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基于改进支持向量回归模型的高校学生成绩预测研究
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作者 许欢 李青 +1 位作者 夏道明 谭景宝 《鄂州大学学报》 2024年第1期102-105,共4页
为提高学生成绩预测的准确性,考虑到学生学习行为特征数据的高维和非线性特征,提出了一种基于改进支持向量回归模型的高校学生成绩预测。对支持向量回归(SVR)模型的核函数进行了改进;设计了变邻域搜索算法(VNS)对改进支持向量回归模型... 为提高学生成绩预测的准确性,考虑到学生学习行为特征数据的高维和非线性特征,提出了一种基于改进支持向量回归模型的高校学生成绩预测。对支持向量回归(SVR)模型的核函数进行了改进;设计了变邻域搜索算法(VNS)对改进支持向量回归模型的参数进行了优化;将上述方法应用于某高校学生数学成绩数据,并与原始SVR和基于其他智能优化方法的SVR进行了对比,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 学生成绩 学习行为 改进支持向量回归模型 变邻域搜索算法
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湖南高速公路基础设施碳排放峰值支持向量回归预测模型 被引量:2
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作者 陈赟 文爱 《工程研究(跨学科视野中的工程)》 2024年第1期62-73,共12页
本文选取湖南省的人口数、人均GDP、基础设施固定资产投资、单位产值能耗比和单位能耗碳排放量作为高速公路基础设施的碳排放影响因素,选用湖南省2003—2021年相关数据并采用支持向量回归(SVR)机器学习法,建立了湖南省高速公路基础设施... 本文选取湖南省的人口数、人均GDP、基础设施固定资产投资、单位产值能耗比和单位能耗碳排放量作为高速公路基础设施的碳排放影响因素,选用湖南省2003—2021年相关数据并采用支持向量回归(SVR)机器学习法,建立了湖南省高速公路基础设施碳排放预测模型,预测在基准、低碳和超低碳情景下的碳排放数据。结果表明:训练样本交叉验证均方误差为0.007011,模型的预测值和真实值的拟合回归效果良好,训练集和测试集的相关系数分别为0.9869和0.9870,即模型具有良好的学习和推广能力。本文识别了碳排放的影响因素,预测了未来碳排放趋势,对交通基础设施碳减排行动具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 支持向量回归(SVR) 碳排放预测模型 高速公路基础设施 碳达峰 影响因素
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机车前端薄壁吸能管仿真模型模糊参数的支持向量回归反求
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作者 许平 黄启 +3 位作者 邢杰 何家兴 徐凯 许拓 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期28-35,共8页
为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限... 为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限元模型,进行台车冲击试验验证仿真模型准确性。通过拉丁超立方试验设计驱动有限元模型进行少量计算获得数据集,有限元模型中的模糊参数为输入变量,计算与试验载荷的差异为目标响应,通过SVR方法构建映射关系,并采用增强精英保留遗传算法(strengthen elitist genetic algorithm,SEGA)对超参数进行优化,确定SVR模型最佳配置;通过该最优SVR模型再次使用SEGA优化反求,获得最佳模糊参数组合。使用这组参数组合设置有限元模型,其仿真结果相较初始计算耐撞性指标和载荷曲线匹配程度都得到了提高。研究结果为有限元模型中模糊参数的准确设定、碰撞仿真的精度提升提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 耐撞性 薄壁圆管 有限元模型 模糊参数反求 支持向量回归(SVR) 遗传算法
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基于支持向量回归(SVR)的马尾松木材脱脂率预测
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作者 郭佳伦 钟浩珉 +1 位作者 赵俊博 陈瑶 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期151-161,共11页
【目的】脱脂处理是提升松木制品性能的重要手段,但传统脱脂率检测方法耗时且破坏试样。本研究旨在探索一种快速、无损的脱脂率检测方法,基于木材表面颜色变化,利用支持向量回归(SVR)构建脱脂率预测模型。【方法】采用氨气-水蒸气在高... 【目的】脱脂处理是提升松木制品性能的重要手段,但传统脱脂率检测方法耗时且破坏试样。本研究旨在探索一种快速、无损的脱脂率检测方法,基于木材表面颜色变化,利用支持向量回归(SVR)构建脱脂率预测模型。【方法】采用氨气-水蒸气在高温条件下对马尾松木材进行处理,分析不同条件对木材表面颜色参数和脱脂率的影响,探讨其相关性。利用3种不同的核函数(多项式核函数、Sigmoid核函数、径向基函数)构建基于SVR的脱脂率预测模型,并通过比较选择最优模型。【结果】经氨气-水蒸气热处理脱脂后,马尾松表面明度(L^(*))和黄蓝指数(b^(*))低于未处理木材,红绿指数(a^(*))则高于未处理木材。随着氨水质量分数和处理温度的增加,L^(*)、a^(*)和b^(*)呈逐渐降低趋势,总色差(ΔE^(*))逐渐增大,脱脂率随之提高。在180℃、较高氨水质量分数的处理条件下,ΔE^(*)达到最大值58.89,脱脂率达到最高值70.00%。颜色参数与脱脂率呈局部二次函数关系,相关系数最高为0.713。在以径向基函数为核函数的SVR模型中,预测含脂率和脱脂率的均方根误差分别为0.523和4.315,决定系数分别为0.847和0.823,该预测模型可应用于脱脂率检测的前期筛选。【结论】本研究成功构建了基于SVR的马尾松木材脱脂率预测模型。该模型在脱脂率检测的前期筛选中具有一定的应用价值,能够在一定程度上实现检测过程的快速、简便和无损化。本研究为马尾松木材脱脂率检测的效率提升和质量改进提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 支持向量回归 机器学习 预测模型 脱脂 马尾松 颜色参数
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基于逻辑回归和支持向量机耦合模型的滑坡易发性分析 被引量:2
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作者 李成林 刘严松 +3 位作者 赖思翰 王地 何星慧 刘琦 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期75-86,共12页
滑坡灾害的发生具有累进性,进行滑坡易发性评价是防灾减灾的前提。以四川省旺苍县为例,使用频率比法判断12个滑坡影响因子的各分级区间滑坡敏感性,经波段集统计确定11个滑坡影响因子作为滑坡易发性评价因子,通过建立逻辑回归-支持向量机... 滑坡灾害的发生具有累进性,进行滑坡易发性评价是防灾减灾的前提。以四川省旺苍县为例,使用频率比法判断12个滑坡影响因子的各分级区间滑坡敏感性,经波段集统计确定11个滑坡影响因子作为滑坡易发性评价因子,通过建立逻辑回归-支持向量机(logistic regression-support vector machine,LR-SVM)耦合模型,搭建滑坡易发性评价体系,完成旺苍县滑坡易发性评价并进行模型精度比较。研究结果表明:逻辑回归-支持向量机耦合模型的评价指标结果均优于逻辑回归模型,易发性分区结果更合理,预测精度更高;在低易发区选取非滑坡点为提高滑坡易发性评价性能作用明显;研究区内道路、高程和NDVI对滑坡发育的敏感性较强;高易发区主要分布于低海拔的水系和道路两侧。 展开更多
关键词 滑坡易发性评价 逻辑回归 支持向量 耦合模型 旺苍县
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基于Logistic回归和支持向量机的早发性结直肠癌风险预测模型 被引量:1
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作者 薛亦诚 刘超 +1 位作者 杨贵淞 齐宏 《中国现代普通外科进展》 CAS 2024年第3期195-198,共4页
目的:通过Logis tic回归和支持向量机(SVM)探究早发性结直肠癌(EOCRC)和晚发性结直肠癌(LOCRC)的危险因素,建立针对不同年龄段人群的风险预测模型并比较预测效果。方法:选择2012—2022年诊断为结直肠癌患者,记录人口学特征、临床表现、... 目的:通过Logis tic回归和支持向量机(SVM)探究早发性结直肠癌(EOCRC)和晚发性结直肠癌(LOCRC)的危险因素,建立针对不同年龄段人群的风险预测模型并比较预测效果。方法:选择2012—2022年诊断为结直肠癌患者,记录人口学特征、临床表现、既往史、家族史、生活方式、体格检查、实验室检查及病理诊断,分别建立风险预测模型,比较两模型的ROC曲线下面积(AUROC)、准确率、精确率、召回率、F1分数。结果:综合两模型结果,EOCRC风险与出现消化道出血、腹胀腹痛、大便习惯改变等临床表现、体重减轻、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与婚姻状况、阑尾切除史、糖尿病史、血脂异常病史、结直肠癌家族史也存在较弱的正相关;LOCRC风险与婚姻状况、出现临床表现、体重减轻、血脂异常、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与年龄、吸烟、阑尾切除史、结直肠癌家族史也存在一定的正相关性。两模型的AUROC、准确率、F1分数相差不大,但Logistic回归模型的精确率更高而SVM模型的召回率更高。结论:EOCRC和LOCRC的危险因素不完全相同,婚姻状况、吸烟、血脂异常、肿瘤家族史在EOCRC中的贡献低于在LOCRC中的贡献。相较Logistic回归,SVM能发现更多的结直肠癌危险因素,能尽可能多的找出结直肠癌的可能患者。 展开更多
关键词 早发性结直肠癌 LOGISTIC回归 支持向量 危险因素 预测模型
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支持向量回归模型在曲线光顺拟合中的改进 被引量:4
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作者 经玲 王弄 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第30期66-68,共3页
几何逆向工程中的光顺曲线重构问题本质上属于回归问题。支持向量回归机是求解回归问题的新的十分有效的方法。论文研究用支持向量回归机处理光顺曲线的重构问题。鉴于后者有着对于光顺性的特殊要求,已有的支持向量机并不适用。通过修... 几何逆向工程中的光顺曲线重构问题本质上属于回归问题。支持向量回归机是求解回归问题的新的十分有效的方法。论文研究用支持向量回归机处理光顺曲线的重构问题。鉴于后者有着对于光顺性的特殊要求,已有的支持向量机并不适用。通过修正惩罚因子对支持向量机加以改造,即根据测量数据点的分布情况,利用各测量点圆率的特性确定对应的惩罚因子,从而实现了自由曲线的光顺重构。数值试验表明新方法可以剔除输入数据中不光顺点的影响,并在给定的精度条件下有效地逼近曲线,达到较好的拟合效果。 展开更多
关键词 支持向量回归 优化模型 逆向工程 曲线重构
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基于灰色支持向量回归的起伏管线临界携液流速预测模型
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作者 何鹏 韩建红 +4 位作者 丁鲁振 艾昕宇 梁裕如 由洋 卢雄 《西安石油大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期103-111,119,共10页
延安气田起伏的地理形貌特征,致使其内部采气管线在低点及上倾段容易产生积液问题,制约气田正常生产,开展起伏管线临界携液流速的预测对保障采气管线流动安全和指导地面采气管线布线具有重要价值。为此,基于扩展双流体分相模型和PR气体... 延安气田起伏的地理形貌特征,致使其内部采气管线在低点及上倾段容易产生积液问题,制约气田正常生产,开展起伏管线临界携液流速的预测对保障采气管线流动安全和指导地面采气管线布线具有重要价值。为此,基于扩展双流体分相模型和PR气体物性方程,采用最小压力梯度法结合均匀设计构建了临界携液流速样本数据集,同时采用灰色关联计算了样本标签权重,并将其引入支持向量回归算法,构建了临界携液流速的回归预测模型,随后利用网格寻优算法,通过采用K-CV(交叉验证)对模型中超参数进行了优化设计,最后采用延安气田现场运行数据进行了模型准确性验证。研究结果表明:管径大小对临界携液流速影响最大,其次为上坡倾角、含水率和运行压力,其他因素的影响差距相对较小,网格分段寻优对比遗传、粒子群算法在模型超参数优化上具有较强稳定性。该预测模型对延安气田内部采气管线的临界携液流速预测具有较强准确性,可对其积液预测和防治提供理论支撑。 展开更多
关键词 气液混输管线 临界携液流速 支持向量回归模型 起伏输气管线 均匀设计 全局优化算法
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基于最小二乘支持向量回归的上边界模型构建
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作者 刘小雍 曾成斌 +2 位作者 刘赟 何国锋 闫庚龙 《华南理工大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第12期139-150,共12页
目前,基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用,鉴于此,该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出,构建基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)的上边界模型,深入剖析了上边界模型的精度与稀疏... 目前,基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用,鉴于此,该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出,构建基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)的上边界模型,深入剖析了上边界模型的精度与稀疏特性之间的平衡关系对上边界模型输出的影响。首先,借助LSSVR的优化问题,将原等式线性约束变成满足上边界模型的不等式约束;接着,为提高模型精度,引入基于上边界模型预测输出与实际输出之间逼近误差的不等式约束;与此同时,借助LSSVR的权值二范数来控制上边界模型结构的复杂度,从而构建出新的目标函数,并与满足上边界模型的不等式约束建立新的优化问题;最后,对所建立的优化问题引入拉格朗日函数并借助Karush-Kuhn-Tucker最优化条件来获取相应的对偶优化问题,并将其转化为标准的二次规划问题来求解上边界模型的参数。由于所构造的新优化问题满足凸性,因此模型系数解是全局最优的。该文还通过实验分析了反映模型精度的最大逼近误差、均方根误差及反映模型稀疏特性的指标,论证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 上边界模型 对偶优化问题 全局最优解 最小二乘支持向量回归 二次规划
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基于支持向量回归的工业机器人空间误差预测
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作者 乔贵方 高春晖 +2 位作者 蒋欣怡 徐思敏 刘娣 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第18期2783-2791,共9页
鉴于高端智能制造领域对高精度应用场景下的工业机器人绝对定位精度的更高要求。本文主要研究基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型的机器人空间误差预测方法。针对Staubli TX60型串联工业机器人进行了运动学建模和误... 鉴于高端智能制造领域对高精度应用场景下的工业机器人绝对定位精度的更高要求。本文主要研究基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型的机器人空间误差预测方法。针对Staubli TX60型串联工业机器人进行了运动学建模和误差分析。搭建了基于Leica AT960激光跟踪仪的机器人测量实验平台,并进行了大量空间位姿点的测量,通过真实数据集训练优化SVR模型。基于SVR方法对机器人实际位姿误差进行预测与补偿,避免了复杂的误差建模过程。机器人平均位置误差和平均姿态误差分别由补偿前的(0.7061 mm,0.1742°)降低至(0.0556 mm,0.0246°),位置误差降低了92.12%,姿态误差降低了85.88%。最后,通过与BP,Elman神经网络以及传统LM几何参数标定方法进行对比,验证了基于SVR模型进行空间误差预测对机器人位置和姿态误差降低效果的有效性和均衡性。 展开更多
关键词 支持向量回归 模型标定 工业机器人 误差预测 机器人标定
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基于支持向量机的输电线路覆冰回归模型 被引量:44
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作者 戴栋 黄筱婷 +3 位作者 代洲 郝艳捧 李立浧 傅闯 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期2822-2828,共7页
为对输电线路覆冰进行有效地监测、预测及预警,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的输电线路覆冰回归模型,用于输电线路覆冰情况的短期预测。这一研究工作是在MATLAB环境下,应用LIBSVM软件包编程进行建模仿真的;针... 为对输电线路覆冰进行有效地监测、预测及预警,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的输电线路覆冰回归模型,用于输电线路覆冰情况的短期预测。这一研究工作是在MATLAB环境下,应用LIBSVM软件包编程进行建模仿真的;针对实测微气象-覆冰数据多维、自由度大的特性,选定与覆冰相关性最大的气温、相对空气湿度数据以及覆冰参考量作为输入量,覆冰质量作为输出量;提出了基于支持向量机的超短期预测、短期迟滞预测和滚动预测3种预测模型,并通过实例数据仿真评估了模型的有效性。结果表明:超短期预测模型预测精度>90%,但时效仅15min、实用价值较低;短期迟滞预测模型和滚动预测模型在2h内预测精度均>80%,可适用于输电线路覆冰的短期实时预测;滚动预测模型理论上可预测更长期的覆冰情况,假设微气象参量恒定不变限制了其预测精度,若结合微气象预报将会有更好的预测效果。由于目前适用于建模仿真的完整覆冰数据较少,因此支持向量机用于建立输电线路覆冰回归模型的有效性和稳定性还有待进一步验证。 展开更多
关键词 覆冰 输电线路 支持向量 回归模型 短期预测 在线监测
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基于蚁群优化最小二乘支持向量回归机的河蟹养殖溶解氧预测模型 被引量:39
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作者 刘双印 徐龙琴 +1 位作者 李道亮 曾利华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第23期167-175,共9页
养殖池塘溶解氧是河蟹赖以生存的重要指标,及时准确地掌握溶解氧浓度变化趋势是确保高密度河蟹健康养殖的关键。为提高溶解氧预测精度和效率,该文提出了蚁群算法(ACA)优化最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的河蟹养殖溶解氧预测方法。采用... 养殖池塘溶解氧是河蟹赖以生存的重要指标,及时准确地掌握溶解氧浓度变化趋势是确保高密度河蟹健康养殖的关键。为提高溶解氧预测精度和效率,该文提出了蚁群算法(ACA)优化最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的河蟹养殖溶解氧预测方法。采用蚁群算法对最小二乘支持向量回归机的模型参数进行优化,并以自动获取的最佳参数组合构建溶解氧与其影响因子间非线性预测模型。利用该模型对江苏宜兴市2010年7月20日~7月28日期间高密度养殖池塘溶解氧进行预测。研究表明,该预测模型取得较好的预测效果,与支持向量回归机和BP神经网络相比,模型评价指标均方根误差、相对均方误差均值、平均绝对误差和和决定系数和运行时间分别为0.0328、0.0016、0.0448、0.9916和3.3275s均优于其他预测方法,ACA-LSSVR模型不仅计算复杂度低、收敛速度快、预测精度高、泛化能力强,还能满足实际高密度河蟹养殖溶解氧管理的需要,为其他领域的水质预测提供参考。 展开更多
关键词 模型 优化 算法 溶解氧预测 最小二乘支持向量回归 河蟹养殖
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基于时变自回归模型与支持向量机的旋转机械故障诊断方法 被引量:23
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作者 张龙 熊国良 +2 位作者 柳和生 邹慧君 陈慧 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期99-103,共5页
旋转机械如电机振动信号普遍存在非平稳性,同时对于某台设备已有的故障样本往往非常有限的。针对这些问题,提出一种基于时变参数自回归模型和支持向量机相结合的旋转机械故障诊断方法。首先通过对振动信号建立TVAR模型,提取模型系数及... 旋转机械如电机振动信号普遍存在非平稳性,同时对于某台设备已有的故障样本往往非常有限的。针对这些问题,提出一种基于时变参数自回归模型和支持向量机相结合的旋转机械故障诊断方法。首先通过对振动信号建立TVAR模型,提取模型系数及残差的方差作为信号特征,然后利用SVM对信号进行分类,继而实现故障自动识别。转子实验台实验结果表明该文方法能够有效提取非平稳信号的特征,并能在较少训练样本的情况下获得较好的诊断结果。 展开更多
关键词 旋转机械 时变自回归模型 支持向量 非平稳信号 故障诊断
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基于偏最小二乘回归和最小二乘支持向量机的大坝渗流监控模型 被引量:25
14
作者 李波 顾冲时 +1 位作者 李智录 张真真 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期1390-1394,1400,共6页
利用偏最小二乘回归法对影响大坝渗流的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,克服了变量间的多重相关性问题,降低了最小二乘支持向量机的输入维数,从而可以较好的解决非线性问题,建立了基于PLS-LSSVM的大坝渗流监控模型。实例分... 利用偏最小二乘回归法对影响大坝渗流的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,克服了变量间的多重相关性问题,降低了最小二乘支持向量机的输入维数,从而可以较好的解决非线性问题,建立了基于PLS-LSSVM的大坝渗流监控模型。实例分析表明,PLS-LSSVM模型的拟合与预测精度均优于独立使用PLS或LSSVM建模的精度;PLS-LSSVM模型的学习训练效率比LSSVM模型有较大的优势,更适合于大规模的数据建模。 展开更多
关键词 大坝渗流 偏最小二乘回归 最小二乘支持向量 监控模型
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基于支持向量机回归的短时交通流预测模型 被引量:90
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作者 傅贵 韩国强 +1 位作者 逯峰 许子鑫 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期71-76,共6页
将交通流预测的理论和方法引入交通控制系统,可提高交通控制系统对交通流变化的自适应能力.为此,文中通过引入核函数把短时交通流预测问题转化为高维空间中的线性回归问题,提出了基于支持向量机回归的短时交通流预测模型,并利用广州市... 将交通流预测的理论和方法引入交通控制系统,可提高交通控制系统对交通流变化的自适应能力.为此,文中通过引入核函数把短时交通流预测问题转化为高维空间中的线性回归问题,提出了基于支持向量机回归的短时交通流预测模型,并利用广州市交通流检测系统的数据进行实验.结果表明,文中模型的预测结果与实际数据相吻合,预测误差小于基于卡尔曼滤波的预测方法,从而验证了该模型的可行性和有效性. 展开更多
关键词 交通控制 短时交通流 预测模型 机器学习 支持向量回归
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改进支持向量机模型的旋转机械故障诊断方法 被引量:14
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作者 曹冲锋 杨世锡 +1 位作者 周晓峰 杨将新 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期270-273,共4页
针对支持向量机在旋转机械的故障诊断中存在的模型超参数选择的不确定性,利用超参数相关理论和先验知识界定模型超参数选择区间,结合全局搜索和局部搜索实现参数优化组合,运用泛化模式搜索的模型超参数选择方法,并将改进的支持向量机模... 针对支持向量机在旋转机械的故障诊断中存在的模型超参数选择的不确定性,利用超参数相关理论和先验知识界定模型超参数选择区间,结合全局搜索和局部搜索实现参数优化组合,运用泛化模式搜索的模型超参数选择方法,并将改进的支持向量机模型引入旋转机械的故障诊断。结果表明,改进的模型具有较高的搜索效率和参数优化选择性能,提高了故障诊断的精度。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 改进支持向量模型 泛化模式搜索 超参数选择
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不完备样本条件下基于支持向量回归模型的滑坡易发性评价 被引量:10
17
作者 胡德勇 赵文吉 +2 位作者 李小娟 李京 李家存 《地理研究》 CSCD 北大核心 2008年第4期755-762,共8页
区域滑坡易发性评价对灾害中长期预测预报具有重要意义,在基于统计模型进行评价过程中,样本选取对评价结果有较大影响,构建较稳健的、受样本数量影响小的分析模型非常重要。本文以马来西亚热带雨林地区为例,选择坡度、坡向、地表曲率、... 区域滑坡易发性评价对灾害中长期预测预报具有重要意义,在基于统计模型进行评价过程中,样本选取对评价结果有较大影响,构建较稳健的、受样本数量影响小的分析模型非常重要。本文以马来西亚热带雨林地区为例,选择坡度、坡向、地表曲率、地貌类型、岩性、构造、土地覆盖、道路和排水系统等9大要素作为评价因子,结合支持向量回归(SVR)模型计算研究区滑坡易发性指数,并探讨不完备样本条件下易发性评价方法,分析样本数量和评价精度之间的关系。结果显示,基于SVR模型进行该区滑坡易发性分析评价,其成功率验证法的描述精度约为95.9%;同时,样本数量的增减对分析精度影响较小;SVR方法是一种适于热带雨林地区高植被覆盖条件下的分析模型,可为今后同类地区的滑坡灾害管理工作提供支持。 展开更多
关键词 不完备样本 支持向量回归模型 滑坡易发性指数 精度分析
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基于多输出支持向量回归机的有限元模型修正 被引量:12
18
作者 滕军 朱焰煌 +1 位作者 卢云军 卢伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期9-12,47,共5页
为了克服神经网络以及单输出支持向量回归算法在有限元模型修正中的不足,提出了基于多输出支持向量回归算法的有限元模型修正方法。根据5-折交叉验证法选择支持向量回归机的参数,用均匀试验设计法构造样本,联合结构的动力和静力响应数... 为了克服神经网络以及单输出支持向量回归算法在有限元模型修正中的不足,提出了基于多输出支持向量回归算法的有限元模型修正方法。根据5-折交叉验证法选择支持向量回归机的参数,用均匀试验设计法构造样本,联合结构的动力和静力响应数据作为输入,多个设计参数作为输出,以支持向量回归机逼近输入输出二者之间的非线性映射关系,然后利用支持向量回归机的泛化推广能力,求解设计参数的目标值。空间网格结构数值模型的分析结果表明,该方法能同时修正多个设计参数,在少量样本的情况下具有较高的修正精度,为有限元模型修正提供了一种新的探索。 展开更多
关键词 模型修正 支持向量 多输出回归 均匀试验设计 5-折交叉验证
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基于支持向量机回归的T-S模糊模型自组织算法及应用 被引量:11
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作者 梁炎明 苏芳 +1 位作者 李琦 刘丁 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2143-2149,共7页
结合模糊聚类算法和支持向量机回归算法提出了一种新的T-S模糊模型自组织算法.该算法首先利用一种改进模糊聚类算法提取模糊规则和辨识前件参数,然后将T-S模糊模型后件变换为标准线性支持向量机回归模型,并利用支持向量机回归算法辨识... 结合模糊聚类算法和支持向量机回归算法提出了一种新的T-S模糊模型自组织算法.该算法首先利用一种改进模糊聚类算法提取模糊规则和辨识前件参数,然后将T-S模糊模型后件变换为标准线性支持向量机回归模型,并利用支持向量机回归算法辨识后件参数.仿真结果表明,相比现有的自组织算法,本文提出的T-S模糊模型自组织算法在规则数较少的情况下,仍然具有较高的辨识精度和较好的泛化能力.最后,利用提出的T-S模糊模型自组织算法较好地建立了直拉硅单晶炉加热器和空气预热器的温度模型. 展开更多
关键词 T—S模糊模型 支持向量回归 聚类 单晶炉 空气预热器
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基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型 被引量:32
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作者 李祚泳 张正健 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1502-1508,共7页
传统的回归支持向量机的水质评价模型不具有普适性和通用性,当指标较多时,模型的学习效率和求解精度均会受到影响.若适当设定3类水体(地表水、地下水和富营养化水体)各项指标的参照值及指标值的规范变换式,使不同指标的同级标准的规范... 传统的回归支持向量机的水质评价模型不具有普适性和通用性,当指标较多时,模型的学习效率和求解精度均会受到影响.若适当设定3类水体(地表水、地下水和富营养化水体)各项指标的参照值及指标值的规范变换式,使不同指标的同级标准的规范值差异不大,从而可以认为用规范值表示的不同指标皆'等效'于某个规范指标.因此,可建立用规范值表示的任意m项指标组合皆适用的水质评价的回归支持向量机模型.通过实例对模型的实用性进行了效果检验,结果表明:用基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型对河桥地表水、黑龙洞泉域地下水和山仔水库富营养化水体的水质评价结果与用BP神经网络评价法、模糊综合评价法和属性识别评价法的评价结果基本一致. 展开更多
关键词 指标 规范变换 水质评价 回归支持向量 模型
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