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基于PSO-SVR算法的钢板-混凝土组合连梁承载力预测
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作者 田建勃 闫靖帅 +2 位作者 王晓磊 赵勇 史庆轩 《振动与冲击》 北大核心 2025年第7期155-162,共8页
为准确预测钢板-混凝土组合(steel plate-RC composite,PRC)连梁承载力,本文分别通过支持向量机回归算法(support vector regression,SVR)、极端梯度提升算法(XGBoost)和粒子群优化的支持向量机回归(particle swarm optimization-suppor... 为准确预测钢板-混凝土组合(steel plate-RC composite,PRC)连梁承载力,本文分别通过支持向量机回归算法(support vector regression,SVR)、极端梯度提升算法(XGBoost)和粒子群优化的支持向量机回归(particle swarm optimization-support vector regression,PSO-SVR)算法进行了PRC连梁试验数据的回归训练,此外,通过使用Sobol敏感性分析方法分析了数据特征参数对PRC连梁承载力的影响。结果表明,基于SVR、极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)和PSO-SVR的预测模型平均绝对百分比误差分别为5.48%、7.65%和4.80%,其中,基于PSO-SVR算法的承载力预测模型具有最高的预测精度,模型的鲁棒性和泛化能力更强。此外,特征参数钢板率(ρ_(p))、截面高度(h)和连梁跨高比(l_(n)/h)对PRC连梁承载力影响最大,三者全局影响指数总和超过0.75,其中,钢板率(ρ_(p))是对PRC连梁承载力影响最大的单一因素,一阶敏感性指数和全局敏感性指数分别为0.3423和0.3620,以期为PRC连梁在实际工程中的设计及应用提供参考。 展开更多
关键词 钢板-混凝土组合连梁 机器学习 粒子群优化的支持向量机回归(PSO-svr)算法 承载力 敏感性分析
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基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测 被引量:10
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作者 朱成杰 汪正权 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第1期30-36,共7页
土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测... 土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测量,所获得的高光谱数据包含大量的噪声及冗余信息,因此首先用Savitzky-Golay卷积平滑对光谱数据进行降噪处理,利用连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)提取数据特征波长,然后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的超参数权值和偏置进行优化,构建SPA-GASVR混合算法模型对土壤水分和温度进行预测,并与BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、SPA-BP、SVR、SPA-SVR、GA-SVR这5种模型的预测性能进行比较。实验结果表明:各模型在土壤湿度低于30%的情况下,表现出的预测能力差异并不显著。但整体上,复合模型相比于单一的神经网络或机器学习模型具有明显的优势,且经过连续投影算法优化的模型进一步的提高其预测能力,最终SPA-GA-SVR算法在各项指标上均优于其他模型,土壤水分预测模型的R^(2)=0.981、RMSE=0.473%,土壤温度预测模型R^(2)=0.963、RMSE=0.883℃。实验证明基于高光谱数据,经过SPA和GA优化的SVR模型能实现对土壤湿度和温度精准的预测。该方法具有一定的应用价值和现实意义,可应用于便携式高光谱仪和无人机上,实现对土壤水分和温度的实时监测,为今后的播种及灌溉提供理论参考。 展开更多
关键词 土壤水分 土壤温度 高光谱 连续投影算法(SPA) 遗传算法-支持向量机回归(GA-svr)
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基于VMD-LSTM-SVR的IGBT寿命特征时间序列预测 被引量:3
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作者 崔京港 冯高辉 《半导体技术》 CAS 北大核心 2024年第8期749-757,共9页
绝缘栅双极型晶体管(IGBT)失效是变频器等电力电子设备故障的主要原因,精确预测其寿命是解决该问题的方法之一,这对寿命预测模型的准确性和可靠性提出了更高要求。关断瞬态尖峰电压(Vce,peak)可以反映IGBT的老化状态,首先通过变分模态分... 绝缘栅双极型晶体管(IGBT)失效是变频器等电力电子设备故障的主要原因,精确预测其寿命是解决该问题的方法之一,这对寿命预测模型的准确性和可靠性提出了更高要求。关断瞬态尖峰电压(Vce,peak)可以反映IGBT的老化状态,首先通过变分模态分解(VMD)技术将Vce,peak构成的时间序列分解为趋势序列和波动序列,再利用长短期记忆(LSTM)网络的时间序列特征提取优势和支持向量机回归(SVR)的非线性求解能力,建立VMD-LSTM-SVR组合模型,提升模型的预测性能。模型预测对比实验结果表明,VMD-LSTM-SVR模型提升了IGBT寿命特征时间序列预测能力,与其他模型相比,该模型的预测精度指标均方根误差下降至0.0411 V,决定系数提升至0.75111。 展开更多
关键词 绝缘栅双极型晶体管(IGBT) 寿命预测 变分模态分解(VMD) 长短期记忆(LSTM)网络 支持向量机回归(svr)
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基于SVR的非线性时间序列预测方法应用综述 被引量:19
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作者 陈荣 梁昌勇 谢福伟 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期369-374,共6页
基于支持向量回归(Support Vector Regression,简称SVR)的非线性时间序列预测是智能预测的重要前沿课题,在许多领域有着非常广泛的应用前景。文章介绍了SVR基本理论和方法,从金融、电力、交通、旅游等领域的典型应用对基于SVR的非线性... 基于支持向量回归(Support Vector Regression,简称SVR)的非线性时间序列预测是智能预测的重要前沿课题,在许多领域有着非常广泛的应用前景。文章介绍了SVR基本理论和方法,从金融、电力、交通、旅游等领域的典型应用对基于SVR的非线性时间序列预测进行了综述,分析了目前SVR在核函数、自由参数选择和输入数据处理方面存在的问题及其在应用领域进一步研究的方向。 展开更多
关键词 支持向量机 支持向量回归 非线性 时间序列预测
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基于SVR的傅里叶变换型近红外光谱仪间数学模型传递的研究 被引量:5
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作者 赵龙莲 李军会 +2 位作者 张文娟 王建才 张录达 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期2299-2303,共5页
近红外分析的一个重要基础是数学模型。不同的近红外光谱仪间由于对同一个样品响应的差异,导致一台仪器上建立的数学模型不能直接用于另一台仪器上样品的分析,需要进行模型传递。文章以两台傅里叶变换近红外光谱仪为实验研究对象,以玉... 近红外分析的一个重要基础是数学模型。不同的近红外光谱仪间由于对同一个样品响应的差异,导致一台仪器上建立的数学模型不能直接用于另一台仪器上样品的分析,需要进行模型传递。文章以两台傅里叶变换近红外光谱仪为实验研究对象,以玉米粉末样品为实验材料,采用移动窗口支持向量回归机(SVR)方法,把一台仪器上建立的近红外定量分析数学模型传递到另一台仪器上:当SVR回归的窗口大小为31个波长点,传递样品个数为15个时,模型传递效果较好,以"主机"所建蛋白含量的数学模型分析"从机"上修正后的光谱,化学测定值和近红外预测值间的相关系数提高到0.9434,相对标准差为4.23%。表明采用移动窗口SVR法进行傅里叶变换近红外光谱仪间数学模型的传递是可行的。 展开更多
关键词 模型传递 近红外 支持向量回归机
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一种基于SVR的发动机多模式故障诊断方法 被引量:10
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作者 黄为勇 王义 +1 位作者 田秀玲 张艳华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2112-2119,共8页
针对传统基于支持向量分类机(SVC)的发动机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的问题,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的多模式故障诊断方法。该方法首先应用归一化的故障数据样本和一个支持向量回归机构建一个发动机故障诊断回... 针对传统基于支持向量分类机(SVC)的发动机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的问题,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的多模式故障诊断方法。该方法首先应用归一化的故障数据样本和一个支持向量回归机构建一个发动机故障诊断回归模型,再对支持向量回归机的输出结果进行基于距离的聚类操作得到发动机的故障模式,诊断模型的参数向量采用一种基于Tent混沌映射的量子粒子群优化算法及样本测试集的均方根误差与平均相对误差同时最小的准则进行整定。实验结果表明,所提出的方法能够克服常规支持向量分类机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的缺陷,降低了建模的时间复杂度,有效地提高了发动机的故障诊断性能。 展开更多
关键词 发动机故障诊断 支持向量回归机(svr) 聚类 Tent混沌映射 量子粒子群优化算法
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基于GA-SVR的CO_2驱原油最小混相压力预测模型 被引量:10
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作者 孙雷 罗强 +1 位作者 潘毅 冯洋 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期123-129,共7页
为了得到更精确的CO_2驱原油最小混相压力,考虑挥发组分(N_2+CO_2+CH_4+H_2S)含量、中间烃组分(C_(2-6))含量、重质组分(C_7^+)含量、重质组分的相对分子质量、重质组分密度以及温度的影响,建立了基于遗传算法参数寻优的支持向量回归机... 为了得到更精确的CO_2驱原油最小混相压力,考虑挥发组分(N_2+CO_2+CH_4+H_2S)含量、中间烃组分(C_(2-6))含量、重质组分(C_7^+)含量、重质组分的相对分子质量、重质组分密度以及温度的影响,建立了基于遗传算法参数寻优的支持向量回归机模型。模型优点在于使数据结构风险最小化,是基于数据精度高和回归函数复杂性适宜的条件下进行全局参数寻优得到最优模型,根据测试样本数据可以给出预测结果,得到更为准确的最小混相压力数值。该模型计算结果平均相对误差为3.44%,与文献中的实验结果、细管实验结果对比,具有较好的准确性。 展开更多
关键词 CO2驱 最小混相压力 遗传算法 模型 支持向量回归机
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基于ν-SVR和改进PSO算法的反分析方法及应用 被引量:6
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作者 邢万波 周钟 +1 位作者 唐忠敏 孙钢 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S2期540-546,共7页
岩土工程反分析面临着多元化、复杂化和精确化的挑战,反分析方法要求能在少而精的正分析基础上结合监测数据快速反馈出数值计算参数。充分发挥支持向量回归机ν-SVR和改进的变邻域PSO算法的优势,建立起岩土工程反分析的流程和方法。同时... 岩土工程反分析面临着多元化、复杂化和精确化的挑战,反分析方法要求能在少而精的正分析基础上结合监测数据快速反馈出数值计算参数。充分发挥支持向量回归机ν-SVR和改进的变邻域PSO算法的优势,建立起岩土工程反分析的流程和方法。同时,将其应用于锦屏左岸边坡的反分析问题,选择稳定问题非常突出的Ⅱ1-Ⅱ1剖面作为分析对象,根据监测资料反馈设计关键岩体的力学参数,并与监测数据比对,反演成果合理准确,进一步验证了该方法的的正确性和有效性。 展开更多
关键词 反分析 支持向量回归机(ν-svr) PSO算法 锦屏左岸边坡
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基于SVR弹药消耗数量的预测建模 被引量:6
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作者 张彤 刘镭 +1 位作者 徐浩军 胡良谋 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第12期8-10,17,共4页
精确化保障已成为航空武器弹药保障发展的新趋势。针对弹药消耗数量预测建模难的问题,基于统计学习理论,采用SVR方法,建立了某型弹药消耗量的预测模型。仿真试验结果表明,SVR具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该方法的有... 精确化保障已成为航空武器弹药保障发展的新趋势。针对弹药消耗数量预测建模难的问题,基于统计学习理论,采用SVR方法,建立了某型弹药消耗量的预测模型。仿真试验结果表明,SVR具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该方法的有效性和先进性。 展开更多
关键词 支持向量机 回归型支持向量机 预测建模
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基于EEMD和SVR的单自由度结构状态趋势预测 被引量:6
10
作者 刘义艳 贺栓海 +1 位作者 巨永锋 段晨东 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期60-64,共5页
为了解决结构早期损伤难以正确识别的问题,结合聚类经验模式分解(EEMD)解决随机不确定性问题和支持向量机(SVM)解决预测问题这两者的优势,提出了一种基于EEMD特征提取的支持向量机回归(SVR)结构状态趋势预测方法。先对单自由度结构渐进... 为了解决结构早期损伤难以正确识别的问题,结合聚类经验模式分解(EEMD)解决随机不确定性问题和支持向量机(SVM)解决预测问题这两者的优势,提出了一种基于EEMD特征提取的支持向量机回归(SVR)结构状态趋势预测方法。先对单自由度结构渐进损伤的加速度振动信号进行EEMD,再进行希尔伯特变换(HT),计算瞬时频率,然后用回归支持向量机对反映结构健康状态的瞬时频率进行趋势预测。研究表明:对于渐变损伤该方法可以准确地、高精度地预测结构状态趋势。 展开更多
关键词 聚类经验模式分解 支持向量机回归 单自由度结构 瞬时频率 趋势预测
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基于新息的多参量混沌时间序列LS-SVR加权预测 被引量:5
11
作者 郭阳明 翟正军 姜红梅 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期83-87,共5页
复杂系统常常依赖于通过观测所获得的多参量混沌时间序列进行预测分析。论文借鉴单参量混沌时间序列预测的思路,考虑全部相关参量混沌时间序列中的信息,以实现多参量混沌时间序列的相空间重构。同时,基于新息优先原理和支持向量机理论,... 复杂系统常常依赖于通过观测所获得的多参量混沌时间序列进行预测分析。论文借鉴单参量混沌时间序列预测的思路,考虑全部相关参量混沌时间序列中的信息,以实现多参量混沌时间序列的相空间重构。同时,基于新息优先原理和支持向量机理论,结合混沌时间序列发展变化的规律,提出分别利用相空间重构后长期多样本和近期少样本构建2个自适应最小二乘支持向量回归预测模型进行加权预测的观点,并给出了以预测均方根误差最小为目标函数的模型参数混沌优化方法。论文以某飞机转子部件磨损故障的3个相关参量的仿真混沌时间序列为例进行了预测实验,结果表明文中方法有较好的预测精度,是一种有效的预测方法。 展开更多
关键词 支持向量机 多参量 混沌时间序列 最小二乘支持向量回归 加权预测
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r-SVR中参数r与输入噪声间线性反比关系的仿真研究 被引量:3
12
作者 朱嘉钢 王士同 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第9期205-207,238,共4页
为研究r范数-支持向量回归机,r-SVR的鲁棒性,验证r-SVR中参数r与输入噪声方差之间的近似反比线性关系,对r-SVR进行了仿真。推导出了作为仿真的依据的 r-SVR的解的形式和对其进行求解的牛顿迭代公式。仿真结果显示:输入噪声为高斯分布时,... 为研究r范数-支持向量回归机,r-SVR的鲁棒性,验证r-SVR中参数r与输入噪声方差之间的近似反比线性关系,对r-SVR进行了仿真。推导出了作为仿真的依据的 r-SVR的解的形式和对其进行求解的牛顿迭代公式。仿真结果显示:输入噪声为高斯分布时,r-SVR中参数r与输入噪声方差之间存在近似线性反比关系;这一关系曲线随着信噪比增加而斜率减小、整个曲线下移。这一结果印证和丰富了现前的理论推导结果,为在已知输入高斯噪声方差时合理地选择r提供了更可信的依据。 展开更多
关键词 支持向量机 支持向量回归机 r范数损失函数 计算机仿真 输入噪声 鲁棒性
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基于MFOA-SVR露天矿边坡变形量预测研究 被引量:17
13
作者 李胜 韩永亮 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期11-16,共6页
为实现边坡危险性及时预警预报,以露天矿边坡变形量为研究对象,提出采用七项影响指标作为边坡位移变形量的响应参数,建立支持向量机回归预测模型(SVR)。引入修正的果蝇优化算法(MFOA)对模型参数进行优化,构建基于MFOA-SVR露天矿边坡变... 为实现边坡危险性及时预警预报,以露天矿边坡变形量为研究对象,提出采用七项影响指标作为边坡位移变形量的响应参数,建立支持向量机回归预测模型(SVR)。引入修正的果蝇优化算法(MFOA)对模型参数进行优化,构建基于MFOA-SVR露天矿边坡变形量协同预测模型,并以实际监测数据进行模型仿真预测。结果表明:该模型平均绝对误差为0.9167mm,平均相对误差为4.2737%,较其他模型预测精度高,综合性能好,将其运用于露天矿边坡变形量预测研究具有较好的适用性和可靠性。 展开更多
关键词 边坡变形 支持向量机回归(svr) 修正的果蝇优化算法(MFOA) 仿真预测
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基于PSO_SVR的网络安全态势预测方法 被引量:7
14
作者 陈虹 王飞 肖振久 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第8期292-294,共3页
针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于PSO_SVR的网络安全态势预测方法。该方法将支持向量回归机(SVR)嵌入到粒子群优化算法(PSO)的适应度计算过程中,利用PSO算法的全局搜索能力来优化选取SVR的参数,在一定程度上提升了SV... 针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于PSO_SVR的网络安全态势预测方法。该方法将支持向量回归机(SVR)嵌入到粒子群优化算法(PSO)的适应度计算过程中,利用PSO算法的全局搜索能力来优化选取SVR的参数,在一定程度上提升了SVR的学习能力和泛化能力。仿真实验表明,通过与已有的其他预测方法作对比,该方法具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 支持向量机回归 粒子群优化算法 网络安全态势预测 参数优化
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基于加权精度的ε-SVR组合参数优化 被引量:5
15
作者 孙林凯 金家善 耿俊豹 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1820-1823,共4页
针对支持向量机参数的选取还没有一套完整的理论支撑,提出以加权精度来评价某一组参数的预测效果。通过循环交叉验证和全局变步长的方法,对最优参数进行搜索。考虑参数间的相互影响,研究参数的组合形式对精度的影响,确定参数的最优组合... 针对支持向量机参数的选取还没有一套完整的理论支撑,提出以加权精度来评价某一组参数的预测效果。通过循环交叉验证和全局变步长的方法,对最优参数进行搜索。考虑参数间的相互影响,研究参数的组合形式对精度的影响,确定参数的最优组合形式。实例分析表明,参数的最优组合能够提高支持向量机对设备费用的预测精度。 展开更多
关键词 费用预测 循环交叉验证 ε-支持向量回归机 最优参数 核函数
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基于粒子群优化的SVR风电功率超短期预测 被引量:4
16
作者 徐炜君 裴欢 魏勇 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期73-77,共5页
建立了风电功率预测系统并提高其预测精度和预测速度.分析影响风机出力的主要因素并结合风电场实测风速数据和环境参数,提出了一种基于粒子群优化的SVR风电功率超短期预测模型,该模型可以有效地优化支持向量回归机(SVR)的主要参数.通过... 建立了风电功率预测系统并提高其预测精度和预测速度.分析影响风机出力的主要因素并结合风电场实测风速数据和环境参数,提出了一种基于粒子群优化的SVR风电功率超短期预测模型,该模型可以有效地优化支持向量回归机(SVR)的主要参数.通过与遗传算法优化的预测模型(GA-SVR)进行比较,发现该预测模型在超短期风电功率预测上有较高的预测精度和运算速度. 展开更多
关键词 风力发电 超短期预测 支持向量回归机(svr) 粒子群优化算法
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基于LSTM-SVR模型的航空旅客出行指数预测 被引量:13
17
作者 熊红林 冀和 +1 位作者 樊重俊 杨梦达 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第6期1169-1176,共8页
航空旅客出行的情况对民用航空机场建设与运营具有重大意义。定义了一种航空旅客出行指数,运用机器学习方法对航空旅客出行指数进行预测,克服了单一预测模型精度的不足。提出一种将长短期记忆网络(LSTM)与支持向量回归(SVR)相结合的航... 航空旅客出行的情况对民用航空机场建设与运营具有重大意义。定义了一种航空旅客出行指数,运用机器学习方法对航空旅客出行指数进行预测,克服了单一预测模型精度的不足。提出一种将长短期记忆网络(LSTM)与支持向量回归(SVR)相结合的航空旅客出行指数组合预测模型,并对预测结果集进行聚类分析。以上海机场航空旅客数据为实证,验证了LSTM-SVR组合预测模型可行性与有效性,实验结果显示:LSTM-SVR组合预测模型较传统单一预测模型具有更高的精度;同时,LSTM-SVR组合预测模型与其他组合预测模型相比也有较明显优势。此外,基于K-均值算法对航空旅客出行指数进行聚类分析并给出评级,此举为机场运营管理及旅客出行提供一定的决策支持。 展开更多
关键词 航空旅客出行指数 机器学习 长短期记忆网络 支持向量回归 K-均值聚类
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用于图像恢复的基于SVR的自适应新滤波器的研究 被引量:5
18
作者 朱嘉钢 王士同 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第9期253-255,共3页
提出了一种用SVR回归器识别脉冲噪声的思想,并将其应用于图像滤波和恢复,形成了用于对脉冲噪声进行滤波的SVR自适应滤波器。这种滤波器在滤波时,先用SVR对待识别像素作噪声识别,再对含噪声的像素作中值滤波。用SVR作噪声识别时,先对滤... 提出了一种用SVR回归器识别脉冲噪声的思想,并将其应用于图像滤波和恢复,形成了用于对脉冲噪声进行滤波的SVR自适应滤波器。这种滤波器在滤波时,先用SVR对待识别像素作噪声识别,再对含噪声的像素作中值滤波。用SVR作噪声识别时,先对滤波窗口作SVR回归,通过待识别像素回归距的大小判断其是否含有噪声。在进行SVR回归时,使用鲁棒的Huber损失函数。由于更充分地利用了待识别像素点的局部背景信息,这种滤波器提高了脉冲噪声识别的正确率。实验表明,在保留原图像的细节信息方面,其滤波效果要优于基于SVC的中值滤波器。 展开更多
关键词 支持向量机 支持向量回归机 图像恢复
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基于SVR的动平衡加工误差补偿方法 被引量:4
19
作者 鲍可进 高飞 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2010年第10期14-17,共4页
针对动平衡加工误差补偿函数复杂的非线性特性,提出了基于支持向量回归机(SVR)的动平衡加工误差补偿方法。对实际转子的动平衡加工数据进行分析和处理,构造训练样本群作为SVR的输入进行训练,采用训练完毕后的SVR模型对误差补偿量进行预... 针对动平衡加工误差补偿函数复杂的非线性特性,提出了基于支持向量回归机(SVR)的动平衡加工误差补偿方法。对实际转子的动平衡加工数据进行分析和处理,构造训练样本群作为SVR的输入进行训练,采用训练完毕后的SVR模型对误差补偿量进行预测。仿真结果验证了基于SVR的加工补偿方法能够有效地预测动平衡加工误差,实现高效、灵活的误差补偿,从而有效地提高动平衡加工精度。 展开更多
关键词 支持向量回归机 动平衡 加工补偿 误差预测
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PCA-SVR在煤层瓦斯含量预测中的应用 被引量:6
20
作者 刘程程 杨力 《中国安全生产科学技术》 CAS 2012年第7期78-82,共5页
针对煤层瓦斯含量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,建立了基于主成分分析和支持向量回归机的煤层瓦斯含量预测模型。该模型有效地解决了小样本、非线性预测的问题,并发挥了主成分分析法消除输入变量间相关性的优点,减少了输入... 针对煤层瓦斯含量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,建立了基于主成分分析和支持向量回归机的煤层瓦斯含量预测模型。该模型有效地解决了小样本、非线性预测的问题,并发挥了主成分分析法消除输入变量间相关性的优点,减少了输入变量个数,提高了预测精度和收敛速度。通过实证分析,该模型的预测精度高,能够直接用于煤矿现场预测煤层瓦斯含量。 展开更多
关键词 主成分分析 支持向量回归机 预测 煤层瓦斯含量
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