基于模糊最小二乘支持向量机的建设工程造价快速预测方法研究

为实现建设工程造价的快速和准确预测,此文提出基于模糊最小二乘支持向量机的建设工程造价预测方法。该方法可较好解决小样本预测问题,适合于当前工程造价样本数据量少的现状。通过隶属度函数对样本进行模糊化和加权,实现对历史数据和相似数据的优化选择,提高了预测准确性。将标准SVM的二次规划问题转化为线性方程组求解,提高了预测速度。通过对某市地铁建设中区间隧道延米造价估算实例的计算,验证了所提出预测方法的有效性。     

基于 SVM 的双层圆柱壳体机械振动噪声数据特征提取方法比较

鉴于某双层圆柱壳体的机械振动噪声数据结构复杂、维数较高,工程上不宜直接分析,文章提出先对其进行特征提取后再进一步分析的思路,可有效简化数据结构,提高数据分析的准确度。选择工程上常用的主成分分析法（PCA）、核主成分分析法（KPCA）与独立成分分析法（ICA）对文中高维机械振动噪声数据进行特征提取。利用支持向量机（SVM）的分类识别能力,对经特征提取后不同工况下的噪声数据进行分类识别。依据正确识别率大小比较三种方法的特征提取效果,以选择针对某双层圆柱壳体机械振动噪声数据合适的特征提取方法。结论可为深入分析某双层圆柱壳体机械振动噪声数据的规律特点打下良好基础。     

K-means与SVM结合的水下目标分类方法

为促进海洋资源开发,提高海洋开发能力,本文对水下目标分类识别方法进行研究。首先,对水下目标分类方法进行概述,介绍较为常用的方法。然后,提出K-means与SVM结合的水下目标分类方法。该方法利用S变换进行图像预处理,提取不同分辨率下的不同特征作为分类的特征向量,通过K-means与SVM结合的分类识别方法进行分类。实验结果表明,该方法具有较高的识别率。     

基于SVM的船体外板冷弯回弹预测模型研究

研究方形压头非对压成形装置成形原理的基础上,分析准确预测回弹对板材数控冷弯成形的意义。针对预测样本较少的情况,采用支持向量机技术进行回弹预测分析,并对模型中的核函数及其损失函数参数ε和惩罚因子C进行分析研究,建立板厚与回弹量的预测模型,并将其预测结果与试验结果及采用BP神经网络预测结果进行比较验证其准确性,为船体外板数控成形加工解决回弹问题提出新的思路。     

船用空压机气阀监测诊断系统研究

气阀是空压机中关键的零部件,对其磨损故障进行监测诊断研究具有重要的工程意义。文章采用希尔伯特-黄变换(HHT)得到CZ60-30船用往复式空气压缸盖表面振动信号的时频谱图,并从中提取标准差、峭度、不变矩等时频特征参数,用支持向量机(SVM)实现故障的识别,并基于Lab VIEW虚拟仪器软件开发了船用空压机气阀磨损智能监测诊断系统。结果表明:通过时频联合分析判断气阀故障正确率可达到96.97%。     

基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的耙吸挖泥船工况分析

土质信息对于耙吸挖泥船的挖掘与装舱过程的控制策略具有重要意义,但耙吸挖泥船的耙头无法直接感知土质信息。基于实船数据,通过主成分分析（PCA）对非线性耦合的疏浚数据进行线性可视化和特征分析,对土质信息与工况信息的关联性进行研究。采用支持向量机（SVM）构建分类器,对土质工况进行分类识别。结果表明,该方法能够有效识别不同的土质工况,实现了土质信息的间接感知。