基于粒子群算法改进支持向量机的深基坑变形预测研究

为实现复杂地质条件中深基坑变形的精确预测，提出了一种动态惯性权重粒子群算法改进支持向量机的基坑变形预测模型。引入遗传算法改进的支持向量机模型和标准BP神经网络模型作为横向对比验证了预测效果。结果表明：动态惯性权重对支持向量机核函数参数的寻优速度更快，收敛精度更高，采用改进粒子群算法优化的支持向量机模型预测的平均相对相对误差仅为5.46%,拟合精度相较其他算法更高，预测效果良好，可较为准确的实现深基坑的变形预测。     

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居民出行方式选择是一个较为复杂的非线性问题,受到的影响因素众多。提出采用支持向量机方法构建了居民出行方式选择模型,并以交叉验证意义下的分类准确率作为适应度函数,利用粒子群算法对支持向量机参数优化选择,避免参数设定的随机性,减少参数选择的工作量.通过实证研究表明,利用粒子群算法优化支持向量机的参数是可行的,支持向量机方法相对于BP神经网络,对居民出行方式预测有更高的精度.预测精度比BP神经网络提高了将近5个百分点,建模样本和测试样本的分类精度分别达到86.20%和82.31%.所构建的模型可用于居民出行方式预测,这对城市交通规划,出行需求预测具有现实指导意义.     

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。     

时空因素影响下在线短时交通量预测

考虑交通流的时空因素进行短时交通流预测,能够提高预测的精度.为此,引入径向基核函数,将复杂的预测问题转化为高维空间的回归问题;然后,基于支持向量回归机并考虑时空因素影响作用建立在线的短时交通量预测模型,通过网格搜索的方法对模型参数进行优化;最后,构造时间-空间状态向量,通过不同的状态向量对时间和空间维度的影响进行了分析.利用高速公路检测器数据,对比不同模型的精度,对在线短时交通量预测模型的有效性和可行性进行了验证.结果表明：在线模型精度优于传统的支持向量回归模型,考虑时空因素影响后交通量预测模型具有更高的精度和稳定性.     

基于PSO—SVM的交通流量短时预测

参数选择问题影响了支持向量机预测模型在交通流量中的预测性能。为了解决支持向量机预测模型的参数选择问题,引入了粒子群优化算法机制,通过粒子群优化选择支持向量机预测模型的学习训练参数,得到较优的PSO-SVM预测模型。通过实例仿真实验,将PSO-SVM预测模型与神经网络预测模型进行了比较,显示了其优越性。     

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.     

基于最小二乘支持向量机阀控式铅酸蓄电池寿命预测

提出了一种新的电池寿命预测模型,即基于最小二乘支持向量机的电池寿命预测.首先阐述了最小二乘支持向量机的主要思想和基本算法,然后建立寿命预测模型,并利用此预测模型对实验数据进行了比较验证.验证结果表明,该模型在阀控式铅酸蓄电池寿命预测中具有很好的实用性,预测值与实测值能够保持很好的一致性.因此,基于最小二乘支持向量机的阀控式铅酸蓄电池寿命预测方法是切实可行的.     

基于智能优化方法的SVM电机故障诊断模型研究

为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了基于智能优化算法的支持向量机电机故障诊断模型.首先采集交流电机不同位置上的振动加速度信号,使用小波包分析方法对所采集的振动加速度信号进行特征提取,将得到的能量比向量作为支持向量机故障诊断模型的输入,使用遗传算法、粒子群优化算法对支持向量机故障诊断模型进行参数优化并进行模型训练,在使用测试样本集对得到的两种故障诊断模型进行分析之后可以看出经过参数优化后的支持向量机模型提高了故障预测的准确率,并且粒子群优化方法具有比遗传算法更高的预测准确率,并极大地减小了优化时间及优化次数.     

基于神经网络和支持向量机的大客车运行车速组合预测

为了降低单个预测方法的不确定性,综合神经网络和支持向量机两种学习型算法,基于二者的最优加权组合对大客车运行车速进行了预测.以二级公路上244个路段的平曲线半径和纵坡度等线形数据和实测车速为样本,分别应用BP神经网络、支持向量机、最优加权组合预测以及线性回归对大客车第85百分位运行车速进行了预测.选择均方根误差和判断系数为评价指标,对比结果表明,最优加权组合预测能够综合单个预测方法的信息,提高了预测精度.     

基于优化支持向量机的隧道涌水量预测

为实现隧道涌水量的高精度预测,该文以支持向量机为基础,通过核函数筛选和粒子群算法优化,构建了隧道涌水量的PSO-SVM预测模型。实例研究表明:支持向量机的核函数和惩罚因子对其预测精度具有较大影响,且Sigmoid型核函数的预测效果相对略优,粒子群算法也能很好的优化惩罚因子,进而达到提高预测精度的目的;同时,PSO-SVM模型预测结果的相对误差均小于2%,具有较高的预测精度,进而验证了该模型在隧道涌水量预测中的适用性,为隧道涌水量预测提供了一种新的思路,值得深入研究。     

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.     

基于支持向量机的水泥道面脱空检测与判定方法

针对高速弯沉仪检测数据的规律和特点,提出了基于支持向量机模型的水泥道面板底脱空检测方法。介绍了高速激光弯沉仪的系统组成及测量原理;对高速弯沉仪和重型落锤式弯沉仪进行了对比试验研究,分析了基于弯沉比的脱空判定方法对高速弯沉仪检测结果的适用性,基于支持向量机模型建立了道面板底脱空程度分类识别模型。结果表明：高速弯沉仪与重型落锤式弯沉仪对道面薄弱区段的识别结果显示较高的一致性;所建立的支持向量机脱空程度分类模型具有较好的综合性能,二分类和三分类均有较高的预测精度。     

基于时空特征分析的短时交通流预测模型

交通流预测的实时性和准确性直接影响到交通流诱导系统的高效性,是智能交通领域研究的热点。为了进一步提高短时交通流预测的精度,提出一种基于时空特征分析的短时交通流预测模型。在分析路段时空相关性的基础上,利用云模型改进的遗传算法对支持向量机的参数进行优化,得到最优的支持向量机模型,并实现短时交通流预测。以长春市局部路网的实测数据为基础,验证了所提出模型的有效性和可行性。     

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。     

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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。     

基于IBA-SVM的变压器故障诊断

为提高变压器故障诊断精度,准确映射变压器故障类型和特征气体的非线性关系,提出一种基于改进蝙蝠算法(improved bat algorithm, IBA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的故障诊断方法.在蝙蝠算法(bat algorithm, BA)的基础上引入惯性权重和莱维飞行机制,有效提高了寻找最优SVM惩罚因子和核函数参数的能力.将改进后的蝙蝠算法用于SVM的寻找最优参数并建立故障诊断模型.实验结果表明,采用IBA-SVM模型进行故障诊断与采用固定参数的支持向量机模型和粒子群算法优化支持向量机模型相比故障诊断精确度更高,基于IBA-SVM的故障诊断模型的诊断正确率可达到94%,有效提升了分类准确度.     

遗传算法优化支持向量机的城市交通状态识别

城市交通状态识别是智能交通控制、诱导和协同系统的基础。为提高支持向量机(support vector machine,SVM)在城市交通状态识别研究方面的泛化能力,将遗传算法(genetic algorithm,GA)与支持向量机相结合,利用遗传算法全局搜索优势对支持向量机的关键参数——惩罚系数C和核函数参数σ进行优化,建立基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的城市交通状态识别模型,并在MATLAB平台下进行实例验证。研究结果表明:相较于SVM模型,GA-SVM模型克服了依靠经验确定参数方法的缺点,识别精度提高3.75%,即模型可更好地识别城市交通状态。     

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。     

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随着交通信息化的快速发展,可供分析的交通流数据量越来越大,如何利用大规模交通流数据进行交通预测分析是智能交通的重要研究内容.为解决大规模交通流数据预测问题,本文提出了一种基于分层抽样与k均值聚类相结合的抽样方法,并与基于序贯最小优化方法的支持向量机结合,进行大规模交通流预测.实例分析结果表明,本文提出的聚类方法比现有抽样方法的抽样质量有所提高,基于序贯最小优化方法的支持向量机可有效提高交通流预测的精度.因此,本文提出的方法对于大规模交通流预测是有效的.