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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基于SRM准则的恒模盲均衡器

2

作者 宋恒 马时平 +2 位作者 王红星 毛忠阳 韩云涛 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第4期453-457,共5页

针对在有限样本条件下恒模算法无法保证代价函数的经验风险与期望风险收敛到一致的问题,提出了一种基于结构风险最小化(SRM)准则的恒模盲均衡器(Structural risk minumum-contant model blind equalier,SRM-CMBE)。该方法利用信号的恒... 针对在有限样本条件下恒模算法无法保证代价函数的经验风险与期望风险收敛到一致的问题,提出了一种基于结构风险最小化(SRM)准则的恒模盲均衡器(Structural risk minumum-contant model blind equalier,SRM-CMBE)。该方法利用信号的恒模特性,在高维特征空间中以SRM为准则构造代价函数,采用核方法实现计算,并结合Kumar快速算法和静态迭代学习算法在线跟踪信道,能够在小样本条件下有效保证代价函数的经验风险收敛到期望风险。通过仿真实验,并与标准恒模盲均衡器(Constant model blind equalizer,CMBE)和修正的恒模盲均衡器(Modified-constant model blind equalizer,M-CMBE)进行比较,结果证明该方法的非线性均衡性能最佳。 展开更多

关键词 均衡器 盲均衡 结构风险最小化 恒模

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采用SRM准则对RLS-FIR滤波器的改进

3

作者 毛忠阳 王红星 +1 位作者 王洪利 宋恒 《电讯技术》 北大核心 2011年第2期40-45,共6页

针对自适应FIR滤波器在非平稳条件下跟踪性能差的问题,提出采用结构风险最小化(SRM)准则来改进FIR滤波器的方法,并进行了分析和仿真实验。仿真结果表明:在平稳条件下,采用SRM准则的FIR滤波器收敛于Wiener最优解;在非平稳条件下,采用SRM... 针对自适应FIR滤波器在非平稳条件下跟踪性能差的问题,提出采用结构风险最小化(SRM)准则来改进FIR滤波器的方法,并进行了分析和仿真实验。仿真结果表明:在平稳条件下,采用SRM准则的FIR滤波器收敛于Wiener最优解;在非平稳条件下,采用SRM准则的FIR滤波器跟踪性能大幅提高,优于自适应递推最小二乘(RLS-FIR)滤波器。 展开更多

关键词 无线通信 自适应滤波器 非平稳条件 结构风险最小化 跟踪性能

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支持向量机及其在径流预测中的应用 被引量：48

4

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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神经网络结构风险最小油气预测 被引量：7

5

作者 张向君 李幼铭 刘洪 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期73-76,共4页

张向君 ,李幼铭 ,刘洪 .神经网络结构风险最小油气预测 .石油地球物理勘探 ,2 0 0 2 ,37(1) :73～ 76本文基于统计学习理论中的结构风险最小化原理 ,从理论上给出了神经网络的结构设计方法和实现过程。该方法能自适应地扩展神经网络的容... 张向君 ,李幼铭 ,刘洪 .神经网络结构风险最小油气预测 .石油地球物理勘探 ,2 0 0 2 ,37(1) :73～ 76本文基于统计学习理论中的结构风险最小化原理 ,从理论上给出了神经网络的结构设计方法和实现过程。该方法能自适应地扩展神经网络的容量 ,从而完成网络的结构设计 ,并且在有限样本的情况下 ,最大限度地提高网络的训练精度和泛化能力 ,进而提高神经网络预测结果的可靠性。此外 ,文中给出了本文方法在吉林油田开发区块储层油气检测的应用实例 。 展开更多

关键词 神经网络 结构风险最小化 串行训练 预测误差 油气预测 吉林油田

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复合ICA-SVM机械状态模式分类 被引量：6

6

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

7

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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基于小波神经网络的污水处理厂出水水质预测 被引量：8

8

作者 朱启兵 黄敏 崔宝同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第28期15-17,33,共4页

在分析传统污水处理厂出水水质预测方法的基础上,提出一种核主元分析和小波神经网洛相结合的预测新方法。首先利用核主元分析实现输入变量的降维和去相关,然后运用小波神经网络建立预测模型。采用统计学理论的中的结构风险最小化原则为... 在分析传统污水处理厂出水水质预测方法的基础上,提出一种核主元分析和小波神经网洛相结合的预测新方法。首先利用核主元分析实现输入变量的降维和去相关,然后运用小波神经网络建立预测模型。采用统计学理论的中的结构风险最小化原则为目标来训练网络的结构,采用自适应正交最小二乘法来训练网络权值,该方法最大限度地保证了网络的泛化能力。实验结果表明,该预测模型具有预测精度高,使用方便等优点。 展开更多

关键词 小波神经网络 出水水质 KPCA核主元分析 结构风险最小化

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深度域神经网络数据驱动岩性参数反演 被引量：6

9

作者 崔凤林 张向君 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期83-86,112,共5页

本文针对深度域地震资料反演问题提出了神经网络数据驱动岩性参数反演方法。该反演方法是非线性的,且由数据驱动,不需基于任何确定性算子,其中数据驱动方法由结构风险最小化神经网络实现。在反演运算过程中,通常将测井资料和地震记录作... 本文针对深度域地震资料反演问题提出了神经网络数据驱动岩性参数反演方法。该反演方法是非线性的,且由数据驱动,不需基于任何确定性算子,其中数据驱动方法由结构风险最小化神经网络实现。在反演运算过程中,通常将测井资料和地震记录作为训练样本,其中井旁道地震记录作为输入,测井资料作为输出,网络学习完成后,得到由地震记录转换为测井资料的反演映射关系,进而进行岩性解释。文中通过理论模型及叠前深度偏移地震资料的岩性参数反演实例,说明了方法的有效性。 展开更多

关键词 地震记录 反演方法 岩性参数 地震资料 测井资料 叠前深度偏移 岩性解释 网络学习 运算 过程

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带有结构变化的线性模型中参数估计的一些结果 被引量：4

10

作者 吴启光 徐兴忠 《数学年刊（A辑）》 CSCD 北大核心 2001年第5期607-616,共10页

本文在一些纯量损失和矩阵损失下研究带有结构变化的正态线性模型中参数的估计问题．分别给出 了存在回归系数的一致最小风险无偏（ＵＭＲＵ）估计和一致最小风险同变（ＵＭＲＥ）估计的充要条件， 证明了不存在误差方差在仿射变换群下... 本文在一些纯量损失和矩阵损失下研究带有结构变化的正态线性模型中参数的估计问题．分别给出 了存在回归系数的一致最小风险无偏（ＵＭＲＵ）估计和一致最小风险同变（ＵＭＲＥ）估计的充要条件， 证明了不存在误差方差在仿射变换群下的ＵＭＲＥ估计．导出了回归系数的最小二乘估计的可容许性 和极小极大性． 展开更多

关键词 可容许估计 极小极大估计 一致最小风险无偏估计 线性模型 参数估计 UMRU估计 回归 正态误差

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利用支持向量机法预测地震储层厚度的尝试 被引量：3

11

作者 朱剑兵 谭明友 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期34-36,共3页

支持向量机方法基于结构风险最小化原理，克服了常规统计方法的局限性，能够在有限的样本集基础上兼顾模型的通用性和推广性，预测精度更高。因此，利用支持向量机方法对地震储层厚度进行了预测，预测结果与实际情况吻合。与BP神经网络... 支持向量机方法基于结构风险最小化原理，克服了常规统计方法的局限性，能够在有限的样本集基础上兼顾模型的通用性和推广性，预测精度更高。因此，利用支持向量机方法对地震储层厚度进行了预测，预测结果与实际情况吻合。与BP神经网络预测结果进行对比分析的结果表明，采用支持向量机方法预测的效果较好，是一种值得推广的方法。 展开更多

关键词 支持向量机 结构风险最小化 地震属性 储层厚度 神经网络

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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

12

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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基于支持向量回归模型的电力系统谐波分析新方法 被引量：2

13

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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均匀设计抽样的应用 被引量：6

14

作者 王兆军 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 1997年第3期299-310,共12页

均匀设计抽样是张润楚和王兆军（１９９４）提出的，并且张润楚和王兆军（１９９６）从理论上证明了它的优良性质．本文考虑了均匀设计抽样在求函数的最大值、积分的近似计算、回归直线的拟合和极大似然估计的求取方面的应用．模拟的结... 均匀设计抽样是张润楚和王兆军（１９９４）提出的，并且张润楚和王兆军（１９９６）从理论上证明了它的优良性质．本文考虑了均匀设计抽样在求函数的最大值、积分的近似计算、回归直线的拟合和极大似然估计的求取方面的应用．模拟的结果再次说明了均匀设计抽样的优良性． 展开更多

关键词 均匀设计抽样 抽样 极大似然估计 参数估计

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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

15

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

16

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

17

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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我国系统重要性银行评估:网络层次结构视角 被引量：30

18

作者 范小云 荣宇浩 王博 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第2期48-74,共27页

通过改进性地引入最小密度法解构了我国银行间双边风险敞口矩阵,在此基础上运用密度估计构建了契合我国银行间网络层次结构的核心-外围模型,实证甄别了系统重要性银行,并研究了我国银行间网络关联性和系统性风险.研究表明:1)核心块动态... 通过改进性地引入最小密度法解构了我国银行间双边风险敞口矩阵,在此基础上运用密度估计构建了契合我国银行间网络层次结构的核心-外围模型,实证甄别了系统重要性银行,并研究了我国银行间网络关联性和系统性风险.研究表明:1)核心块动态组成作为系统重要性银行在我国银行业网络层次结构中发挥着重要作用;2)我国系统重要性银行规模随时间的变化呈现出“庞大无序-两极分化-多但有序”的三阶段特征,表明我国银行系统日渐稳定,但仍需重点关注系统重要性银行以防范系统性风险;3)金融动荡时期,系统重要性银行与其他银行的关联强度和关联权重下降,积极的监管措施会使不良关联特征得到明显改观.本研究可为逆周期宏观审慎监管、基于银行系统重要性的针对性监管提供有益参考. 展开更多

关键词 最小密度法 网络层次结构 系统重要性银行 系统性风险

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