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基于混沌粒子群改进支持向量机对露天矿边坡稳定性的分类预测 被引量:1
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作者 赵国彦 邹景煜 王猛 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2024年第2期8-12,共5页
为了简便有效地评估边坡稳定性状态,针对目前传统机器学习的算法选择与超参数优化等难题,提出了基于混沌粒子群优化算法的4种机器学习模型,并对其预测性能进行了对比。建立了包含221组露天矿边坡稳定性案例的数据库,其中80%的数据用于训... 为了简便有效地评估边坡稳定性状态,针对目前传统机器学习的算法选择与超参数优化等难题,提出了基于混沌粒子群优化算法的4种机器学习模型,并对其预测性能进行了对比。建立了包含221组露天矿边坡稳定性案例的数据库,其中80%的数据用于训练,20%的数据用于模型测试。4种模型预测结果及工程实例验证结果表明,基于混沌粒子群改进支持向量机模型的预测效果上总体优于其他3种机器学习模型,预测准确率88%,能够有效预测边坡稳定性,可为露天矿边坡安全提供可靠的预测结果。 展开更多
关键词 边坡稳定性 混沌粒子群优化 支持向量 预测
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基于量子粒子群优化的支持向量机模型反演土力学参数
2
作者 刘月华 朱庆闯 毕乃晨 《建筑施工》 2025年第3期361-365,共5页
岩土的力学参数常通过室内或原位试验测得,因受尺寸效应和人为因素影响,有时试验值与真实值之间偏差会很大。为探索更多、更准确的岩土力学参数的确定方法,利用量子粒子群算法优化支持向量机后对岩土物理力学参数进行反演。首先采用正... 岩土的力学参数常通过室内或原位试验测得,因受尺寸效应和人为因素影响,有时试验值与真实值之间偏差会很大。为探索更多、更准确的岩土力学参数的确定方法,利用量子粒子群算法优化支持向量机后对岩土物理力学参数进行反演。首先采用正交和均匀试验对需要反演的参数进行设计,然后结合有限差分软件FLAC3D得到学习样本和测试样本,通过量子粒子群优化(QPSO)向量机模型(SVM)建立反演参数与位移间复杂的非线性映射关系。把地铁站点基坑在不同开挖工况下的地表产生的水平及竖向位移的计算值与实测值进行对比分析,以验证该分析理论及方法的合理性。由于不同参数变化能使目标函数值产生不相同的变化结果,故分别采用竖向和水平位移对泥炭质土的压缩模量E_s和泊松比μ进行反演,研究结果表明取竖向位移对E_s进行反演,水平位移对μ进行反演,其结果更合理。此分析方法为岩土参数反演方法提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 参数反演 支持向量(svm) 泥炭质土 量子粒子群优化(QPSO)
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基于混沌优化支持向量机的板形预测与优化 被引量:5
3
作者 陈治明 黄晓红 +1 位作者 罗飞 许玉格 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期55-59,共5页
针对带钢热连轧中的板形控制问题,提出了一种基于混沌优化支持向量机模型的预测和优化算法.文中首先利用一种改进的变尺度混沌优化方法,结合实数编码遗传算法,进行最小二乘支持向量机最优模型参数的搜索;然后利用在线实测数据对模型进... 针对带钢热连轧中的板形控制问题,提出了一种基于混沌优化支持向量机模型的预测和优化算法.文中首先利用一种改进的变尺度混沌优化方法,结合实数编码遗传算法,进行最小二乘支持向量机最优模型参数的搜索;然后利用在线实测数据对模型进行训练并进行带钢平直度指数的预测,进而对模型输入参数中的控制参数进行优化以实现板形控制的优化.仿真实验结果表明,与BP神经网络相比,文中算法使板形预测精度提高,平直度指数优化约40%,且可以有效促进热连轧板形控制精度的提高. 展开更多
关键词 热连轧 支持向量 平直度 混沌优化
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基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型研究 被引量:16
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作者 杨薛明 边继飞 +1 位作者 朱霄珣 韩中合 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2173-2179,共7页
为了提高短期风速预测的精度,减小风力发电接入对电力系统的安全和稳定运行带来的影响,提出基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型。该模型将最大熵原理引入到混沌时间序列样本选择过程中,针对风速混沌时间序列建模,并采... 为了提高短期风速预测的精度,减小风力发电接入对电力系统的安全和稳定运行带来的影响,提出基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型。该模型将最大熵原理引入到混沌时间序列样本选择过程中,针对风速混沌时间序列建模,并采用贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机对风速进行短期预测。仿真实验结果表明,该预测模型能有效提高短期风速预测的精度。 展开更多
关键词 短期风速预测 混沌时间序列 最大熵 最小二乘支持向量
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基于混沌支持向量机的径流时间序列预测研究——以渭河宝鸡林家村站径流序列为例 被引量:5
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作者 李亚娇 沈冰 +1 位作者 李家科 李怀恩 《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第6期777-781,共5页
混沌理论和支持向量机具有强大的非线性处理能力.首先利用混沌系统相空间延迟坐标重构理论对林家村站月径流进行相空间重构,以便更为深刻地挖掘月径流序列中的信息,并运用最大Lyapunov指数法证实渭河林家村站月径流系列具有混沌特性.在... 混沌理论和支持向量机具有强大的非线性处理能力.首先利用混沌系统相空间延迟坐标重构理论对林家村站月径流进行相空间重构,以便更为深刻地挖掘月径流序列中的信息,并运用最大Lyapunov指数法证实渭河林家村站月径流系列具有混沌特性.在此基础上利用基于统计学习理论的支持向量机建立混沌时间序列的预测模型.仿真结果表明,所提出的模型预测结果好于混沌神经网络模型的预测结果,该模型具有较高的泛化能力,可用于林家村站月径流预测. 展开更多
关键词 支持向量 径流时间序列 混沌理论
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基于最小二乘支持向量机对称性的混沌时间序列预测 被引量:6
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作者 陈佳 郑恩让 贺永宁 《现代电子技术》 北大核心 2019年第15期109-112,共4页
利用最小二乘支持向量机的对称性约束条件挖掘混沌时间序列的对称性,分析混沌系统固有的对称特性,提出一种对称性最小二乘支持向量机的混沌时间序列预测方法。该方法将混沌系统的对称性作为先验知识嵌入预测模型,Lorenz系统的仿真结果... 利用最小二乘支持向量机的对称性约束条件挖掘混沌时间序列的对称性,分析混沌系统固有的对称特性,提出一种对称性最小二乘支持向量机的混沌时间序列预测方法。该方法将混沌系统的对称性作为先验知识嵌入预测模型,Lorenz系统的仿真结果表明该方法不仅能够精确地预测混沌时间序列,而且扩展了混沌系统的预测空间,这一结论预示着最小二乘支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法。 展开更多
关键词 混沌时间序列预测 支持向量 最小二乘法 对称性分析 混沌系统 LORENZ系统
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改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测 被引量:11
7
作者 黄国权 尤新华 《激光杂志》 北大核心 2015年第3期96-99,共4页
为了提高网络流量的预测准确性,针对最小二乘支持向量机参数优化方法的缺陷,提出一种改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测模型。首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子初始位置,然后通过粒子群之间信息交流、互相... 为了提高网络流量的预测准确性,针对最小二乘支持向量机参数优化方法的缺陷,提出一种改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测模型。首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子初始位置,然后通过粒子群之间信息交流、互相协作找到最优参数,并对惯性权重和学习因子进行改进,最后对网络流量数据进行重构,并采用最优参数的最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型。实验结果表明,本文模型提高了网络流量的预测精度,并大幅度减少了训练时间,可以满足网络流量在线预测要求。 展开更多
关键词 网络流量 粒子群优化算法 混沌理论 最小二乘支持向量
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基于混沌最小二乘支持向量机的软测量建模 被引量:3
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作者 杨妍 陈如清 俞金寿 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期902-906,共5页
提出一种改进算法,用来解决现有最小二乘支持向量机方法在处理大规模样本软测量建模问题时出现的模型结构复杂、失去支持向量稀疏性且正规化参数和核参数难以确定等问题。对样本集进行预处理,通过计算样本间欧氏距离进行样本相似程度分... 提出一种改进算法,用来解决现有最小二乘支持向量机方法在处理大规模样本软测量建模问题时出现的模型结构复杂、失去支持向量稀疏性且正规化参数和核参数难以确定等问题。对样本集进行预处理,通过计算样本间欧氏距离进行样本相似程度分析,去除样本集中1/3的样本以简化支持向量机模型结构并提高计算速度。定义了一种混沌映射构成混沌系统并分析了其遍历性。应用改进的混沌优化算法优化最小二乘支持向量机模型参数以提高模型的拟合精度和泛化能力。将改进算法用于丙烯腈收率软测量建模中,仿真实验结果表明:模型精度较高,泛化性能好,满足现场测量要求。 展开更多
关键词 欧氏距离 最小二乘支持向量(LS-svm) 混沌优化算法 丙烯腈收率 软测量建模
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基于混沌和支持向量机的预测模型分析与应用 被引量:2
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作者 梁华 李应红 +1 位作者 尉询楷 高伟 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2006年第S2期479-482,共4页
应用混沌动力学理论对某型发动机压气机的试车时间序列数据进行处理,计算出最大Lyapunov指数,得到了最大有效预测步数。在此基础上建立支持向量机预测模型,利用支持向量机强大的非线性映射能力,实现时间序列的非线性预测,结果证明该方... 应用混沌动力学理论对某型发动机压气机的试车时间序列数据进行处理,计算出最大Lyapunov指数,得到了最大有效预测步数。在此基础上建立支持向量机预测模型,利用支持向量机强大的非线性映射能力,实现时间序列的非线性预测,结果证明该方法具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 混沌时间序列预测 相空间重构 李雅普诺夫指数 航空发动 支持向量
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混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测 被引量:4
10
作者 张国云 彭仕玉 《湖南理工学院学报(自然科学版)》 CAS 2006年第3期26-30,共5页
提出了最小二乘支持向量机混沌时间序列预测方法,并研究了三种混沌信号的预测性能。该方法在优化指标中采用了平方项,且只有等式约束,将传统支持向量机求解二次规划问题转化为求解线性方程组,因而简化了计算复杂性。仿真实验结果表明该... 提出了最小二乘支持向量机混沌时间序列预测方法,并研究了三种混沌信号的预测性能。该方法在优化指标中采用了平方项,且只有等式约束,将传统支持向量机求解二次规划问题转化为求解线性方程组,因而简化了计算复杂性。仿真实验结果表明该方法预测模型参数选择容易、在较大范围内取值时对预测误差影响很小,而且即使在输入维数m小于Takens嵌入定理所确定的维数时,也具有很好的预测性能。 展开更多
关键词 混沌时间序列 支持向量 最小二乘支持向量 核函数
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基于混沌理论和支持向量机的人脸识别方法 被引量:5
11
作者 张新明 徐久成 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期494-500,共7页
针对如何选定主成分分析(PCA)特征维数和如何选定支持向量机(SVM)的参数来进一步提高人脸识别系统性能的问题,提出了一种基于混沌理论和支持向量机的人脸识别方法。首先,在统一的目标函数下,在采用PCA方法对人脸图像进行降维和将得到的... 针对如何选定主成分分析(PCA)特征维数和如何选定支持向量机(SVM)的参数来进一步提高人脸识别系统性能的问题,提出了一种基于混沌理论和支持向量机的人脸识别方法。首先,在统一的目标函数下,在采用PCA方法对人脸图像进行降维和将得到的特征送入SVM中进行训练期间,使用具有可操作性的改进混沌优化算法同时对PCA图像特征维数和分类器参数进行优化选择,然后用得到的优化人脸特征和最佳参数的分类器对未知图像进行识别。基于该方法,对ORL和Yale人脸库进行实验,其识别率都高达99%以上,仿真结果表明,该方法极大地提高了人脸识别能力。 展开更多
关键词 人脸识别 混沌优化算法(COA) 支持向量(svm) 主成分分析(PCA)
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混沌遗传最小二乘支持向量机法预测日用水量 被引量:2
12
作者 陈磊 余翔 《节水灌溉》 北大核心 2012年第9期4-7,共4页
利用混沌运动的初值敏感性、内在随机性和遍历性的特点,提出基于混沌遗传算法和最小二乘支持向量机的城市日用水量预测法。通过混沌映射搜索自适应遗传算法的较优初始种群,采用自适应遗传算法优化最小二乘支持向量机的超参数,利用交叉... 利用混沌运动的初值敏感性、内在随机性和遍历性的特点,提出基于混沌遗传算法和最小二乘支持向量机的城市日用水量预测法。通过混沌映射搜索自适应遗传算法的较优初始种群,采用自适应遗传算法优化最小二乘支持向量机的超参数,利用交叉验证法确定遗传算法个体的适应值,建立基于最小二乘支持向量机的日用水量预测模型。实例分析结果表明,与基于遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法相比,提出的预测方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 遗传算法 混沌 最小二乘支持向量 日用水量
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遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测 被引量:10
13
作者 熊凡 《现代电子技术》 北大核心 2018年第18期166-169,共4页
基于支持向量机的网络流量混沌预测方法通常基于人工经验设置参数,参数的性能较差,大大降低网络流量预测精度。因此,提出遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法,通过相空间重构获取新的网络流量时间序列,获取具有最佳非线性预... 基于支持向量机的网络流量混沌预测方法通常基于人工经验设置参数,参数的性能较差,大大降低网络流量预测精度。因此,提出遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法,通过相空间重构获取新的网络流量时间序列,获取具有最佳非线性预测结果的支持向量机函数,采用遗传算法优化支持向量机参数。基于优化的支持向量机参数,设计基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型,实现网络流量混沌预测。实验结果表明,所提方法在网络流量预测方面整体性能优、具有较高的精度。 展开更多
关键词 遗传算法优化 支持向量 网络流量 混沌预测 相空间重构 预测模型
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粒子群算法优化支持向量机的网络流量混沌预测 被引量:8
14
作者 刘昆 《现代电子技术》 北大核心 2019年第2期120-123,共4页
针对传统网络流量预测方法存在预测平均绝对误差较大的问题,提出基于粒子群算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法。采用粒子群算法对支持向量机方法进行优化,利用优化后的支持向量机方法对网络流量进行混沌预测,预测结果表明,采用... 针对传统网络流量预测方法存在预测平均绝对误差较大的问题,提出基于粒子群算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法。采用粒子群算法对支持向量机方法进行优化,利用优化后的支持向量机方法对网络流量进行混沌预测,预测结果表明,采用改进预测方法时,其预测的平均绝对误差值相比FCM-LSSVM网络流量预测方法、Morlet-SVR和ARIMA组合预测方法分别降低了65.3%,34.3%,具有一定的优势。 展开更多
关键词 粒子群算法优化 支持向量 网络流量 混沌预测 平均绝对误差 蚁群算法
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基于变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法 被引量:1
15
作者 陈磊 吴凌云 《节水灌溉》 北大核心 2013年第8期35-38,共4页
为克服传统遗传算法易陷入局部最优,收敛速度慢的问题,提出基于变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法。采用混沌算法优化自适应遗传算法的初始种群,利用自适应遗传进化和变尺度混沌优化对LSSVM的参数进行循环优化,直至遗... 为克服传统遗传算法易陷入局部最优,收敛速度慢的问题,提出基于变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法。采用混沌算法优化自适应遗传算法的初始种群,利用自适应遗传进化和变尺度混沌优化对LSSVM的参数进行循环优化,直至遗传算法达到最大进化代数,建立基于变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测模型。实例分析结果表明,与基于自适应遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法相比,提出的预测方法具有更好的预测精度。 展开更多
关键词 变尺度 混沌 遗传算法 最小二乘支持向量 日用水量
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基于支持向量回归机及混沌理论的气田监测预警技术 被引量:1
16
作者 陈敬龙 赵江平 刘德绪 《油气田地面工程》 2016年第2期1-3,11,共4页
针对气田开发过程中安全监测预警问题,结合支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)和相空间重构,提出了气田监测预警方法。对训练样本进行相空间重构,提取用于SVR离线训练的自变量和因变量。通过遗传算法获取最佳SVR参数,采用... 针对气田开发过程中安全监测预警问题,结合支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)和相空间重构,提出了气田监测预警方法。对训练样本进行相空间重构,提取用于SVR离线训练的自变量和因变量。通过遗传算法获取最佳SVR参数,采用序列最小优化算法(Sequential Minimal Optimization,SMO)算出Lagrange乘子,构造在线预测模型,对监测信号进行预测,判别未来10个时间步长内监测值是否超出安全范围,在时间相对较充足的情况下采取有效措施,避免事故的发生。现场应用表明,所述方法在混沌信号预测方面具有较高精度,可为气田监测提供准确的预警信息。 展开更多
关键词 气田开发 预警 支持向量回归 混沌理论 遗传算法 监测
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基于混沌小波与支持向量机的径流预测
17
作者 平建华 马细霞 穆浩泽 《人民黄河》 CAS 北大核心 2013年第11期19-21,共3页
以淮河流域沙颍河水系沙河和澧河上游的水库为例,建立了月均流量的混沌小波支持向量机组合预报模型,充分利用了混沌分析的相空间重构、小波分析的多分辨率功能以及支持向量机的非线性逼近能力,并采用NSE、PBIAS和RSR对组合预测模型进行... 以淮河流域沙颍河水系沙河和澧河上游的水库为例,建立了月均流量的混沌小波支持向量机组合预报模型,充分利用了混沌分析的相空间重构、小波分析的多分辨率功能以及支持向量机的非线性逼近能力,并采用NSE、PBIAS和RSR对组合预测模型进行了评价。结果表明:混沌小波支持向量机组合预测模型的识别期和验证期模拟精度均较高,均优于混沌支持向量机模型。 展开更多
关键词 组合预测模型 混沌理论 小波分析 支持向量 径流预测
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基于混沌识别SVM组合模型的水库径流预测分析
18
作者 杨发军 《江西水利科技》 2025年第1期55-58,69,共5页
针对传统径流预测方法适应性差、准确度低的问题,本文提出基于混沌识别SVM组合模型的径流预测方法。以店下水库为例,构建混沌识别支持向量机组合预报模型,利用本方法与最大Lyapunov指数的混沌预测模型、ANN、AR模型三种模型进行对比分析... 针对传统径流预测方法适应性差、准确度低的问题,本文提出基于混沌识别SVM组合模型的径流预测方法。以店下水库为例,构建混沌识别支持向量机组合预报模型,利用本方法与最大Lyapunov指数的混沌预测模型、ANN、AR模型三种模型进行对比分析,检验组合模型的应用效果。四种模型的评价指标结果依次为:平均相对误差12.3%<14.6%<17.8%<21.2%;确定性系数0.85、0.53、0.59、0.72;合格率90.1%>74.8%>68.9%>62.6%,因此基于混沌识别SVM组合预测模型的水库径流预测精度与可信度最高,预测效果优于其他方法。研究成果可为店下水库径流预测提供理论依据。 展开更多
关键词 水库 径流预测 小波分析法 混沌识别 支持向量
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航空发动机混沌支持向量预测模型应用 被引量:4
19
作者 吴斌 尉询楷 +2 位作者 冯悦 邵晨奇 杨晶晶 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2011年第5期29-33,共5页
提出了一种基于混沌理论的通用支持向量预测方法。该方法通过重构相空间的饱和嵌入维数确定支持向量机的最佳输入变量的选取;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映... 提出了一种基于混沌理论的通用支持向量预测方法。该方法通过重构相空间的饱和嵌入维数确定支持向量机的最佳输入变量的选取;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测。最后,应用于压气机的试车数据序列建模与分析,结果证明该方法具有较高的预测精度,实验结果与理论计算基本相符,该方法对于采用支持向量机进行混沌时间序列预测具有一定的参考价值和理论指导意义。 展开更多
关键词 重构相空间 支持向量 混沌时间序列预测 航空发动
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基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的耙吸挖泥船工况分析 被引量:2
20
作者 潘志伟 俞孟蕻 苏贞 《水运工程》 北大核心 2019年第7期231-236,共6页
土质信息对于耙吸挖泥船的挖掘与装舱过程的控制策略具有重要意义,但耙吸挖泥船的耙头无法直接感知土质信息。基于实船数据,通过主成分分析(PCA)对非线性耦合的疏浚数据进行线性可视化和特征分析,对土质信息与工况信息的关联性进行研究... 土质信息对于耙吸挖泥船的挖掘与装舱过程的控制策略具有重要意义,但耙吸挖泥船的耙头无法直接感知土质信息。基于实船数据,通过主成分分析(PCA)对非线性耦合的疏浚数据进行线性可视化和特征分析,对土质信息与工况信息的关联性进行研究。采用支持向量机(SVM)构建分类器,对土质工况进行分类识别。结果表明,该方法能够有效识别不同的土质工况,实现了土质信息的间接感知。 展开更多
关键词 耙吸挖泥船 工况识别 主成分分析(PCA) 支持向量(svm)
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