Constrained Run-to-Run Optimization for Batch Process Based on Support Vector Regression Model

Introduction Batch and semi-batch processes are very im-portant in the fine chemicals industry to manufac-ture the low-volume and high-value products suchas biochemicals, crystals and speciality chemicals.In the control of batch process, the major objectiveis to improve the end-of-batch product properties.When the control objective is to optimize a perfor-mance index at the end of batch cycle, the problemis called the end-point optimization problem. Tosolve the problem,the traditional approach…     

Multi-Step Model Predictive Control Based on Online Support Vector Regression Optimized by Multi-Agent Particle Swarm Optimization Algorithm

As optimization of parameters affects prediction accuracy and generalization ability of support vector regression (SVR) greatly and the predictive model often mismatches nonlinear system model predictive control, a multi-step model predictive control based on online SVR (OSVR) optimized by multi-agent particle swarm optimization algorithm (MAPSO) is put forward. By integrating the online learning ability of OSVR, the predictive model can self-correct and adapt to the dynamic changes in nonlinear process well.     

支持向量回归中核函数和超参数选择方法综述

支持向量回归（SVR）模型结构对降低经验风险和减小置信范围十分重要．为了系统深入地分析SVR模型选择方法,将现有的典型的模型选择方法分为核的选择和超参数确定,并从不同的方面对其进行了综述和评价．SVR的精确性和推广能力很大程度上依赖于核函数及超参数．提出了今后研究的方向．     

基于支持向量回归机的道路交通事故预测模型研究

针对道路交通事故预测具有随机波动性较大、信息量较少和非线性数据序列预测的特点,引入支持向量回归机（SVR）,建立基于SVR的道路交通事故预测模型。通过实例计算,证明基于SVR的道路交通事故预测模型具备非线性、所需数据资料较少、建模简单和计算快捷等优点,同时与RBF神经网络预测模型相比,该模型的预测精度高、泛化能力强,更适用于道路交通事故预测。     

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.     

结合类可分性和遗传算法的核ICA特征选择

核独立分量分析(KICA)可以实现特征提取,但当数据量较大时,特征的数量也随之增加.针对这种情况,提出了一种结合类可分性和遗传算法来选择特征并降低其维数的方法.对数据进行KlCA处理后得到特征向量及权值矩阵.对于权值矩阵.使用类问类内距离比来进行特征初选.保留权重矩阵中类间类内距离比大的列,及其对应的特征向量.对这些特征向量使用遗传算法来选择最优特征组.两个实验验证了该方法的有效性.     

基于自适应遗传算法的水面舰艇航行路径优化

将水面舰艇航行路径分成若干个航路点,将各航路点位置的纵坐标与航速作为遗传参数.对航行路径的影响因素进行分析,确定适应度函数及约束条件.在遗传算法中采用自适应交叉概率和变异概率的方法来控制交叉和变异操作,加快收敛速度,利用自适应遗传算法的全局寻优对航行路径进行选择.通过算例验证方法的有效性.     

改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱,以及过分依赖历史数据的不足,提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型,包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端,受限玻尔兹曼机的若干中间层,以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较,结果表明,在相同的数据和计算平台下,本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高,且预测实时性也能满足实际的需求.     

改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱,以及过分依赖历史数据的不足,提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型,包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端,受限玻尔兹曼机的若干中间层,以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较,结果表明,在相同的数据和计算平台下,本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高,且预测实时性也能满足实际的需求.     

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.     

基于遗传算法的交通信号优化控制研究

通过对信号交叉口延误模型的研究,提出了一种新的相位配时优化算法。此算法是将遗传算法引入到延误模型中,以信号交叉口车辆的平均延误最小为目标,考虑交叉口服务水平等多方面的限制,建立新的模型算法,并将其应用于常州市的典型交叉口,获得较好的优化结果。     

基于遗传算法和模拟退火算法的制造企业伙伴选择

针对制造企业的虚拟企业问题建立了伙伴选择的多目标模型.为了更好地解决该问题,通过分析遗传算法和模拟退火算法的各自特性,提出了将遗传算法和模拟退火算法两者结合来进行求解.同时,通过实例仿真结果表明了该模型和算法的可行性和正确性.     

改进SVR及其在铁路客运量预测中的应用

为了提高铁路客运量现有预测方法的预测能力,用训练样本与测试样本间的马氏距离对惩罚因子进行加权,对传统的支持向量回归机(SVR)进行了改进,在此基础上提出了基于改进SVR的铁路客运量时间序列预测方法.以1980~1998年铁路客运量预测为例,对SVR方法和BP人工神经网络(BPANN)方法进行了比较,结果表明,SVR方法能获得更准确的预测结果.     

基于参数选择优化SVM算法的研究

在分析影响支持向量机分类能力参数的基础上,提出了支持向量机参数选择的方法——网格法,代替以往使用交叉验证法或凭经验确定参数的方法。网络法可以在限定的范围内对最优参数进行自动搜索,明确搜索的次序。     

基于遗传算法的某款汽油车油耗和排放综合优化

利用AMESim软件建立整车模型,并以各级传动比为设计变量,燃油消耗量最少以及整车的污染物排放量最小为目标函数,设定各级传动比的范围和整车动力性为约束条件,采用遗传算法对传动比进行优化。优化结果表明:优化后整车的燃油经济性和排放性能得到一定改善。     

基于遗传模拟退火算法的TRANSMODELER仿真模型参数标定研究

大多微观仿真软件是针对国外交通流特性而开发的交通仿真软件,而我国的交通特性与国外相比存在一定的差异,因此在运用仿真软件进行交通仿真之前,需要针对我国城市路网的实际交通调查结果,对相关参数进行标定.其目的是提高仿真模型的精度,使仿真结果更真实、更准确.文中设计了详细的参数标定流程,利用参数敏感性分析选取所需要标定的参数,再引入遗传模拟退火算法进行参数最优组合的搜索,并设计其功能界面,利用TRANSMODELER的二次开发功能,将参数标定的算法植入其仿真模块,实现仿真、评价的一体化和自动化.以昆明市一二一大街、学府路及相关联路道路为示范路网,验证所建立参数标定流程与算法的有效性与可行性.     

基于改进遗传算法的接运公交线路生成优化模型

城市轨道交通接运公交线路布设效果直接影响到轨道交通线路的运营效率．为了探讨轨道交通接运公交线路的最优布设方案,以最少线路接运最大客流量为目标,建立了线路生成的优化模型,并给出了求解该模型的改进遗传算法．以北京地铁5号线宋家庄站和刘家窑站的接运公交线路布设方案为例进行分析,结果表明：两个轨道交通站点布设6条接运公交线路能够使接运公交线路的载运能力最大,为205人／（km／h）．     

基于EMD算法的切换系列区分及时空转换参数选取仿真

鉴于由于个人隐私而导致的数据获取困难问题,依托基于无线通信网络与交通集成仿真的手机切换数据平台采集手机数据,用EMD算法将不同道路切换序列的差异程度进行量化区分,根据时空转换参数ρ的不同取值得到相邻道路、不同道路之间手机切换序列对的EMD。结果表明：将EMD算法应用于不同道路序列的区分是可行的,ρ的选值不影响该算法应用的效果。     

基于EMD算法的切换系列区分及时空转换参数选取仿真

鉴于由于个人隐私而导致的数据获取困难问题,依托基于无线通信网络与交通集成仿真的手机切换数据平台采集手机数据,用EMD算法将不同道路切换序列的差异程度进行量化区分,根据时空转换参数ρ的不同取值得到相邻道路、不同道路之间手机切换序列对的EMD。结果表明:将EMD算法应用于不同道路序列的区分是可行的,ρ的选值不影响该算法应用的效果。     

用整数编码的单亲遗传算法求解组合优化问题

在求解组合优化问题时，有一类问题要使用序号编码GA操作，但采用传统的GA算法操作复杂，计算效率不高．改用整数编码的单亲遗传算法来解这类问题，有其优越性．以组合优化问题中的N皇后为例，说明用此方法使其计算简明、直观、有效．