基于遗传算法的进化支持向量机研究

支持向量机是最近发展起来的一种新的通用的机器学习方法 ,其理论基础是统计学习理论 ,支持向量机无论在模式识别还是在函数拟合方面均显示了其优越性 ,并越来越受到国内外研究者的广泛关注 .但是 ,对支持向量机的推广预测能力具有很大影响的核函数和参数C一直没有一个很好的确定方法 ,针对这一问题 ,将遗传算法和支持向量机结合 ,提出了一种自动选择支持向量机参数的方法 ,结果表明 ,这种方法是科学有效的 .     

基于支持向量机模型的北京市能源需求预测研究

北京市能源需求系统具有非线性、历史数据较少而影响因素众多等复杂特征, 而支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题方面具有突出优势。为此, 引入支持向量机模型对北京市1978-2010年能源需求进行建模, 并据此对2012-2020年能源需求量进行预测。结果表明:支持向量机模型能有效拟合北京市能源需求系统的复杂变化趋势, 比其他传统方法有更高的预测精度。研究发现, 2012-2020年北京市能源需求量逐年增加, 年均增速2.75%;另外, 北京市能源需求的增速在“十三五”期间会比“十二五”期间略有趋缓。     

粮食产量预测的支持向量机模型研究

粮食产量的历史数据有限,是典型的小样本数据,又由于粮食产量受不确定性因素的影响,是一个复杂的非线性系统,以往的粮食产量时间序列预测模型的阶数采用经验方法或线性方法来确定,得到的预测精度不理想。针对这些问题,可将支持向量机引入到时间序列模型定阶的方法中,然后采用留一法交叉验证寻找最优参数,建立一个多输入、单输出的预测模型。通过对中国粮食产量进行仿真实验,并与一次滑动平均、ARIMA、LS_SVM和RBF神经网络的预测模型作比较来验证模型的有效性,结果表明该模型该有较高的预测精度和较强的泛化能力,证明了该模型对近期粮食产量的预测是可靠的。     

基于支持向量机的管理信息系统故障识别模型研究

管理信息系统故障影响着企业信息工程的开展。及时识别故障,能够为企业争取更多时间处理故障。因此,管理信息系统故障识别有着重要的研究意义和实践意义。基于支持向量机,构建管理信息系统故障识别模型,通过把样本应用于该模型,结果表明该模型具有较好的准确性,能有效识别管理信息系统故障。     

支持向量机研究进展

支持向量机是由V.Vapnik等九十年代提出的一种学习技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。以统计学习理论为研究基础,研究内容分为分类和回归两个方面,并且在众多领域中得到应用。     

基于支持向量机回归模型的重庆市房地产金融风险预警研究

以房地产金融风险单项指标的评价标准为依据,利用基于支持向量机（SVM）的回归分析模型对重庆市房地产的金融风险状况进行预警分析研究。通过研究评价指标变量与模型输出数值之间的关系,分析房地产金融风险状况与各评价指标变量的非线性关系,预测出各年度的金融风险状况及金融风险的走势,从而为有针对性地降低金融风险水平制定相应的宏观调控政策提供理论参考。     

岩体分级的进化支持向量机方法研究

将进化支持向量机方法应用到岩体的工程分级中，提出了岩体工程分级的进化支持向量机方法．该方法将遗传算法和支持向量机有机结合，充分发挥二者各自的优点．结果表明这种方法具有很好的精度，达到了较好的分级效果．     

基于支持向量机的信息检索方法研究

随着数字技术的飞速发展,为了更好地利用和访问海量数据,本文研究了基于内容的检索方法,提出了在监督学习中使用支持向量机的方法,生成用于访问系统信息的分类器。     

基于主元分析和支持向量机的电路故障诊断模型

综合主元分析和支持向量机的优点,提出了一种基于主元分析和支持向量机的故障诊断模型.通过主元分析提取故障特征,然后利用支持向量机进行故障模式的分类,实现对模拟电路不同故障的识别.实验结果表明,该模型能够准确地实现故障的诊断,具有好的识别能力.     

基于支持向量机的短期负荷预测

讨论了现有的支持向量机回归参数选取方法.针对负荷预测建模,采用交叉验证的方法对参数进行选取,得到的最优参数对未来的峰荷进行预测,仿真结果表明了该方法的有效性.     

支持向量机学习算法-序列最小优化(SMO)

支持向量机作为一种优秀的学习方法，有着严格的理论基础和很好的应用前景，但是由于支持向量机算法实现复杂、效率低，严重限制了支持向量机的应用．SMO方法的提出大大提高了支持向量机学习的效率，作对SMO算法的实现进行了详细的介绍．     

基于支持向量机算法的人脸识别技术研究

在讨论人脸识别算法的基础上,提出了基于支持向量机算法的人脸识别技术,进而分析了其原理,确定了多项式的核,并利用人脸数据对多项式核的SVM进行训练,根据训练结果进行识别实验,结果表明：SVM与传统方法比较,对人脸具有较高的识别率。     

基于支持向量机的传感器非线性误差校正

提出了一种用支持向量机校正传感器非线性误差的原理和方法。该算法只依据样本就可以正确辩识传感器逆模型特征,而不需关于逆模型函数形式的任何先验知识,并将原问题转化为一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解,具有较好的泛化能力。通过对电容式湿敏传感器误差校正的应用表明:该算法可取得较好的效果。     

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。