粗糙ε-支持向量回归模型 被引量：5

1

作者 张仕光 米据生 胡清华 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期650-654,共5页

在ε-支持向量回归和粗糙v-支持向量回归模型的基础上,研究了新的粗糙ε-支持向量回归模型.利用固定对称边界粗糙ε-不敏感损失函数,得到粗糙ε-不敏感管,构造固定对称边界粗糙ε-支持向量回归模型;利用固定非对称边界粗糙-不敏感损失函... 在ε-支持向量回归和粗糙v-支持向量回归模型的基础上,研究了新的粗糙ε-支持向量回归模型.利用固定对称边界粗糙ε-不敏感损失函数,得到粗糙ε-不敏感管,构造固定对称边界粗糙ε-支持向量回归模型;利用固定非对称边界粗糙-不敏感损失函数,得到粗糙εu-εd-不敏感管,构造固定非对称边界粗糙ε-支持向量回归模型.通过引进Lagrange函数和根据KKT条件,处理粗糙ε-支持向量回归模型的对偶问题. 展开更多

关键词 ε-支持向量回归 粗糙边界 粗糙ε-支持向量回归 粗糙集

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基于ε-支持向量回归理论的区域交通信号智能控制 被引量：5

2

作者 游子毅 陈世国 王义 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1361-1366,共6页

城市交通信号控制是当前智能交通领域的研究热点之一。针对区域交通信号协同控制的实时性和准确性,提出一种基于ε-支持向量回归(SVR)非线性回归理论的智能控制方法(ICSRTS)。该方法在无线传感网络结构的基础上结合已有的数据汇聚算法,... 城市交通信号控制是当前智能交通领域的研究热点之一。针对区域交通信号协同控制的实时性和准确性,提出一种基于ε-支持向量回归(SVR)非线性回归理论的智能控制方法(ICSRTS)。该方法在无线传感网络结构的基础上结合已有的数据汇聚算法,并采用分簇策略将区域交通控制系统建模成一类集成信息调度与控制的离散切换系统。在离散切换系统中,不仅考虑了数据包传输的网络时延和丢包率,而且观测器利用改进的ε-SVR训练方法实现对多数据源融合的交通信号状态的在线预测并通过控制器进行总体协调控制。运用Lyapunov函数方法验证了该系统的渐近稳定性及其可调度性。仿真结果表明,ICSRTS方法相比普通模糊神经网络控制和普通ε-SVR预测算法在交叉口平均延误时间方面具有较好的性能。因此,该方法能实时、有效地对区域交通信号进行协调控制,从而减少了区域内的交通拥堵和能源消耗。 展开更多

关键词 交通信号系统 区域交通控制 交通状态预测 ε-支持向量回归理论 LYAPUNOV函数

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ε-支持向量回归机算法及其应用 被引量：9

3

作者 冼广铭 曾碧卿 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第17期40-42,共3页

针对现有传统的一些图像去噪方法难以获得清晰图像边缘的问题,提出了利用ε-SVR技术构建图像去噪滤波器的新方法。ε-支持向量回归机通过引入ε不敏感损失函数,可以实现具有较强鲁棒性的回归,而且回归估计是稀疏的,保留了SVM的所有优点... 针对现有传统的一些图像去噪方法难以获得清晰图像边缘的问题,提出了利用ε-SVR技术构建图像去噪滤波器的新方法。ε-支持向量回归机通过引入ε不敏感损失函数,可以实现具有较强鲁棒性的回归,而且回归估计是稀疏的,保留了SVM的所有优点。分析了ε-支持向量回归机理论算法及其在图像去噪中的应用,使用ε-支持向量回归机对图像进行滤波并且与最小值滤波、均值滤波和维纳滤波等常用的滤波方法相比较,还比较了SVM各种核函数对不同噪声的滤波效果和分析了不同阶数的Multi-nomial核的滤波效果。实验结果表明了ε-支持向量回归机能够有效地去除噪声,不但信噪比较高而且比较清晰,同时具有良好的稀疏性。 展开更多

关键词 ε-支持向量回归机 ε不敏感损失函数 图像去噪

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基于ε-支持向量回归机的信道估计 被引量：3

4

作者 阮秀凯 张志涌 尹立鹤 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2010年第3期263-267,277,共6页

在数字通信中,传输媒质引起的多径失真会导致发射信号的时间弥散从而产生码间干扰.严重时,可导致接收端无法正确识别发送信号,所以接收端就必须对数字信号的畸变进行处理以去除符号间干扰.信道估计决定了信号的高速高效传输,只有在保证... 在数字通信中,传输媒质引起的多径失真会导致发射信号的时间弥散从而产生码间干扰.严重时,可导致接收端无法正确识别发送信号,所以接收端就必须对数字信号的畸变进行处理以去除符号间干扰.信道估计决定了信号的高速高效传输,只有在保证信道估计准确及时的前提下,新的通信技术性能才有可能充分发挥.鉴于信道估计的重要性和关键性,提出基于ε-支持向量回归机的非盲信道估计新方法,该方法运用ε-支持向量回归机概念将移动通信中的非盲信道估计问题转化为求解一个二次规划问题,仅要求小数据量的训练序列便可以直接得到均衡器,可有效满足时变信道更新的实时要求.并通过仿真实验验证该新方法的有效性和可行性. 展开更多

关键词 ε-支持向量回归 信道估计 二次规划 符号间干扰

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ε-支持向量回归方法在红外测温标定实验中的应用 被引量：2

5

作者 陈亮 孙坚 《红外技术》 CSCD 北大核心 2009年第4期199-201,214,共4页

为了处理红外测温标定实验所得到的数据和建立温度灰度标定数学模型,介绍了ε-支持向量回归机基本原理及其在红外测温标定实验中的应用。在黑体温度从30～72℃变化过程中,采集22组实验样本,其中17组为训练样本,其余为预测样本。在数据... 为了处理红外测温标定实验所得到的数据和建立温度灰度标定数学模型,介绍了ε-支持向量回归机基本原理及其在红外测温标定实验中的应用。在黑体温度从30～72℃变化过程中,采集22组实验样本,其中17组为训练样本,其余为预测样本。在数据处理时引进ε-支持向量回归机方法,且通过训练样本与预测样本在MATLAB下拟合出模型曲线。与传统的最小二乘法比较,ε-支持向量回归方法具有较高的精度,可以成为一种红外测温标定实验数据处理方法。 展开更多

关键词 红外测温标定 ε-支持向量回归机 曲线拟合

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考虑梯度信息的ε-支持向量回归机 被引量：4

6

作者 周晓剑 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2908-2915,共8页

传统的ε-支持向量回归机(ε-support vector regression,ε-SVR)只是根据样本点处的响应值来构建模型,并没考虑样本点处的梯度信息.如果样本点处的梯度信息容易获得或者获得的成本并不高,那就应该将梯度信息应用到模型的构建中.已有的... 传统的ε-支持向量回归机(ε-support vector regression,ε-SVR)只是根据样本点处的响应值来构建模型,并没考虑样本点处的梯度信息.如果样本点处的梯度信息容易获得或者获得的成本并不高,那就应该将梯度信息应用到模型的构建中.已有的基于梯度信息的ε-支持向量回归机模型的构建是从泰勒展开的角度着手,简单地将梯度信息插入到泰勒展开式中;本研究另辟蹊径,并没有去估计样本点邻域内的函数值,而是将梯度信息作为第二类变量融入到核矩阵中直接构建优化模型,使模型的构建更为简捷直观,并据此得到一种新的基于梯度信息的ε-支持向量回归机(Gradient-enhancedε-support vector regression,GESVR)模型.所提模型通过了常用分析函数及精算领域中的生命表数据的验证,实验表明,与传统的ε-SVR相比,考虑梯度信息的GESVR模型显著地提高了其预测精度. 展开更多

关键词 ε-支持向量回归机 元模型 梯度信息 计算机实验设计 仿真优化

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基于ε-支持向量回归机的小菜蛾预警模型 被引量：1

7

作者 宋婷婷 崔英玲 +1 位作者 冯德军 杨敬锋 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2010年第23期12528-12529,共2页

基于ε-支持向量回归机算法建立了小菜蛾在多发季节的预测模型,通过对广东省蔬菜小菜蛾试验数据进行分析,结果表明,在选择惩罚因子c为43、核函数参数κ为0.2的情况下,ε-支持向量回归机预警模型取得了较好的预测结果。

关键词 预警 小菜蛾 ε-支持向量回归机

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ε-支持向量回归的噪声敏感性研究

8

作者 田韶超 黄景涛 李广义 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2013年第3期130-132,140,共4页

针对ε-支持向量回归机(ε-SVR)对噪声数据非常敏感的问题,提出应用贝叶斯估计理论,研究数据噪声水平与ε-SVR中不敏感参数ε之间的关系,将ε-SVR的优化问题转换成贝叶斯估计问题,探讨ε-SVR对噪声的敏感性。仿真实验表明:不同强度的噪... 针对ε-支持向量回归机(ε-SVR)对噪声数据非常敏感的问题,提出应用贝叶斯估计理论,研究数据噪声水平与ε-SVR中不敏感参数ε之间的关系,将ε-SVR的优化问题转换成贝叶斯估计问题,探讨ε-SVR对噪声的敏感性。仿真实验表明:不同强度的噪声干扰,回归的效果受到较大影响,选取恰当的不敏感参数ε,能够降低ε-SVR对噪声的敏感性,同时也证明了应用贝叶斯估计理论推导的有效性。 展开更多

关键词 ε-支持向量回归 贝叶斯估计 不敏感参数 敏感性

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支持向量机回归的碳通量预测 被引量：11

9

作者 陈强 吴慕春 +2 位作者 薛月菊 杨敬锋 刘国瑛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第21期235-238,共4页

如何根据影响因素较好地预测碳通量是许多环境监测者非常关注的问题。但至今尚无一种非常有效的预测模型,为此研究ε-支持向量回归机在碳通量预测中的具体应用,并与BP神经网络模型的预测结果做了比较,分析了两种方法在核函数及相关参数... 如何根据影响因素较好地预测碳通量是许多环境监测者非常关注的问题。但至今尚无一种非常有效的预测模型,为此研究ε-支持向量回归机在碳通量预测中的具体应用,并与BP神经网络模型的预测结果做了比较,分析了两种方法在核函数及相关参数、网络结构、神经元数目选择方面各自不同的特点。实验结果表明,基于ε-支持向量回归机和BP神经网络模型的碳通量预测结果与碳通量实测值之间存在显著相关性。但ε-支持向量回归机方法的预测过程更易掌控,整体预测精度高于BP神经网络的精度。 展开更多

关键词 ε-支持向量回归 反向传播神经网络 碳通量 预测精度

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基于支持向量机的绿地径流系数预测模型的建立 被引量：3

10

作者 武晟 解建仓 +1 位作者 汪志荣 王少波 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期102-105,共4页

以绿地为下垫面,分析了覆盖度等因素对径流系数的影响。结果表明:覆盖度低于80%时,草地的下渗能力较小,高于80%时显著增强,径流系数与覆盖度成非线性关系。为了准确预测绿地的产流量,根据多种影响因素与径流系数构成的多维非线性关系,... 以绿地为下垫面,分析了覆盖度等因素对径流系数的影响。结果表明:覆盖度低于80%时,草地的下渗能力较小,高于80%时显著增强,径流系数与覆盖度成非线性关系。为了准确预测绿地的产流量,根据多种影响因素与径流系数构成的多维非线性关系,提出采用-ε支持向量回归机建立绿地径流系数的预测模型,与LM-BP神经网络预测模型进行了比较。结果证明:-ε支持向量回归机建立的径流系数预测模型具有泛化能力强和预测精度高的特点,为城区绿地产流量的预测提供了新的计算方法。 展开更多

关键词 ε-支持向量回归机 城市绿地 径流系数 人工神经网络

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支持向量机在钻井工程数据拟合中的应用 被引量：3

11

作者 陈华 范宜仁 邓少贵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第21期178-179,213,共3页

支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种通用的机器学习方法,在小样本数据的拟合中已获得了很好的效果。对于常见的支持向量回归机方法:ε-支持向量回归机和最小二乘支持向量回归机进行了归纳总结,并给出了一具体应用案例。

关键词 支持向量机 拟合 ε-支持向量回归机 最小二乘支持向量回归机

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基于加权精度的ε-SVR组合参数优化 被引量：5

12

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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基于差异演化的ε-SVRM参数优化 被引量：2

13

作者 王金林 赵辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第8期2074-2076,共3页

参数优化是ε-支持向量回归机研究领域的重要问题,其本质是一个优化搜索的过程。基于差异演化算法在求解优化问题上的有效性,提出了以差异演化算法寻优技巧的ε-支持向量回归机参数优化方法。将该算法应用于受噪声影响的标准函数,与采... 参数优化是ε-支持向量回归机研究领域的重要问题,其本质是一个优化搜索的过程。基于差异演化算法在求解优化问题上的有效性,提出了以差异演化算法寻优技巧的ε-支持向量回归机参数优化方法。将该算法应用于受噪声影响的标准函数,与采用遗传算法、蚁群算法、粒子群算法对支持向量机进行优化的仿真实验结果对比表明由DE算法所确定的ε-支持向量回归机具有较好的预测性能。 展开更多

关键词 ε-支持向量回归机 参数优化 差异演化

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基于GA的ε-SVRM在传感器非线性校正中的研究 被引量：1

14

作者 丁晓燕 徐慧 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2012年第12期3-5,46,共4页

针对ε-SVRM在建立传感器回归模型时参数难确定的问题,提出了改进遗传算法对模型参数进行优化选取的方法。该方法在遗传算法前期通过限制个体间距离及采用保优策略,保持最优参数的多样性;在进化后期通过自适应调整进化参数从而加快进化... 针对ε-SVRM在建立传感器回归模型时参数难确定的问题,提出了改进遗传算法对模型参数进行优化选取的方法。该方法在遗传算法前期通过限制个体间距离及采用保优策略,保持最优参数的多样性;在进化后期通过自适应调整进化参数从而加快进化速度,以提高模型的预测准确度和建模效率,并且与以往采用的网格搜索法进行了比较。实验结果表明:采用改进遗传算法进行参数优化得到的模型预测结果均方误差(2.091 6×10-5)较采用网格搜索法所得到的模型预测结果均方误差(1.371 22×-10-3)下降了2个数量级;同时,经过改进的遗传算法优化后建立的传感器回归模型使得传感器输出电压的最大相对波动由建模前的22.2%下降到0.038%,而采用网格搜索法使其下降到2.93%,显著地改善了传感器的稳定性。 展开更多

关键词 ε—SVRM(ε-支持向量回归机) 改进遗传算法 建模 传感器 网格搜索

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SMO算法的简化及其在非正定核条件下的应用 被引量：10

15

作者 周晓剑 马义中 朱嘉钢 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期1962-1969,共8页

SMO算法是求解大型支持向量机(SVM)的有效算法.已有的算法都必须判定4个Lagrange乘子位于哪个象限,从而使算法的实现更为复杂.此外,现有算法都假定核矩阵是正定的或半正定的,因此使其应用受到了限制.考虑到传统算法的不足,提出了一种用... SMO算法是求解大型支持向量机(SVM)的有效算法.已有的算法都必须判定4个Lagrange乘子位于哪个象限,从而使算法的实现更为复杂.此外,现有算法都假定核矩阵是正定的或半正定的,因此使其应用受到了限制.考虑到传统算法的不足,提出了一种用于-εSVR的简化SMO算法,进而将其用于求解非正定核的-εSVR.与已有的算法不同,通过将-εSVR的原始规划问题进行展开并求解其KKT条件,提出的算法只需考虑2个Lagrange乘子,从而有效地简化了算法的实现,并能方便地应用于非正定核SVR的求解.采用一个常用于衡量预测误差的函数对算法进行了测试,实验表明,与-εSVR现有的SMO算法相比,在不增加空间复杂度和时间复杂度的前提下避免了大量繁琐的判别条件,简化了算法的实现,这就为不同的损失函数所对应的SVR提供了一个通用的SMO算法,从而有利于SVR的推广应用.另外,提出的求解非正定核的ε-SVR的方法也为求解其他的非正定核SVR提供了一个思路. 展开更多

关键词 非正定核 SMO算法 ε-支持向量回归机 支持向量机 拉格朗日乘子

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基于异常识别和关联分析的桥梁数据复合诊断 被引量：4

16

作者 梁栋 张宇峰 +1 位作者 袁慎芳 吴键 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期402-407,513-514,共6页

提出了一种基于异常识别和多传感器关联分析的桥梁数据复合诊断方法。该方法利用超球面一类支持向量机对传感器数据特征进行异常识别,通过ε-支持向量回归机对多传感器测量值进行位置关联分析,从而判定该传感器数据异常是由外部荷载还... 提出了一种基于异常识别和多传感器关联分析的桥梁数据复合诊断方法。该方法利用超球面一类支持向量机对传感器数据特征进行异常识别,通过ε-支持向量回归机对多传感器测量值进行位置关联分析,从而判定该传感器数据异常是由外部荷载还是传感器自身故障引起。通过江阴大桥主梁加速度传感器的相关测量数据,表明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 桥梁结构健康监测 异常识别 超球面一类支持向量机 关联分析 ε-支持向量回归机

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