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基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机的岩爆倾向性预测 被引量：14
1
作者 温廷新 陈晓宇 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期440-445,共6页
为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机（H-PSO-SVM）岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法（FAHP）所得主观权重... 为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机（H-PSO-SVM）岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法（FAHP）所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群（PSO）极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明：H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。 展开更多
关键词 安全工程 岩爆倾向性预测 组合赋权 混合粒子群优化支持向量机(H-PSO-SVM)
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基于粗糙集和粒子群优化支持向量机的滑坡变形预测 被引量：29
2
作者 赵艳南 牛瑞卿 +1 位作者 彭令 程温鸣 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期2324-2332,共9页
以三峡库区白水河滑坡为例,首先分析降雨量与库水位等影响因素与滑坡变形特征的响应关系,然后利用粗糙集理论对10个初始影响因子进行属性约减,筛选出影响滑坡变形的核因子集,最后基于该因子集建立粒子群优化支持向量回归模型,对滑坡位... 以三峡库区白水河滑坡为例,首先分析降雨量与库水位等影响因素与滑坡变形特征的响应关系,然后利用粗糙集理论对10个初始影响因子进行属性约减,筛选出影响滑坡变形的核因子集,最后基于该因子集建立粒子群优化支持向量回归模型,对滑坡位移速率进行预测。研究结果表明:测试样本的预测结果与实测值变化趋势基本一致,其平均绝对误差为0.234 mm/d,均方差和判定系数分别为0.163和0.520。粗糙集理论在分析滑坡变形特征、筛选关键因子方面的适用性与科学性,构建的粗糙集-粒子群优化支持向量机模型具有较高的泛化能力,是一种有效的滑坡变形预测方法。 展开更多
关键词 滑坡变形预测 粗糙集 粒子群优化 支持向量机
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基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断 被引量：49
3
作者 费胜巍 苗玉彬 +1 位作者 刘成良 张晓斌 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期509-513,共5页
为了克服了人工神经网络(ANN)中存在的过拟合、收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,提出了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的变压器故障诊断方法,即将粒子群优化算法(PSO)用于SVM参数优化。PSO是一种智能群体搜索方法,它源于对鸟类... 为了克服了人工神经网络(ANN)中存在的过拟合、收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,提出了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的变压器故障诊断方法,即将粒子群优化算法(PSO)用于SVM参数优化。PSO是一种智能群体搜索方法,它源于对鸟类捕食行为的研究。这种方法不仅具有很强的全局搜索能力,而且容易实现,适合于SVM参数优化。变压器故障诊断实例分析结果证明,PSO-SVM的诊断精度高于IEC三比值法、BP神经网络、普通的SVM,PSO-SVM适用于电力变压器故障诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 粒子群优化 支持向量机 电力变压器 参数优化 分类算法 统计学习理论
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基于粒子群优化支持向量机的电能替代潜力分析方法 被引量：33
4
作者 孙毅 石墨 +1 位作者 单葆国 曹昉 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1767-1771,共5页
"电能替代"战略可以在终端能源消费环节实现电能替代散烧煤、直燃油,最终实现能源发展方式的根本转变。为提供面向电源、电网、产能规划的理论指导,提出了基于粒子群优化支持向量机的电能替代潜力分析方法。基于多维度数据定... "电能替代"战略可以在终端能源消费环节实现电能替代散烧煤、直燃油,最终实现能源发展方式的根本转变。为提供面向电源、电网、产能规划的理论指导,提出了基于粒子群优化支持向量机的电能替代潜力分析方法。基于多维度数据定义电能替代发展的主要影响因素,通过支持向量机实现影响因素与累计电能替代量的拟合分析,并对于支持向量机参数选择进行粒子群优化,实现了对累计电能替代量的有效预测。仿真结果表明,上述方法能够显著提升预测精度,对于支持电能替代的潜力分析具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 电能替代 支持向量机 粒子群优化 潜力分析
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基于粒子群优化支持向量机的电缆温度计算 被引量：10
5
作者 牛海清 叶开发 +3 位作者 许佳 吴炬卓 罗健斌 陆国俊 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期77-83,共7页
导体温度是影响运行电缆使用寿命和材料利用率的最主要因素,也是反映电缆运行状态的参数.由于技术上尚难以实现对运行电缆导体温度的直接测量,因此有必要进行导体温度计算.文中以电流和外皮温度作为模型输入,以导体温度作为模型输出,构... 导体温度是影响运行电缆使用寿命和材料利用率的最主要因素,也是反映电缆运行状态的参数.由于技术上尚难以实现对运行电缆导体温度的直接测量,因此有必要进行导体温度计算.文中以电流和外皮温度作为模型输入,以导体温度作为模型输出,构建基于支持向量机的电缆暂态导体温度的数学模型;为提高该模型计算的精度,避免盲目选取训练参数,引入粒子群算法对其惩罚因子C和核参数γ进行寻优.仿真与试验对比结果表明:基于粒子群优化的支持向量机模型(PSO-SVM模型)可以用于电缆暂态导体温度计算,且计算误差小于热路模型和BP神经网络;模型具有良好的泛化能力. 展开更多
关键词 电缆 导体温度 支持向量机 粒子群优化 暂态计算
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基于改进粒子群优化支持向量机的汽轮机组故障诊断 被引量：16
6
作者 石志标 宋全刚 +1 位作者 马明钊 李祺 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期454-457,462,共5页
基于支持向量机(SVM)在核函数参数和惩罚因子人为选取的盲目性以及传统粒子群算法(PSO)后期易陷于局部最小值的不足,提出了一种改进的粒子群算法(MPSO),建立了汽轮机组振动故障诊断模型并且利用故障数据进行了模式识别.结果表明:模型能... 基于支持向量机(SVM)在核函数参数和惩罚因子人为选取的盲目性以及传统粒子群算法(PSO)后期易陷于局部最小值的不足,提出了一种改进的粒子群算法(MPSO),建立了汽轮机组振动故障诊断模型并且利用故障数据进行了模式识别.结果表明:模型能够对SVM相关参数自动寻优,并且能达到较为理想的全局最优解;与PSO-SVM和GA-SVM算法相比,MPSO-SVM算法在收敛速度和准确率方面都有所提高. 展开更多
关键词 汽轮机组 振动 故障诊断 支持向量机 粒子群算法 遗传算法
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基于双树复小波和自适应权重和时间因子的粒子群优化支持向量机的轴承故障诊断 被引量：12
7
作者 张淑清 胡永涛 +3 位作者 姜安琦 吴迪 陆超 姜万录 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期327-333,共7页
提出了一种基于双树复小波和具有自适应权重和时间因子的粒子群算法优化支持向量机的轴承故障诊断方法。首先对机械振动信号进行DTCWT变换,提取能量熵作为特征向量。然后采用AWTFPSO算法优化SVM,实现轴承故障诊断。不同方法的对比实验... 提出了一种基于双树复小波和具有自适应权重和时间因子的粒子群算法优化支持向量机的轴承故障诊断方法。首先对机械振动信号进行DTCWT变换,提取能量熵作为特征向量。然后采用AWTFPSO算法优化SVM,实现轴承故障诊断。不同方法的对比实验及分析结果表明,该方法速度快、准确率高。 展开更多
关键词 双树复小波 支持向量机 粒子群算法 自适应权重和时间因子 故障诊断
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基于粒子群优化支持向量机的煤矿水位预测模型 被引量：7
8
作者 郭凤仪 郭长娜 +2 位作者 王爱军 王洋洋 刘丹 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2012年第7期177-181,共5页
支持向量机算法(SVM)具有可靠的全局最优性和良好的泛化能力,适用于有限样本的学习,而该算法的成功与否很大程度上取决于其参数的选择,而常规经验选取方法往往不能获得满意效果。利用粒子群算法(PSO)随机搜索策略对支持向量机参数进行优... 支持向量机算法(SVM)具有可靠的全局最优性和良好的泛化能力,适用于有限样本的学习,而该算法的成功与否很大程度上取决于其参数的选择,而常规经验选取方法往往不能获得满意效果。利用粒子群算法(PSO)随机搜索策略对支持向量机参数进行优选,建立基于粒子群算法参数优化的支持向量机模型(PSO-SVM)。仿真结果表明,该优化模型比传统的人工神经网络(BP)模拟效果要好,在拟合精度方面有很大的提高,且具有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 支持向量机 粒子群优化 参数优选 水仓水位
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基于粒子群优化支持向量机的注水井吸水剖面预测 被引量：4
9
作者 李俊键 周代余 +6 位作者 赵冀 丁帅伟 姜汉桥 张曙振 梁彬 旷曦域 王倩 《中国海上油气》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期66-70,共5页
注水井吸水剖面预测对于分层注水调整方案的编制和注采井组水淹状况的确定具有重要的指导意义。历史吸水剖面是目前最准确的计算分层吸水量的资料,但是目前对于该资料的使用并不是很全面,多因吸水剖面资料过少,或插值方法选取过于简单... 注水井吸水剖面预测对于分层注水调整方案的编制和注采井组水淹状况的确定具有重要的指导意义。历史吸水剖面是目前最准确的计算分层吸水量的资料,但是目前对于该资料的使用并不是很全面,多因吸水剖面资料过少,或插值方法选取过于简单。本文在历史吸水剖面资料的基础上,利用粒子群优化支持向量机方法,通过回归拟合历史吸水剖面资料,建立了吸水剖面预测模型,实现了无吸水剖面时间点注水井吸水剖面的预测,从而达到准确劈分注水量的目的。实例应用结果表明本文方法考虑了各种影响小层吸水的动静态因素,预测结果准确可靠,可用于注水井分层注水量的劈分研究。 展开更多
关键词 吸水剖面预测 支持向量机 粒子群算法 回归预测模型
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基于粗糙集与粒子群优化支持向量机的瓦斯突出预测模型 被引量：4
10
作者 刘海波 钱伟 王福忠 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期87-92,124,共7页
针对煤矿开采中煤与瓦斯突出的预测问题,在综合分析瓦斯突出影响因素的基础上,利用粗糙集理论和支持向量机相结合的方法,选取煤厚变化、地质构造、煤坚固性系数、巷道采压、瓦斯变化、钻屑瓦斯解吸值等10个特征指标建立瓦斯突出预测决策... 针对煤矿开采中煤与瓦斯突出的预测问题,在综合分析瓦斯突出影响因素的基础上,利用粗糙集理论和支持向量机相结合的方法,选取煤厚变化、地质构造、煤坚固性系数、巷道采压、瓦斯变化、钻屑瓦斯解吸值等10个特征指标建立瓦斯突出预测决策表,并利用粗糙集理论中的属性约简算法剔除冗余信息,再使用粒子群算法优化支持向量机的参数,通过核函数将瓦斯突出主控因素映射到高维空间,拟合主控因素与瓦斯突出强度之间的非线性映射关系,建立了基于粗糙集理论和粒子群优化支持向量机的瓦斯突出预测模型.选用典型的瓦斯突出实例作为学习样本,以河南某矿的突出实例作为测试样本进行预测.实验结果表明,该模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求,预测结果与实际结果一致,准确率较高,具有较好的适应性. 展开更多
关键词 瓦斯突出 粗糙集理论 支持向量机 粒子群算法 预测
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基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断 被引量：5
11
作者 朱文俊 周刚 +3 位作者 王红斌 尹玉娟 张金江 郭创新 《水电能源科学》 北大核心 2012年第4期179-182,共4页
针对支持向量机(SVM)用于变压器故障诊断中模型参数具有不确定性的问题,采用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机参数进行优化,减少了模型参数的不确定性。故障数据测试表明,PSO能快速、准确地优化SVM参数,二者的结合可有效完成变压器故障... 针对支持向量机(SVM)用于变压器故障诊断中模型参数具有不确定性的问题,采用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机参数进行优化,减少了模型参数的不确定性。故障数据测试表明,PSO能快速、准确地优化SVM参数,二者的结合可有效完成变压器故障分类,并取得较为满意的效果。 展开更多
关键词 油中溶解气体分析 PSO优化 支持向量机 故障诊断 参数优化 变压器
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基于粒子群优化支持向量机的煤层底板突水量等级预测 被引量：6
12
作者 高卫东 王正帅 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期44-47,共4页
为更好地解决支持向量机(SVM)核参数和惩罚因子的取值对煤层底板突水量等级预测精度的影响问题,提出利用全局搜索能力较强的粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机参数。选取含水层水压、隔水层厚度、岩溶发育程度、断层规模等作为影响煤... 为更好地解决支持向量机(SVM)核参数和惩罚因子的取值对煤层底板突水量等级预测精度的影响问题,提出利用全局搜索能力较强的粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机参数。选取含水层水压、隔水层厚度、岩溶发育程度、断层规模等作为影响煤层底板突水量等级的因素,利用华北聚煤区煤层底板突水的实测数据进行训练,建立了煤层底板突水量等级预测的粒子群-支持向量机(PSO-SVM)模型,并将其应用于其他样本的预测。应用表明:模型能够较好地解决煤层底板突水量等级预测中存在的小样本、非线性等问题,预测结果与实际情况吻合程度高,具有较强的实用性和有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 粒子群优化 煤层底板 突水量等级 预测
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基于粒子群优化支持向量机的焊接缺陷分类 被引量：5
13
作者 陈渊 马宏伟 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2013年第4期81-83,86,共4页
缺陷的自动分类在焊接缺陷的超声无损检测与评价中具有十分重要的意义。而支持向量机是一种性能优越的机器学习方法,在小样本、非线性及高维模式分类问题中能找到全局最优解,因此,支持向量机在超声检测缺陷分类方面具有良好的应用前景... 缺陷的自动分类在焊接缺陷的超声无损检测与评价中具有十分重要的意义。而支持向量机是一种性能优越的机器学习方法,在小样本、非线性及高维模式分类问题中能找到全局最优解,因此,支持向量机在超声检测缺陷分类方面具有良好的应用前景。然而,在实际应用中,选择合适的支持向量机参数是很困难的,影响了分类器的性能和分类精度。针对支持向量机训练中人为选择参数的随意性,提出基于粒子群优化的支持向量机参数自动选择方法,并将其应用于焊接缺陷的分类。该方法采用分类正确率作为优化问题的适应度函数,利用粒子群算法对支持向量机参数进行优化。为验证该方法的有效性,并和常规支持向量机、遗传算法优化的支持向量机进行比较,分别采用标准数据集和焊接缺陷实验数据集进行了分类测试。实验结果表明,该方法获得了比常规支持向量机和遗传算法优化的支持向量机更高的分类正确率。 展开更多
关键词 支持向量机 粒子群优化 缺陷分类 超声检测
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基于变分模态分解排列熵和粒子群优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 被引量：8
14
作者 阮婉莹 马增强 李亚超 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第4期291-296,共6页
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和低信噪比的特点,提出基于变分模态分解(VMD)排列熵和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法;该方法利用VMD对信号进行预处理,可得若干本征模态分量(IMFs),根据包含故障信息的数量... 针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和低信噪比的特点,提出基于变分模态分解(VMD)排列熵和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法;该方法利用VMD对信号进行预处理,可得若干本征模态分量(IMFs),根据包含故障信息的数量筛选出有效IMFs,求其排列熵构造特征向量,建立支持向量机的滚动轴承故障诊断模型,并用粒子群算法优化参数,以提升分类性能;在滚动轴承故障诊断实例中,通过与VMD结合SVM和集成经验模态分解(EEMD)结合PSO-SVM进行对比。结果表明,本文中提出的方法故障诊断的准确率更高。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 变分模态分解 排列熵 粒子群优化支持向量机
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粒子群优化支持向量机的室内无线定位方法 被引量：5
15
作者 赵宇 孙挺 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第19期95-98,127,共5页
为了提高室内的定位精度,减少环境因素的不利影响,提出了一种基于粒子群优化支持向量机的室内无线定位方法。选择参考点,构建室内无线定位的学习样本,采用支持向量机建立输入与输出之间的非线性关系模型,并用粒子群算法优化支持向量机参... 为了提高室内的定位精度,减少环境因素的不利影响,提出了一种基于粒子群优化支持向量机的室内无线定位方法。选择参考点,构建室内无线定位的学习样本,采用支持向量机建立输入与输出之间的非线性关系模型,并用粒子群算法优化支持向量机参数;进行仿真实验测试其性能。实验结果表明,相对当前经典室内定位方法,该方法提高了提高室内的定位精度,将定位误差控制在实际应用的有效围,而且较好地满足了室内定位的实时性要求。 展开更多
关键词 支持向量机 粒子群优化算法 室内定位 无线网络
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基于粒子群优化支持向量机的回转支承寿命状态识别 被引量：2
16
作者 陆超 陈捷 +1 位作者 洪荣晶 封杨 《南京工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第1期56-61,67,共7页
回转支承已在工程机械和风力发电等方面得到广泛应用。为了对其健康状态作出正确判断,采用经粒子群算法优化的支持向量机模型来对其寿命状态做出准确识别。寿命状态识别的关键问题是特征向量的提取。为了得到有效而又全面的寿命状态信息... 回转支承已在工程机械和风力发电等方面得到广泛应用。为了对其健康状态作出正确判断,采用经粒子群算法优化的支持向量机模型来对其寿命状态做出准确识别。寿命状态识别的关键问题是特征向量的提取。为了得到有效而又全面的寿命状态信息,从时域和时频域方面提取多个特征向量进行综合分析,从而实现了小样本数据下信息的最大挖掘。最后以回转史承全寿命实验对该方法进行检验,结果表明,该模型的效果优于传统的支持向量机以及单变量模型,具有实际工程应用价值。 展开更多
关键词 回转支承 支持向量机 粒子群 寿命状态识别
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粒子群优化支持向量机的入侵检测算法 被引量：5
17
作者 刘明珍 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第35期71-74,105,共5页
为了提高网络入侵的检测正确率,针对网络入侵检测中特征选择问题,将二值粒子群优化算法(BPSO)用于网络入侵特征选择,结合支持向量机(SVM)提出了一种基于BPSO-SVM的网络入侵检测算法。该算法将网络入侵检测转化为多分类问题,采用wrapper... 为了提高网络入侵的检测正确率,针对网络入侵检测中特征选择问题,将二值粒子群优化算法(BPSO)用于网络入侵特征选择,结合支持向量机(SVM)提出了一种基于BPSO-SVM的网络入侵检测算法。该算法将网络入侵检测转化为多分类问题,采用wrapper特征选择模型,以SVM为分类器,通过样本训练分类器,根据分类结果,利用BPSO算法在特征空间中进行全局搜索,选择最优特征集进行分类。实验结果表明,BPSO-SVM有效降低了特征维数,显著提高了网络入侵的检测正确率,还大大缩短了检测时间。 展开更多
关键词 网络入侵检测 二值粒子群优化 支持向量机 特征选择
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基于粒子群优化支持向量机的延长县滑坡易发性评价 被引量：29
18
作者 郭天颂 张菊清 +3 位作者 韩煜 钟炎伶 谭锦蓉 韦建成 《地质科技情报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期236-243,共8页
参数优化问题直接影响着支持向量机的预测精度和泛化能力,粒子群优化算法具有全局最优搜索能力,因此通过粒子群算法优化支持向量机参数可以有效提高预测精度。以延长县历史滑坡数据为基础,分析了岩性、地貌类型、土壤厚度、坡度、坡向... 参数优化问题直接影响着支持向量机的预测精度和泛化能力,粒子群优化算法具有全局最优搜索能力,因此通过粒子群算法优化支持向量机参数可以有效提高预测精度。以延长县历史滑坡数据为基础,分析了岩性、地貌类型、土壤厚度、坡度、坡向、坡高与滑坡分布的关系,并利用滑坡密度值对各定性或定量因子进行了归一化处理;在此基础上,通过区域内所划分的16 300个斜坡单元作为评价单元,采用粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)算法完成了延长县滑坡的易发性评价。从滑坡密度指标角度来看,评价结果中高易发区和极高易发区的历史滑坡数占比72.19%,通过滑坡面积百分比(LAR)等指标进行了有效的验证,均显示出对滑坡易发性评价效果良好。 展开更多
关键词 滑坡 斜坡单元 粒子群算法 支持向量机 易发性评价
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基于主成分和粒子群优化支持向量机的管道内腐蚀预测 被引量：19
19
作者 毕傲睿 骆正山 +1 位作者 乔伟 孙阳阳 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期133-140,共8页
目的研究输油金属管道内腐蚀预测模型,以改善管道维修策略和提高使用期限。方法分析输油管道内腐蚀原因,归纳腐蚀因素,采用主成分分析法对腐蚀因素进行优选,摒弃相关联但腐蚀贡献率较低的因素,以最大化表征腐蚀原因及减少不必要的处理... 目的研究输油金属管道内腐蚀预测模型,以改善管道维修策略和提高使用期限。方法分析输油管道内腐蚀原因,归纳腐蚀因素,采用主成分分析法对腐蚀因素进行优选,摒弃相关联但腐蚀贡献率较低的因素,以最大化表征腐蚀原因及减少不必要的处理过程。将贡献率较大的腐蚀因素作为支持向量机预测模型的输入变量,以腐蚀率作为目标输出,建立管道腐蚀预测模型。针对支持向量机参数选取问题,应用鲶鱼粒子群算法进行寻优,以提高预测精度。以20#钢管为例进行了模型验证,并与其他预测模型进行了对比和分析。结果主成分分析筛选得到的管道内腐蚀的主要因素有:H_2S、CO_2、Cl^-、酸碱值、压力、介质温度、流速。通过鲶鱼粒子群算法改进的支持向量机模型的预测与实际值的平均相对误差为2.82%,相关性系数值为0.9955,均优于其他三种预测模型。结论金属管道的内腐蚀由多个腐蚀因素共同作用形成,采用主成分和粒子群优化的支持向量机模型能够精确预测内腐蚀率,对金属管道维修和管理的借鉴性高。 展开更多
关键词 内腐蚀 腐蚀因素 腐蚀率预测 主成分分析 支持向量机 鲶鱼粒子群
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基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的统计数据缺失值插补 被引量：5
20
作者 吴桐雨 吴少雄 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第8期21-24,共4页
文章利用核主成分分析法对统计数据进行特征提取,将获得的主成分作为最小二乘支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,应用粒子群算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,并应用于福建省流通产业统计数据的缺失值插补。研究结果表明,应... 文章利用核主成分分析法对统计数据进行特征提取,将获得的主成分作为最小二乘支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,应用粒子群算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,并应用于福建省流通产业统计数据的缺失值插补。研究结果表明,应用核主成分分析与粒子群优化最小二乘支持向量机的方法具有较高的的精度,可以应用于统计数据缺失值的插补。 展开更多
关键词 统计数据缺失 核主成分分析 粒子群优化 支持向量机 插补
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