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改进粒子群算法优化的支持向量机及其应用 被引量：26
1
作者 王振武 孙佳骏 尹成峰 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1728-1733,共6页
传统粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法主要包含两方面问题,即易陷入局部极小和后期震荡严重,为此引入混沌序列来初始化粒子群的位置,并在简化的粒子群数学模型上从两个方面对其进行了改进。本文利用改进的PSO算法对... 传统粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法主要包含两方面问题,即易陷入局部极小和后期震荡严重,为此引入混沌序列来初始化粒子群的位置,并在简化的粒子群数学模型上从两个方面对其进行了改进。本文利用改进的PSO算法对支持向量机（support vector machine,SVM）的参数进行优化,仿真实验结果表明：与SVM、PSO-SVM以及遗传算法（genetic algorithm,GA）优化的SVM（GA-SVM）相比,改进PSO优化的SVM（IPSO-SVM）算法具有较高的分类准确率,并且与PSO-SVM算法相比,准确率提高了3%~5%,与PSO-SVM算法以及GA-SVM算法相比,IPSO-SVM的训练和泛化速度都明显提高。本文将IPSO-SVM算法应用到遥感影像的分类中,分类结果表明,与PSO-SVM算法相比IPSO-SVM算法具有更好的分类结果。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 混沌序列 支持向量机 遥感影像
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基于支持向量回归机和粒子群算法的船舶操纵运动模型辨识 被引量：10
2
作者 张心光 邹早建 王岩松 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期1427-1432,共6页
基于仿真的Z形试验数据,应用支持向量回归机对船舶操纵运动响应模型进行了机理建模,从核函数结构中得到了模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行了Z形试验的运动预报,同时引入粒子群算法对惩罚因子C值进行寻优,以减少惩罚因子C... 基于仿真的Z形试验数据,应用支持向量回归机对船舶操纵运动响应模型进行了机理建模,从核函数结构中得到了模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行了Z形试验的运动预报,同时引入粒子群算法对惩罚因子C值进行寻优,以减少惩罚因子C值选择的任意性对船舶操纵运动模型辨识精度产生的不利影响。通过将运动预报结果同仿真试验数据进行比较,验证了文中方法的有效性。 展开更多
关键词 船舶操纵 响应模型 参数辨识 支持向量回归机 粒子群算法
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基于粒子群优化支持向量回归机的黄金价格预测模型 被引量：6
3
作者 王芬 马涛 马旭 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第3期65-69,共5页
为了克服神经网络存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,提出基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的黄金价格预测方法,以影响黄金价格的美元走势、世界黄金储备、石油价格等因素为输入,黄金价格为输出.用粒子群优化算法选择合适的... 为了克服神经网络存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,提出基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的黄金价格预测方法,以影响黄金价格的美元走势、世界黄金储备、石油价格等因素为输入,黄金价格为输出.用粒子群优化算法选择合适的支持向量机参数,对支持向量回归机进行训练.应用训练完成的支持向量回归机预测下一年的黄金价格.结果证明,PSO-SVM的预测精度高于BP神经网络,PSO-SVM适用于黄金价格预测. 展开更多
关键词 粒子群算法 支持向量机回归 黄金价格 参数优化 统计学习理论
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使用粒子群算法进行特征选择及对支持向量机参数的优化 被引量：13
4
作者 张俊才 张静 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2012年第7期138-141,共4页
特征选取和参数设置是提升支持向量机分类器的效果的两个主要手段.为了将两者结合起来,实现同步优化,以达到更好的分类效果,设计了一种基于粒子群算法的分类器优化算法.新算法对粒子采用2进制编码的,设计适合的目标函数,同步进行特征选... 特征选取和参数设置是提升支持向量机分类器的效果的两个主要手段.为了将两者结合起来,实现同步优化,以达到更好的分类效果,设计了一种基于粒子群算法的分类器优化算法.新算法对粒子采用2进制编码的,设计适合的目标函数,同步进行特征选择和支持向量机参数的优化.经过对比验证,新方法能够更加准确的得到待分类数据的特征子集跟支持向量机参数,最终得到更优的处理结果. 展开更多
关键词 支持向量机 参数优化 粒子群算法 2进制编码
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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
5
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 最小二乘支持向量机
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一种新的粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测 被引量：8
6
作者 陶琳 岳小冰 《电子设计工程》 2016年第16期151-154,共4页
通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题,将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中,从而建立一种新的电力负荷预测模型(IPSO-SVM)。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量,然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的... 通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题,将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中,从而建立一种新的电力负荷预测模型(IPSO-SVM)。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量,然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的分析找到支持向量机的最优参数,并针对标准粒子群算法的缺陷进行一定的改进,从而应用于电力负荷的建模与预测,最后通过仿真对比实验来测试它的性能。实验结果表明,这种新的电力负荷预测模型能够获得较高精度的电力负荷预测结果,大大减少了训练时间,能够满足电力负荷在线预测要求。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 电力负荷预测模型 支持向量机 混沌理论
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粒子群优化算法和支持向量机的电子音乐信号分类研究 被引量：11
7
作者 李策 李智 《现代电子技术》 北大核心 2020年第21期51-54,共4页
电子音乐信号具有非平稳性变化特点,当前难以准确描述电子音乐信号的变化特点,使得电子音乐信号分类准确性不够,为了提高电子音乐信号分类准确性,提出粒子群优化算法和支持向量机的电子音乐信号分类方法。首先,分析当前国内对电子音乐... 电子音乐信号具有非平稳性变化特点,当前难以准确描述电子音乐信号的变化特点,使得电子音乐信号分类准确性不够,为了提高电子音乐信号分类准确性,提出粒子群优化算法和支持向量机的电子音乐信号分类方法。首先,分析当前国内对电子音乐信号的分类研究现状,并采集电子音乐信号;然后,对电子音乐信号分类进行噪声过滤操作,并提取电子音乐信号变化特征;最后,结合粒子群优化算法和支持向量机的优点,建立电子音乐信号分类模型,并采用多种类型的电子音乐信号进行分类性能测试实验。结果表明,粒子群优化算法和支持向量机可以有效区分各种电子音乐信号,电子音乐信号分类准确性高,使得电子音乐信号分类误差控制在实际应用区间内,同时,电子音乐信号分类准确性和效率要显著好于对比电子音乐信号分类方法。 展开更多
关键词 电子音乐信号分类 粒子群优化算法 支持向量机 音乐信号采集 特征提取 分类模型
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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
8
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 支持向量机 网络流量 混沌预测 平均绝对误差 蚁群算法
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基于支持向量机和粒子群算法的钛合金铣削加工参数优化 被引量：1
9
作者 向国齐 殷国富 《航空制造技术》 2016年第23期100-103,107,共5页
钛合金材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工效果,为保证加工质量,提高生产效率及降低加工成本,研究切削加工参数的合理选择非常重要。对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持... 钛合金材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工效果,为保证加工质量,提高生产效率及降低加工成本,研究切削加工参数的合理选择非常重要。对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量机的切削力预测模型,以材料去除率为优化目标,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的优化方法,对钛合金铣削加工参数进行了优化。结果表明,该方法准确、高效、可行,为钛合金加工工艺参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值。 展开更多
关键词 钛合金 正交试验 支持向量机 粒子群算法 参数优化
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粒子群算法结合支持向量机回归法用于近红外光谱建模 被引量：10
10
作者 程志颖 孔浩辉 +2 位作者 张俊 柏文良 甘峰 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1215-1219,共5页
研究了最小二乘法支持向量机(LSSVM)应用于烟丝样品和小麦样品的近红外光谱建模,采用粒子群优化算法(PSO)优化LSSVM的参数。通过对烟草样品和小麦样品的近红外光谱建模和预测,并与常规的偏最小二乘法(PLS)比较发现,PSO-LSSVM法具有更好... 研究了最小二乘法支持向量机(LSSVM)应用于烟丝样品和小麦样品的近红外光谱建模,采用粒子群优化算法(PSO)优化LSSVM的参数。通过对烟草样品和小麦样品的近红外光谱建模和预测,并与常规的偏最小二乘法(PLS)比较发现,PSO-LSSVM法具有更好的预测效果和稳健性。 展开更多
关键词 最小二乘法支持向量机 粒子群优化算法 烟草 小麦 近红外光谱
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基于支持向量机和粒子群算法的电站锅炉燃烧优化 被引量：11
11
作者 尹凌霄 王明春 尚强 《锅炉技术》 北大核心 2014年第4期13-17,共5页
近年来,随着煤炭价格的不断攀升和环保要求的日益严格,我国的电站锅炉运行面临着降低运行成本和降低污染物排放的双重要求,如何实现高效低污染燃烧优化日益引起了人们的关注。支持向量机作为一种新的统计学方法,在建模方面具有良好的性... 近年来,随着煤炭价格的不断攀升和环保要求的日益严格,我国的电站锅炉运行面临着降低运行成本和降低污染物排放的双重要求,如何实现高效低污染燃烧优化日益引起了人们的关注。支持向量机作为一种新的统计学方法,在建模方面具有良好的性能。借助优化燃烧特性试验数据,利用支持向量机建立锅炉燃烧过程NOx排放与热效率的响应特性模型,结合粒子群算法分别对支持向量机的结构参数及锅炉运行参数进行了优化。优化数值表明,该方法可以实现锅炉燃烧高效低污染的整体优化。 展开更多
关键词 锅炉 燃烧优化 支持向量机 粒子群算法
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基于蚁群优化算法的支持向量机参数选择及仿真 被引量：26
12
作者 刘春波 王鲜芳 潘丰 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1309-1313,共5页
基于支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,以蚁群优化算法为基础,给出支持向量回归机参数优化的一种新方法。该方法以最小化k?fold交叉验证误差为目标,对支持向量回归机中的核参数σ和惩罚系数C由蚁群... 基于支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,以蚁群优化算法为基础,给出支持向量回归机参数优化的一种新方法。该方法以最小化k?fold交叉验证误差为目标,对支持向量回归机中的核参数σ和惩罚系数C由蚁群系统中的节点值体现,数值的优选通过蚂蚁对最优路径的选择进行确定。计算机仿真结果表明:与正交法、遗传算法等相比,该方法在参数优化方面有良好的鲁棒性能和较强的全局搜索能力;该方法用于青霉素发酵过程的建模研究,建模精度较高。 展开更多
关键词 蚁群算法 支持向量回归机 参数选择 优化
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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
13
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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基于粒子群优化支持向量机的火电厂主汽温预测模型 被引量：5
14
作者 陈其松 陈孝威 +2 位作者 张欣 戚琳 吴茂念 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2010年第7期218-221,224,共5页
针对支持向量机在大规模训练中算法收敛速度慢、复杂程度高等问题,采用量子粒子群算法选取最小二乘支持向量机的模型参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了预测模型的训练速度和泛化能力.实验结果表明,该算法具有容易实现、节省计算... 针对支持向量机在大规模训练中算法收敛速度慢、复杂程度高等问题,采用量子粒子群算法选取最小二乘支持向量机的模型参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了预测模型的训练速度和泛化能力.实验结果表明,该算法具有容易实现、节省计算成本、提高收敛速度等优点,应用于火电锅炉主汽温预测模型,取得良好的效果. 展开更多
关键词 量子粒子群算法 支持向量机 优化 预测
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基于支持向量机及粒子群算法的腊肉品质等级检测 被引量：2
15
作者 郭培源 刘艳芳 +1 位作者 邢素霞 王昕琨 《肉类研究》 北大核心 2017年第3期30-34,共5页
针对近年来备受关注的腊肉酸价和过氧化值超标、褪色、出油、发黏等品质问题,提出一种快速、准确、实用的检测技术。采用支持向量机(support vector machine,SVM)将近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)检测到的酸价、过氧化值... 针对近年来备受关注的腊肉酸价和过氧化值超标、褪色、出油、发黏等品质问题,提出一种快速、准确、实用的检测技术。采用支持向量机(support vector machine,SVM)将近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)检测到的酸价、过氧化值、挥发性盐基氮和显微图像处理得到的微生物菌落总数进行多数据融合,建立腊肉品质等级检测模型,并利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行模型优化。结果表明:支持向量机的分类方法取得了与生化方法相同的腊肉分级预测结果,且采用粒子群优化后的分类模型准确率由97.5%提升到100%。证明粒子群优化支持向量机模型能够迅速对腊肉等级进行准确检测。 展开更多
关键词 腊肉品质 近红外光谱 图像处理 支持向量机 粒子群优化算法
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基于粒子群优化最小二乘支持向量机的离心式制冷机故障诊断 被引量：5
16
作者 卿红 韩华 +1 位作者 崔晓钰 范雨强 《暖通空调》 2018年第9期120-126,共7页
针对制冷系统传统故障诊断正确率低的问题,引入最小二乘支持向量机(LSSVM)算法用于制冷系统故障诊断。在LSSVM模型基础上,结合粒子群优化(PSO)得到PSOLSSVM模型,利用特征选择方法优化得到LSSVM8模型,利用组合方法得到PSO-LSSVM8模型。... 针对制冷系统传统故障诊断正确率低的问题,引入最小二乘支持向量机(LSSVM)算法用于制冷系统故障诊断。在LSSVM模型基础上,结合粒子群优化(PSO)得到PSOLSSVM模型,利用特征选择方法优化得到LSSVM8模型,利用组合方法得到PSO-LSSVM8模型。分析比较了4种模型的诊断性能。结果表明:PSO-LSSVM模型、LSSVM8模型均可改善基于LSSVM模型的制冷系统故障诊断性能,尤其是对于制冷剂泄漏/充注量不足故障,准确率分别提高1.04%,1.24%;PSO-LSSVM8模型比采用单种优化方法的诊断模型具有更好的诊断性能,可克服人为选择参数的盲目性,在全局优化与收敛速度方面具有较大优势,应用于制冷系统故障诊断具有较好的可行性。 展开更多
关键词 制冷系统 故障诊断 最小二乘支持向量机 粒子群算法 优化
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改进的粒子群算法的小波支持向量机预警模型 被引量：7
17
作者 苗旭东 魏连鑫 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第3期211-216,224,共7页
将小波函数引入支持向量机核函数,同时在支持向量机的学习算法上,引入了改进的粒子群优化算法,使得支持向量机的参数得到最优解,从而建立上市公司财务困境预警模型。实验结果表明,本文提出方法的预测准确率高于普通的小波支持向量机预... 将小波函数引入支持向量机核函数,同时在支持向量机的学习算法上,引入了改进的粒子群优化算法,使得支持向量机的参数得到最优解,从而建立上市公司财务困境预警模型。实验结果表明,本文提出方法的预测准确率高于普通的小波支持向量机预警模型。 展开更多
关键词 小波核函数 支持向量机 粒子群优化算法
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基于粒子群优化最小二乘支持向量机的交通事故预测方法 被引量：1
18
作者 韦凌翔 赵洪旭 +2 位作者 赵鹏飞 钟栋青 陈天昊 《交通工程》 2023年第4期94-99,共6页
为解决交通事故预测中非线性样本影响预测精度的问题,本文构建了基于粒子群算法(PSO)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)的交通事故预测方法.在构建交通事故数LSSVM预测模型的基础上,采用PSO算法优化LSSVM的惩罚系数和核函数宽度;设计了... 为解决交通事故预测中非线性样本影响预测精度的问题,本文构建了基于粒子群算法(PSO)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)的交通事故预测方法.在构建交通事故数LSSVM预测模型的基础上,采用PSO算法优化LSSVM的惩罚系数和核函数宽度;设计了基于粒子群优化最小二乘支持向量机的交通事故预测模型;最后以我国连续48个月的道路交通事故数据建立模型,验证了该预测方法的有效性.实验结果表明:PSO优化LSSVM的交通事故模型比使用经验参数的LSSVM预测模型的预测效果更好.是准确预测交通事故的方法. 展开更多
关键词 交通安全 交通事故 最小二乘支持向量机(LSSVM) 粒子群优化算法(PSO) 预测模型
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免疫粒子群算法与支持向量机在枯水期月径流预测中的应用 被引量：12
19
作者 李月玉 李磊 《水资源与水工程学报》 2015年第3期124-128,135,共6页
针对支持向量机(SVM)最佳算法参数难以确定以及基本粒子群算法(PSO)易陷入局部极值等不足,提出免疫粒子群算法(IAPSO),利用IAPSO算法搜寻SVM学习参数,构建IAPSO-SVM预测模型,并与PSO-SVM、GA-SVM模型作为对比,以云南省某水文站枯水期月... 针对支持向量机(SVM)最佳算法参数难以确定以及基本粒子群算法(PSO)易陷入局部极值等不足,提出免疫粒子群算法(IAPSO),利用IAPSO算法搜寻SVM学习参数,构建IAPSO-SVM预测模型,并与PSO-SVM、GA-SVM模型作为对比,以云南省某水文站枯水期月径流预测为例进行实例研究,利用实例前43年和后10年资料对模型进行训练和预测。结果表明:IAPSO-SVM模型对实例后10年枯水期1-3月月均径流预测的平均相对误差绝对值分别为3.32%、6.52%和6.55%,精度优于PSO-SVM和GA-SVM模型,表明IAPSO-SVM模型具有较高的预测精度和泛化能力。IAPSO算法利用浓度选择机制及免疫接种原理,改进了基本粒子群优化算法的全局寻优能力和收敛速度,具有较强的全局寻优能力。利用IAPSO算法优化得到的SVM学习参数可有效提高SVM模型的预测精度和泛化能力。 展开更多
关键词 月径流 径流预测 免疫粒子群算法 支持向量机 参数优化 枯水期
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基于粒子群支持向量机的轨道电路分路不良预测方法 被引量：19
20
作者 张梦琪 赵会兵 孙上鹏 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期68-74,共7页
轨道电路分路不良是影响铁路运输效率和运营安全的重要因素。本文基于ZPW-2000型轨道电路理论模型分析了分路不良对机车感应电流信号的影响,采用小波分解与重构算法对正常和分路不良情况下分路电流信号的细节分量进行分析与比较,在此基... 轨道电路分路不良是影响铁路运输效率和运营安全的重要因素。本文基于ZPW-2000型轨道电路理论模型分析了分路不良对机车感应电流信号的影响,采用小波分解与重构算法对正常和分路不良情况下分路电流信号的细节分量进行分析与比较,在此基础上提取了分路不良预测所需的特征参量,通过粒子群参数优化的支持向量机模型实现分路不良的预测。通过对比实验结果表明:本方法能够有效预测轨道电路分路不良现象,预测正确率可达99.5%,高于其他方法。 展开更多
关键词 轨道电路 分路不良 机车信号 粒子群优化算法 支持向量机
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