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基于Grid-Search_PSO优化SVM回归预测矿井涌水量 被引量:14
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作者 刘佳 施龙青 +1 位作者 韩进 滕超 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2015年第8期184-186,共3页
为了解决矿井涌水量预测难题,在Grid-Search_PSO优化SVM参数的基础上,采用SVM非线性回归预测法,对大海则煤矿1999~2008年7月份的矿井涌水量进行了预测。分析对比SVM回归预测法和ARIMA时间序列预测法预测结果的数据误差,发现SVM回归法预... 为了解决矿井涌水量预测难题,在Grid-Search_PSO优化SVM参数的基础上,采用SVM非线性回归预测法,对大海则煤矿1999~2008年7月份的矿井涌水量进行了预测。分析对比SVM回归预测法和ARIMA时间序列预测法预测结果的数据误差,发现SVM回归法预测值与实测值之间的偏差比ARIMA时间序列法要小很多。可见在影响矿井涌水量各种因素值具备的情况下,SVM非线性回归预测所建立的模型能够更准确地预测矿井的涌水量,在矿井安全生产中具有很大的应用价值。 展开更多
关键词 支持向量机 网格搜索法 粒子群优化算法 矿井涌水量 非线性回归预测 大海则煤矿
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Grid-Search和PSO优化的SVM在Shibor回归预测中的应用研究 被引量:1
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作者 张剑 王波 《经济数学》 2017年第2期84-88,共5页
作为一种动态和非稳定时间序列,Shibor发展变化是随机波动的,难以准确预测Shibor的波动性.支持向量机(SVM)在回归预测非线性时间序列方面有很好地预测效果,SVM的预测精度和泛化能力的核心是参数的优化选择,分别用网格搜索法(Grid-Search... 作为一种动态和非稳定时间序列,Shibor发展变化是随机波动的,难以准确预测Shibor的波动性.支持向量机(SVM)在回归预测非线性时间序列方面有很好地预测效果,SVM的预测精度和泛化能力的核心是参数的优化选择,分别用网格搜索法(Grid-Search)和粒子群(PSO)算法来优化SVM的参数c和g.从而将参数优化后的SVM非线性回归预测法与基于传统ARIMA时间序列预测结果进行对比分析.实验表明,优化后的SVM回归预测方法比ARIMA时间序列方法更精确,在实际中具有很大的应用价值. 展开更多
关键词 机器学习 非线性回归预测 支持向量机 网格搜索法 粒子群算法 SHIBOR
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Data-driven model predictive control for power demand management and fast demand response of commercial buildings using support vector regression 被引量:5
3
作者 Rui Tang Cheng Fan +1 位作者 Fanzhe Zeng Wei Feng 《Building Simulation》 SCIE EI CSCD 2022年第3期317-331,共15页
Demand response(DR)of commercial buildings by directly shutting down part of operating chillers could provide an immediate power reduction for power grids.In this special fast DR event,effective control needs to guara... Demand response(DR)of commercial buildings by directly shutting down part of operating chillers could provide an immediate power reduction for power grids.In this special fast DR event,effective control needs to guarantee expected power reduction and ensure an acceptable indoor environment.This study,therefore,developed a data-driven model predictive control(MPC)using support vector regression(SVR)for fast DR events.According to the characteristics of fast DR events,the optimized hyperparameters of SVR and shortened searching range of genetic algorithm are used to improve the control performance.Meanwhile,a comprehensive comparison with RC-based MPC is conducted based on three scenarios of power demand controls.Test results show that the proposed SVR-based MPC could fulfill the control objectives of power demand and indoor temperature simultaneously.Compared with RC-based MPC,the SVR-based MPC could alleviate the time/labor cost of model development without sacrificing the control performance of fast DR events. 展开更多
关键词 demand response support vector regression machine learning building peak demand model predictive control smart grid
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基于机器学习的锂电池寿命预测方法
4
作者 鲁译徽 王玲芝 《黑龙江电力》 CAS 2024年第6期471-477,共7页
为提高锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测的准确性,提出一种基于机器学习的锂电池寿命预测方法。选用美国国家航空航天局(NASA)预测中心的锂电池数据,将电池容量、放电至截止电压时间和温度作为模型的输入数据,根据数据的非线性特征和小... 为提高锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测的准确性,提出一种基于机器学习的锂电池寿命预测方法。选用美国国家航空航天局(NASA)预测中心的锂电池数据,将电池容量、放电至截止电压时间和温度作为模型的输入数据,根据数据的非线性特征和小样本规模的特点,选用支持向量回归(SVR)模型作为预测锂电池剩余使用寿命的核心模型。分别采用麻雀搜索算法(SSA)和蜣螂优化算法(DBO)对模型参数进行优化,建立SSA-SVR模型和DBO-SVR模型进行锂电池剩余寿命预测。通过2种优化后的模型与SVR模型的预测效果对比,验证了SSA-SVR模型和DBO-SVR模型的准确性与优越性,证明优化过后的模型比优化前具有更高的预测精度。同时,SSA-SVR模型的性能略优于DBO-SVR,因此更适合用于进行锂电池剩余寿命的预测。 展开更多
关键词 锂电池 机器学习 支持向量回归模型 麻雀搜索算法 蜣螂优化算法
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基于网格模式搜索的支持向量机模型选择 被引量:11
5
作者 李兵 姚全珠 +2 位作者 罗作民 田元 王伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第15期136-138,共3页
支持向量机的模型选择问题就是对于一个给定的核函数,调节核参数和惩罚因子C。分析了网格搜索算法和模式搜索算法,通过结合上述两种算法的优点提出了网格模式搜索算法。其核心原理是先用网格算法在全局范围内进行快速搜索,找到最优解的... 支持向量机的模型选择问题就是对于一个给定的核函数,调节核参数和惩罚因子C。分析了网格搜索算法和模式搜索算法,通过结合上述两种算法的优点提出了网格模式搜索算法。其核心原理是先用网格算法在全局范围内进行快速搜索,找到最优解的最小区间,再在这个最小区间内用模式搜索算法找到最优解。实验证明,网格模式搜索具有学习精度高和速度快的优点。 展开更多
关键词 支持向量机 模型选择 网格模式搜索
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基于支持向量机的船舶操纵运动黑箱建模 被引量:7
6
作者 徐锋 邹早建 +1 位作者 徐小卡 尹建川 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1553-1557,共5页
根据船舶自航模15°/5°Z形试验结果,应用最小二乘支持向量机对船舶操纵运动进行了黑箱建模,针对支持向量机参数选择的不确定性,使用网格搜索法进行了参数寻优;应用所建立的支持向量机回归模型对该自航模的10°/1°,25&... 根据船舶自航模15°/5°Z形试验结果,应用最小二乘支持向量机对船舶操纵运动进行了黑箱建模,针对支持向量机参数选择的不确定性,使用网格搜索法进行了参数寻优;应用所建立的支持向量机回归模型对该自航模的10°/1°,25°/5°Z形试验及35°回转试验进行了操纵运动预报.预报结果同试验结果相比吻合良好,证明了支持向量机应用于船舶操纵运动黑箱建模的有效性,以及网格搜索法在支持向量机参数寻优中的可行性. 展开更多
关键词 支持向量机 船舶操纵 黑箱建模 网格搜索
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基于RBF核的SVM学习算法的优化计算 被引量:43
7
作者 李琳 张晓龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第29期190-192,204,共4页
在SVM学习中,对SVM的核函数及其参数的选择还没有形成一个统一的模式。论文对基于RBF核的SVM分类器中参数(C,")的选定做了深入研究。分别探讨了网格搜索法和双线性搜索法以RBF为核的搜索特征,并对它们进行了改进。通过结合双线性... 在SVM学习中,对SVM的核函数及其参数的选择还没有形成一个统一的模式。论文对基于RBF核的SVM分类器中参数(C,")的选定做了深入研究。分别探讨了网格搜索法和双线性搜索法以RBF为核的搜索特征,并对它们进行了改进。通过结合双线性搜索法和网格搜索法,提出了一种双线性网格搜索法。实验表明,双线性网格搜索法能有效地结合双线性搜索法训练量小和网格搜索法学习精度高的优点,提高学习精度和学习性能。 展开更多
关键词 支持向量机 RBF核 双线性网格搜索法 模型选择 参数优化
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基于EnMAP-Box的遥感图像分类研究 被引量:7
8
作者 林海晏 岳彩荣 +2 位作者 吴晓晖 胥辉 郑欣 《西南林业大学学报(自然科学)》 CAS 2014年第2期67-71,共5页
采用2007年6月云南省勐腊县TM遥感数据,利用EnMAP-box进行了支持向量机的图像分类研究,以网格搜索法寻找最优参数,在设定的范围内,求得了最优C和g参数,用此参数进行支持向量机的遥感图像土地覆盖分类。结果表明:SVM方法较最大似然分类... 采用2007年6月云南省勐腊县TM遥感数据,利用EnMAP-box进行了支持向量机的图像分类研究,以网格搜索法寻找最优参数,在设定的范围内,求得了最优C和g参数,用此参数进行支持向量机的遥感图像土地覆盖分类。结果表明:SVM方法较最大似然分类方法具有较高的分类精度,特别是阔叶林和橡胶林的精度明显优于最大似然分类方法;对于面积较小的次要类型,2种分类方法的精度基本保持一致;SVM的总体精度相对于最大似然分类提高了11.9%。 展开更多
关键词 支持向量机 EnMAP—box 网格搜索法 遥感图像分类
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基于灰色最小二乘支持向量机的大坝变形预测 被引量:20
9
作者 任超 梁月吉 +1 位作者 庞光锋 蓝岚 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2015年第4期608-612,共5页
提出一种基于灰色最小二乘支持向量机的大坝变形预测新算法。通过对原始大坝序列进行一次累加,弱化序列中随机扰动的影响,增强数据的规律性,进而建立最小二乘支持向量机预测模型,并采用网格搜索法选取最优参数。算法充分利用了最小二乘... 提出一种基于灰色最小二乘支持向量机的大坝变形预测新算法。通过对原始大坝序列进行一次累加,弱化序列中随机扰动的影响,增强数据的规律性,进而建立最小二乘支持向量机预测模型,并采用网格搜索法选取最优参数。算法充分利用了最小二乘支持向量机泛化能力强、非线性拟合性好等优良特性,避免了灰色方法及模型存在的理论缺陷。与灰色GM(1,1)和单一最小二乘支持向量机对比表明,新算法能保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度,应用于短期大坝变形预测是可行的。 展开更多
关键词 大坝变形 灰色模型 最小二乘支持向量机 网格搜索算法 精度评定
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基于SVR的城市燃气管道泄漏定位研究 被引量:3
10
作者 王新颖 方龙音 +1 位作者 陈永芳 陈海群 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2016年第2期283-286,共4页
为解决城市燃气管道泄漏定位问题,提出将支持向量机回归(SVR)应用于实验室的管道系统泄漏定位研究中,用一种改进网格搜索法优化SVR参数,建立定位模型对管道泄漏进行定位,将该定位模型与BP神经网络和传统SVR定位模型进行比较。用粒子群... 为解决城市燃气管道泄漏定位问题,提出将支持向量机回归(SVR)应用于实验室的管道系统泄漏定位研究中,用一种改进网格搜索法优化SVR参数,建立定位模型对管道泄漏进行定位,将该定位模型与BP神经网络和传统SVR定位模型进行比较。用粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)和常规网格算法优化SVR参数来与改进网格算法比较泄漏定位结果。研究结果表明:用改进网格搜索法参数优化后的SVR能够迅速定位泄漏点,定位精度达到94.03%,其精度和稳定性优于其他方法。 展开更多
关键词 燃气管道 支持向量机回归 泄漏定位 参数优化 改进网格搜索法
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基于SVM的语音特征提取及识别模型研究 被引量:3
11
作者 吴皓莹 程晶 范凯 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2014年第2期316-319,共4页
针对非特定文本的说话人识别,研究了特征提取方法及SVM核函数和参数选取对识别结果的影响,分析了现有的语音特征提取算法及各自的优缺点,以及不同核函数、核参数及惩罚参数对识别性能的影响.采用改进的网格寻优方法,进一步提高语音信息... 针对非特定文本的说话人识别,研究了特征提取方法及SVM核函数和参数选取对识别结果的影响,分析了现有的语音特征提取算法及各自的优缺点,以及不同核函数、核参数及惩罚参数对识别性能的影响.采用改进的网格寻优方法,进一步提高语音信息的识别时间. 展开更多
关键词 支持向量机(SVM) 特征参数 核函数 识别模型 网格寻优算法
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基于支持向量机的土壤重金属含量预测研究 被引量:4
12
作者 李刚 王勇 孙连英 《北京联合大学学报》 CAS 2015年第2期36-40,共5页
近年来伴随着社会经济的快速增长,全国公路里程和机动车数量迅猛增加,其在促进地区发展的同时也给周边环境带来了日益严重的土壤重金属污染问题。随着人们对身体健康的重视,土壤重金属污染也引起了更广泛的关注,特别是如何对土壤重金属... 近年来伴随着社会经济的快速增长,全国公路里程和机动车数量迅猛增加,其在促进地区发展的同时也给周边环境带来了日益严重的土壤重金属污染问题。随着人们对身体健康的重视,土壤重金属污染也引起了更广泛的关注,特别是如何对土壤重金属含量进行快速、高效地评估。在此背景下,基于高光谱技术,利用支持向量机方法构建了一个回归分析模型,使用该模型可实现对土壤中部分重金属含量(砷、镉、铜、铅、锌)进行快速预测,且结果表明预测效果比较理想。 展开更多
关键词 支持向量机 网格搜索 模型 重金属
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基于高斯混合模型与改进网格搜索法的轴承故障诊断 被引量:6
13
作者 陈远帆 李舜酩 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 2016年第3期34-39,共6页
为提高轴承复杂故障的诊断准确率,将高斯混合模型与改进网格搜索法相结合,开展了轴承故障诊断方法的研究,对不同情况下的轴承故障进行了诊断。首先将采集的数据进行了适当分段,利用混合高斯分布拟合各段数据,提取统计特征量作为故障特... 为提高轴承复杂故障的诊断准确率,将高斯混合模型与改进网格搜索法相结合,开展了轴承故障诊断方法的研究,对不同情况下的轴承故障进行了诊断。首先将采集的数据进行了适当分段,利用混合高斯分布拟合各段数据,提取统计特征量作为故障特征指标;然后分别采用普通网格搜索法和改进的网格搜索法进行参数优化;最后以支持向量机作为分类器对轴承故障进行了诊断,并将2种优化算法的准确率进行了对比。结果表明:所提出的故障诊断方法准确率更高。 展开更多
关键词 高斯混合模型 统计特征量 支持向量机 改进网格搜索法 故障分类
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基于网格搜索优化的CFRW导电性能模型研究 被引量:2
14
作者 张冬妍 刘芳 +1 位作者 谢添 孙丽萍 《森林工程》 2013年第2期65-67,73,共4页
碳纤维增强木质复合材料(CFRW,carbon fiber reinforced wood)以其良好的电学性能在实际生产中得到广泛的应用。采用支持向量机建立CFRW导电性能模型,利用网格搜索寻优方法对支持向量机(SVM)模型的参数进行优化,在设定不同精度下分别获... 碳纤维增强木质复合材料(CFRW,carbon fiber reinforced wood)以其良好的电学性能在实际生产中得到广泛的应用。采用支持向量机建立CFRW导电性能模型,利用网格搜索寻优方法对支持向量机(SVM)模型的参数进行优化,在设定不同精度下分别获得模型的最优参数。 展开更多
关键词 碳纤维增强木质复合材料 支持向量机 导电性能 网格搜索参数优化 建模
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基于支持向量机的储粮仓壁动态侧压力预测模型 被引量:1
15
作者 徐志军 刘婷婷 +1 位作者 李建平 原方 《农机化研究》 北大核心 2022年第5期9-16,共8页
影响筒仓动态侧压力的影响因素十分复杂,如何全面考虑影响因素,高效、简单地预测筒仓动态侧压力是重要问题。针对此问题,尝试提出了基于支持向量机的预测模型。首先,将影响因素进行归一化处理,将归一化后的数据作为预测模型的输入向量,... 影响筒仓动态侧压力的影响因素十分复杂,如何全面考虑影响因素,高效、简单地预测筒仓动态侧压力是重要问题。针对此问题,尝试提出了基于支持向量机的预测模型。首先,将影响因素进行归一化处理,将归一化后的数据作为预测模型的输入向量,筒仓动态侧压力作为预测模型的输出向量;其次,以400组PFC模拟数据作为训练样本,运用交叉验证和网格搜索法寻优获得最优支持向量机参数,最终建立基于SVM的筒仓动态侧压力预测模型,并对105组PFC模拟数据进行筒仓动态侧压力预测。结果表明:SVM预测模型的均方误差MSE小于0.0005,相关系数R;大于0.98,模型具有较高的准确率和较好的泛化性能。将模型试验、数值模拟、公式计算与预测数据进行对比分析,结果拟合良好;利用该模型验证筒仓动态侧压力随着相关参数的变化趋势,结果与前人研究结果相一致。该预测模型与传统方法相结合对筒仓动态侧压力进行研究可行性较高,可为筒仓动态侧压力预测、影响因素研究提供一种新的方法。 展开更多
关键词 筒仓 动态侧压力 支持向量机 网格搜索 预测模型 储粮
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基于GSM和SVM的区域年用水量回归预测模型研究 被引量:1
16
作者 徐纬芳 刘成忠 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期238-240,共3页
区域年用水量受众多因素影响,具有非线性特点,而且还存在记录时间短、历史数据少等问题。基于支持向量机(SVM)小样本、非线性和泛化能力强的特性,建立了年用水量回归预测模型,利用网格搜索法(GSM)优化参数,并进行精度的检验。将模型应... 区域年用水量受众多因素影响,具有非线性特点,而且还存在记录时间短、历史数据少等问题。基于支持向量机(SVM)小样本、非线性和泛化能力强的特性,建立了年用水量回归预测模型,利用网格搜索法(GSM)优化参数,并进行精度的检验。将模型应用于民勤县年用水量预测,结果表明:该预测模型的绝对误差和相对误差较小,精度较高,用于该县的年用水量预测是行之有效的。 展开更多
关键词 区域年用水量 支持向量机 网格搜索法 回归模型 预测
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基于支持向量机的烟气二氧化硫排放量预测模型 被引量:6
17
作者 薛美盛 王旭 冀若阳 《计算机系统应用》 2018年第2期186-191,共6页
针对循环流化床锅炉控制系统的烟气SO_2对象的非线性特点,本文建立了一种基于支持向量机的烟气SO_2排放量预测模型.由于直接网格搜索确定支持向量机回归模型参数的方法计算量大、搜索时间长,本文采用单变量参数搜索结合网格寻优的方法... 针对循环流化床锅炉控制系统的烟气SO_2对象的非线性特点,本文建立了一种基于支持向量机的烟气SO_2排放量预测模型.由于直接网格搜索确定支持向量机回归模型参数的方法计算量大、搜索时间长,本文采用单变量参数搜索结合网格寻优的方法来确定模型参数.仿真结果表明,基于支持向量机方法建立的循环流化床锅炉烟气SO_2排放量预测模型具有良好的预测效果. 展开更多
关键词 二氧化硫 支持向量机 网格寻优 预测模型
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基于SSA-SVR的光纤压力传感器温度补偿研究 被引量:6
18
作者 段松凯 刘守兵 《电子器件》 CAS 北大核心 2023年第5期1268-1274,共7页
针对光纤压力传感器存在的温度漂移问题,提出了基于麻雀搜索算法优化的支持向量回归(SSA-SVR)的温度补偿模型。对光纤压力传感器进行标定实验,并采用温度传感器LM35实时检测其工作温度,进而建立SVR温度补偿模型。利用SSA优化SVR的超参数... 针对光纤压力传感器存在的温度漂移问题,提出了基于麻雀搜索算法优化的支持向量回归(SSA-SVR)的温度补偿模型。对光纤压力传感器进行标定实验,并采用温度传感器LM35实时检测其工作温度,进而建立SVR温度补偿模型。利用SSA优化SVR的超参数,以改善温度补偿模型的补偿精度。研究结果表明,利用基于SSA-SVR的温度补偿模型对光纤压力传感器进行温度补偿后,其灵敏度温度系数和相对误差系数均提高了两个数量级,而最大绝对误差和最大相对误差只有0.5004 kPa和0.2501%,达到了温度补偿的目的。 展开更多
关键词 光纤压力传感器 温度补偿 麻雀搜索算法(SSA) 支持向量回归机(SVR) SSA-SVR模型
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基于支持向量机回归的二次网供热负荷预测分析 被引量:2
19
作者 王春青 王凇 +4 位作者 郑杨 许添强 张晗 李超 王亦姝 《吉林建筑大学学报》 CAS 2021年第6期34-40,共7页
为提高供热负荷预测精度,在传统支持向量机回归(SVMR)基础上,通过网格搜索(GS)及遗传算法(GA)对惩罚参数C和核函数(径向基函数)参数γ两个重要参数寻找最优参数组合,由此得到最佳预测模型,并采用均方误差、平均绝对误差和判定系数R23种... 为提高供热负荷预测精度,在传统支持向量机回归(SVMR)基础上,通过网格搜索(GS)及遗传算法(GA)对惩罚参数C和核函数(径向基函数)参数γ两个重要参数寻找最优参数组合,由此得到最佳预测模型,并采用均方误差、平均绝对误差和判定系数R23种方法对SVMR、网格搜索-K折交叉验证-SVMR(GS-KCV-SVMR)和遗传算法-K折交叉验证-SVMR(GA-KCV-SVMR)3种预测模型进行评价.结果表明,GA-KCV-SVMR模型更能有效地预测供热负荷,其R2值为0.96,优于SVMR和GS-KCV-SVMR两种模型,可为工程实践提供参考. 展开更多
关键词 供热负荷预测 支持向量机回归(SVMR) 网格搜索(GS) 遗传算法(GA) K折交叉验证(KCV)
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基于支持向量机的税收预测算法研究 被引量:3
20
作者 贾晓光 《电脑知识与技术》 2018年第1Z期242-245,共4页
税收预测对财务预算和税收计划制定具有重要的意义。随着经济的快速发展,税务管理人员对税收预测精度和模型有效性提出了更高的要求。现有的税收预测模型主要用来验证模型的可行性,即主要目标是提高预测精度,没有充分考虑模型的实用性... 税收预测对财务预算和税收计划制定具有重要的意义。随着经济的快速发展,税务管理人员对税收预测精度和模型有效性提出了更高的要求。现有的税收预测模型主要用来验证模型的可行性,即主要目标是提高预测精度,没有充分考虑模型的实用性问题。该文从模型的预测精度和实用性角度研究税收预测问题,建立了基于网格搜索法优化的支持向量机税收预测模型。文中应用GM(1,1)算法建立税收指标因子序列的预测模型,为税收预测模型提供更为全面的数据基础。对税收数据进行验证性实验结果表明,该方法预测精度提高了,绝对误差从6.9%降低到1.8%,并且实现了税收预测功能,证明了模型的可行性和实用性。 展开更多
关键词 支持向量机 网格搜索法 GM(1 1) 指标因子 税收预测模型 验证性实验
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