长距离输水管道检修通风SRM-CoRBF多保真代理模型研究 被引量：2

1

作者 王晓玲 丁超元 +3 位作者 刘长欣 刘来全 龚芳 余佳 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1182-1194,共13页

检修通风对于保障长距离输水管道检修安全至关重要.目前基于计算流体力学(computational fluid dynamoics,CFD)模型及高保真度代理模型的通风效果研究方法存在计算效率低、建模成本高的不足.通过融合高/低保真度分析模型的数据,多保真... 检修通风对于保障长距离输水管道检修安全至关重要.目前基于计算流体力学(computational fluid dynamoics,CFD)模型及高保真度代理模型的通风效果研究方法存在计算效率低、建模成本高的不足.通过融合高/低保真度分析模型的数据,多保真度代理模型能够兼顾预测精度与建模成本,然而其通过最小化预测误差获取模型超参数,忽略了结构复杂性对模型泛化性能的影响.针对上述问题,本文建立长距离输水管道检修通风改进协同径向基函数多保真度代理模型.该模型利用结构风险最小化准则(structural risk minimization,SRM)能够同时考虑经验风险和置信范围最小化的优势,采用结构风险L2范数描述协同径向基函数(cooperative radial basis function,CoRBF)的结构复杂性,推导其与模型超参数之间的微分关系对径向基函数形状因子进行优化,进而建立SRM改进的协同径向基函数(SRM-CoRBF)多保真度代理模型,并采用测试函数验证了改进模型的优越性.案例分析表明,SRMCoRBF多保真度代理模型能够实现长距离输水管道检修通风效果的高精度预测.本文所提模型一方面与径向基函数(radial basis function,RBF)单保真度代理模型相比,在检修通风风量供需比、换气次数以及通风成本方面的预测精度分别提高15.02%、9.29%、6.03%;另一方面,与传统CoRBF多保真度代理模型相比,SRM-CoRBF在保证模型预测精度的同时能够有效提高泛化性能.本文所提模型为长距离输水管道检修通风效果分析提供了一种新思路. 展开更多

关键词 长距离输水管道 检修通风效果 srm-CoRBF多保真度代理模型 结构风险最小化 协同径向基函数

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支持向量机及其在径流预测中的应用 被引量：48

2

作者 廖杰 王文圣 +1 位作者 李跃清 黄伟军 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期24-28,共5页

给出了支持向量机方法(SVM)的思路、特点及关键之处,探讨了SVM在径流预测中的可能性,并与基于遗传算法的门限回归模型(TR)进行了对比分析。径流预测实例分析表明,在拟合阶段,SVM模型要好于TR模型;在预留检验阶段,SVM模型与TR模型接近。... 给出了支持向量机方法(SVM)的思路、特点及关键之处,探讨了SVM在径流预测中的可能性,并与基于遗传算法的门限回归模型(TR)进行了对比分析。径流预测实例分析表明,在拟合阶段,SVM模型要好于TR模型;在预留检验阶段,SVM模型与TR模型接近。同时SVM模型适合于小样本情况且能达到全局最优。SVM模型用于径流预测是可行的、优越的。 展开更多

关键词 支持向量机 结构风险最小化 径流预测

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复合ICA-SVM机械状态模式分类 被引量：6

3

作者 焦卫东 杨世锡 吴昭同 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期62-65,共4页

提出了一种新颖的、基于独立分量分析 ( ICA)的复合神经网络 ,用于不同机械状态模式的特征提取。利用支持向量机 ( SVM)进行最终分类。与通常的基于经验风险最小化 ( ERM)原理的神经网络方法相比 ,基于结构风险最小化 ( SRM)原理的支持... 提出了一种新颖的、基于独立分量分析 ( ICA)的复合神经网络 ,用于不同机械状态模式的特征提取。利用支持向量机 ( SVM)进行最终分类。与通常的基于经验风险最小化 ( ERM)原理的神经网络方法相比 ,基于结构风险最小化 ( SRM)原理的支持向量机分类方法具有更好的推广能力。而借助多个独立分量分析网络 ,隐藏于多通道振动观测信号中的不变特征得到有效提取 ,从而实现了支持向量机分类器在分类能力和推广性两者间的合理平衡。 展开更多

关键词 独立分量分析 残余总体相关 经验风险最小化 结构风险最小化

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基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法 被引量：4

4

作者 白裔峰 肖建 +1 位作者 于龙 黄景春 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第4期939-941,共3页

为了在偏最小二乘法(PLS)建模过程中实现结构风险最小化(SRM),提出基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法(WPLS)。WPLS先提取训练样本中的主元,然后使用支持向量机(SVM)训练算法计算训练样本权值,最后计算原始论域中的回归模型。该算法... 为了在偏最小二乘法(PLS)建模过程中实现结构风险最小化(SRM),提出基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法(WPLS)。WPLS先提取训练样本中的主元,然后使用支持向量机(SVM)训练算法计算训练样本权值,最后计算原始论域中的回归模型。该算法保留了PLS能有效地提取对系统解释性最强的信息的优点,并通过样本权值提高模型的泛化能力,从而实现SRM准则,所建立的模型具有可解释性。仿真计算证明了模型的有效性。 展开更多

关键词 结构风险最小化 加权偏最小二乘法 支持向量机 可解释性

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基于模糊随机样本的结构风险最小化原则 被引量：4

5

作者 何其慧 姚登宝 +1 位作者 王翠翠 毛军军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第34期51-55,144,共6页

基于模糊随机样本,提出了熵、退火熵、生长函数和VC维等概念,并在此基础上构建了基于VC维的学习过程一致收敛速度的界;给出了基于模糊随机样本的结构风险最小化原则(FSSRM原则),证明了基于FSSRM原则下收敛速度渐进分析的相关性质。

关键词 模糊随机样本 VC维 结构风险最小化原则 渐进分析

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基于复随机样本的结构风险最小化原则 被引量：8

6

作者 哈明虎 田景峰 张植明 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期1907-1916,共10页

统计学习理论目前是处理小样本学习问题的最佳理论.然而,该理论主要是针对实随机样本的,它难以讨论和处理现实世界中客观存在的涉及复随机样本的小样本统计学习问题.结构风险最小化原则是统计学习理论的核心内容之一,是构建支持向量机... 统计学习理论目前是处理小样本学习问题的最佳理论.然而,该理论主要是针对实随机样本的,它难以讨论和处理现实世界中客观存在的涉及复随机样本的小样本统计学习问题.结构风险最小化原则是统计学习理论的核心内容之一,是构建支持向量机的重要基础.基于此,研究了基于复随机样本的统计学习理论的结构风险最小化原则.首先,给出了标志复可测函数集容量的退火熵、生长函数和VC维的定义,并证明了它们的一些性质;其次,构建了基于复随机样本的学习过程一致收敛速度的界;最后,给出了基于复随机样本的结构风险最小化原则,证明了该原则是一致的,同时推导出了收敛速度的界. 展开更多

关键词 统计学习理论 结构风险最小化原则 支持向量机 复随机样本 VC维

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基于支持向量回归模型的电力系统谐波分析新方法 被引量：2

7

作者 刘尚伟 吴玲 《中国电力》 CSCD 北大核心 2007年第6期32-35,共4页

当前电力系统中的谐波问题日益严重,对谐波的准确检测和分析是抑制谐波畸变的重要依据。将基于改进的SMO算法的支持向量回归模型应用于电力系统谐波的检测,该算法克服了常规算法计算规模大和建模复杂的困难,通过引入一个中间因子,将原... 当前电力系统中的谐波问题日益严重,对谐波的准确检测和分析是抑制谐波畸变的重要依据。将基于改进的SMO算法的支持向量回归模型应用于电力系统谐波的检测,该算法克服了常规算法计算规模大和建模复杂的困难,通过引入一个中间因子,将原来问题的计算规模减半,并利用迭代算法求解中间因子,使得该算法简单可行。对三相桥式整流电路交流侧产生的特征谐波和非特征谐波电流进行了分析,仿真结果通过与FFT算法和ADALINE神经网络的检测分析结果对比,表明该方法无论是在理想情况下还是在考虑了各种影响因素的情况下,都具有很高的检测精度,可以满足电力系统的谐波分析的要求。该方法的不足之处是计算量会随着输入量分辨率的提高而增大。 展开更多

关键词 谐波分析 支持向量回归 结构风险最小化 泛化能力 序列最小最优化算法

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一种实现结构风险最小化思想的结构自适应神经网络模型 被引量：18

8

作者 陈果 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1874-1879,共6页

本文提出了一种实现结构风险最小化思想的结构自适应神经网络学习模型,该方法运用遗传算法进行神经网络结构参数的学习,运用BP算法进行神经网络内部权值学习,有效地实现了结构风险最小化思想。与传统的基于经验风险最小的神经网络模型相... 本文提出了一种实现结构风险最小化思想的结构自适应神经网络学习模型,该方法运用遗传算法进行神经网络结构参数的学习,运用BP算法进行神经网络内部权值学习,有效地实现了结构风险最小化思想。与传统的基于经验风险最小的神经网络模型相比,它具存更强的自适应能力,能够弥补学习方法本身的缺陷,充分保证了模型的泛化能力。最后,将本文方法应用于非线性时间序列预测和模式识别,并与基于结构风险最小原则的支持向量机学习模型进行了比较,算例充分表明了本文方法的正确有效性。 展开更多

关键词 机器学习 结构风险最小化 神经网络 遗传算法 支持向量机

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基于随机粗糙样本的结构风险最小化原则 被引量：4

9

作者 张植明 田景峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第21期51-54,共4页

提出了退火熵,生长函数和VC维等概念,构建了基于VC维的学习过程一致收敛速度的界。然后以这些界为基础,给出基于随机粗糙样本的结构风险最小化原则。最后证明该原则是一致的并且推导出了关于渐近收敛速度的界。

关键词 随机粗糙样本 退火熵 生长函数 VC维 结构风险最小化原则 渐进收敛速度的界

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双重随机样本的结构风险最小化原则 被引量：5

10

作者 张植明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期51-55,共5页

提出退火熵、生长函数和VC维等概念,构建基于VC维的学习过程一致收敛速度的界。以这些界为基础,给出基于双重随机样本的结构风险最小化原则。最后证明该原则是一致的并且推导出了关于渐近收敛速度的界。

关键词 双重随机样本 退火熵 生长函数 VC维 结构风险最小化原则 渐近收敛速率的界

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参数自适应决策的多分辨率核支持向量分类器 被引量：1

11

作者 胡正平 张晔 《信号处理》 CSCD 北大核心 2006年第5期712-715,共4页

为克服经典支持向量分类器(SVC)训练算法中参数的选择需要多次人工调整的缺陷,本文提出了基于多分辨率核的支持向量机参数自适应调节策略。首先通过分析非线性核映射的特征空间超平面的最小VC维数,提出了多分辨率核函数参数的自适应优... 为克服经典支持向量分类器(SVC)训练算法中参数的选择需要多次人工调整的缺陷,本文提出了基于多分辨率核的支持向量机参数自适应调节策略。首先通过分析非线性核映射的特征空间超平面的最小VC维数,提出了多分辨率核函数参数的自适应优化准则。然后通过迭代求解获得最优泛化能力的多分辨率核参数数值。多分辨率核函数方法保持了经典SVC训练算法结构风险最小化的原则,克服了经典SVC选择单一参数的缺陷。仿真实验结果表明本文提出的算法能够自适应的选择合适的核参数达到最优泛化能力。 展开更多

关键词 支持向量分类器 VC维数 多分辨率核 结构风险最小化原理

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基于结构风险最小化小波变换的故障信号消噪 被引量：1

12

作者 胡国胜 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2007年第1期39-41,95,共4页

基于结构风险最小化方法将改进的小波变换用于故障信号消噪,它考虑的三个重要因素是:基函数,基函数排序和基函数个数选取。通过对小波变换多尺度分解后的系数与频率相除所得的值进行排序,再根据其值的大小取舍,有效地抑制了高频小波系数... 基于结构风险最小化方法将改进的小波变换用于故障信号消噪,它考虑的三个重要因素是:基函数,基函数排序和基函数个数选取。通过对小波变换多尺度分解后的系数与频率相除所得的值进行排序,再根据其值的大小取舍,有效地抑制了高频小波系数,避免了传统的基于经验风险最小化理论的小波变换方法在信号处理中过于依赖小波基函数的不足,显示了基于结构风险最小化方法的合理性。通过仿真计算和电机故障信号消噪表明,新的方法在电机故障信号消噪中比一般小波方法效果好,精度提高1倍以上。 展开更多

关键词 结构风险最小化 小波阈值 电机 信号消噪

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拟概率空间上结构风险最小化原则

13

作者 白云超 张植明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第20期37-39,共3页

首先,给出了拟概率空间上结构风险最小化原则。然后,为了解决在拟概率空间上结构风险是否一致收敛到期望风险,也就是根据这个最小化原则结构风险是否能收敛到最小可能的风险,给出并证明了结构风险最小化原则的一致收敛性。

关键词 拟概率 结构风险最小化原则 一致收敛速度的界

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支撑向量机多类分类方法的研究 被引量：3

14

作者 胡振新 李宏 郭泽华 《现代电子技术》 2011年第13期165-167,171,共4页

支撑向量机是一种基于统计学理论的新的学习算法,它采用了结构风险最小化原则,能有效地解决过学习问题,具有很强的泛化能力。传统支撑向量机针对两类分类问题,为了深入地分析实际应用中的大规模和多类别的问题,通过对一次性求解法、一... 支撑向量机是一种基于统计学理论的新的学习算法,它采用了结构风险最小化原则,能有效地解决过学习问题,具有很强的泛化能力。传统支撑向量机针对两类分类问题,为了深入地分析实际应用中的大规模和多类别的问题,通过对一次性求解法、一对多、一对一、有向无环图方法的原理和实现方法进行分析,从速度和精度两方面对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,并通过实验进行了验证和比较。实验结果表明,各种方法可以获得不同的分类器推广能力及训练速度和测试速度,也为今后如何更好地解决支撑向量机多类分类问题指明了方向。 展开更多

关键词 统计学理论 支撑向量机 结构风险最小化 多类分类

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改进孪生支持向量机的一种快速分类算法 被引量：1

15

作者 高斌斌 刘霞 李秋林 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2012年第11期98-103,108,共7页

为了提高孪生支持向量机(TSVM)的泛化性能,基于结构风险最小化的原则重构TSVM的原始优化问题,提出改进的TSVM(ITSVM)分类模型。为了加快ITSVM的训练进程,将坐标下降算法和收缩技术相结合求解该模型。仿真实验和真实数据实验表明,该方法... 为了提高孪生支持向量机(TSVM)的泛化性能,基于结构风险最小化的原则重构TSVM的原始优化问题,提出改进的TSVM(ITSVM)分类模型。为了加快ITSVM的训练进程,将坐标下降算法和收缩技术相结合求解该模型。仿真实验和真实数据实验表明,该方法不仅具有良好的分类性能,而且具有很快的学习速度。 展开更多

关键词 支持向量机 孪生支持向量机 坐标下降算法 分类算法 结构风险最小化原则

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