is improved
sharply through comparison with the conventional one. SVR beamforming is superior to the conventional method in both linear
and circular arrays, under single source or double non-coherent sources. 相似文献