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边坡位移非线性时间序列采用支持向量机算法的智能建模与预测研究 被引量:66
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作者 刘开云 乔春生 滕文彦 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期57-61,共5页
介绍了人工智能领域最新的基于结构风险最小化原理的数据挖掘算法———支持向量机算法,运用Matlab语言编写了程序,采用不同的核函数对具体的边坡工程实例作了计算,并将人工神经元网络计算结果与之对比,可见无论是在学习或预测精度方面... 介绍了人工智能领域最新的基于结构风险最小化原理的数据挖掘算法———支持向量机算法,运用Matlab语言编写了程序,采用不同的核函数对具体的边坡工程实例作了计算,并将人工神经元网络计算结果与之对比,可见无论是在学习或预测精度方面,支持向量机算法较基于经验风险最小化原理的人工神经元网络算法都有很大的优越性,可以运用于实际工程。 展开更多
关键词 边坡 位移 线性 时间序列 支持向量 回归算法 位移预测
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最大散度差和大间距线性投影与支持向量机 被引量:58
2
作者 宋枫溪 程科 +1 位作者 杨静宇 刘树海 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期890-896,共7页
首先对 Fisher 鉴别准则作了必要的修正,并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器;然后探讨了当参数 C 趋向无穷大时,最大散度差分类器的极限情况,得到了大间距线性投影分类器;最后通过分析说明,大间距线性投影分类器实际上是... 首先对 Fisher 鉴别准则作了必要的修正,并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器;然后探讨了当参数 C 趋向无穷大时,最大散度差分类器的极限情况,得到了大间距线性投影分类器;最后通过分析说明,大间距线性投影分类器实际上是在模式样本线性可分的条件下,线性支持向量机的一种特殊情况.在 ORL 和 NUST603人脸库上的测试结果表明,最大散度差分类器和大间距线性投影分类器可以与线性支持向量机、不相关线性鉴别分析相媲美,优于 Foley-Sammon 鉴别分析方法. 展开更多
关键词 最大散度差 大间距线性投影 支持向量 FISHER鉴别准则 线性鉴别分析 人脸 识别
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基于支持向量机的非线性模型预测控制 被引量:41
3
作者 张浩然 韩正之 李昌刚 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期330-334,共5页
支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题。又由于采用了核函数思想,使它把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的复杂... 支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题。又由于采用了核函数思想,使它把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的复杂度。提出了一种基于支持向量机的模型预测控制结构,并使用一个新的随机搜索优化算法来求解预测控制律,计算机仿真证明了所设计的控制算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 线性模型 支持向量 模型预测控制 搜索 MPC
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新型直线电机支持向量机非线性建模研究 被引量:12
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作者 赵吉文 刘永斌 +2 位作者 苏亚辉 孔凡让 张平 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期450-455,共6页
以一种新型圆筒直线电机为研究对象,通过建立直线电机的有限元模型及试验验证,获得了直线电机的一种仿真计算方法。在正交试验设计和随机试验设计的基础上,建立了直线电机性能参数的样本空间,采用支持向量机(SVM)回归建模方法,建立了直... 以一种新型圆筒直线电机为研究对象,通过建立直线电机的有限元模型及试验验证,获得了直线电机的一种仿真计算方法。在正交试验设计和随机试验设计的基础上,建立了直线电机性能参数的样本空间,采用支持向量机(SVM)回归建模方法,建立了直线电机的非线性数学模型,并将有限元模型和SVM模型进行了比较,证实了SVM模型的可靠性和高效性。 展开更多
关键词 直线电 有限元模型 支持向量 线性模型
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基于粒子群优化的非线性系统最小二乘支持向量机预测控制方法 被引量:46
5
作者 穆朝絮 张瑞民 孙长银 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期164-168,共5页
对于非线性系统预测控制问题,本文提出了一种基于模型学习和粒子群优化(PSO)的单步预测控制算法.该方法使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立非线性系统模型并预测系统的输出值,通过输出反馈和偏差校正减少预测误差,由PSO滚动优化获得非... 对于非线性系统预测控制问题,本文提出了一种基于模型学习和粒子群优化(PSO)的单步预测控制算法.该方法使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立非线性系统模型并预测系统的输出值,通过输出反馈和偏差校正减少预测误差,由PSO滚动优化获得非线性系统的控制量.该方法能在非线性系统数学模型未知的情况下设计出有效的预测控制器.通过对单变量多变量非线性系统进行仿真,证明了该预测控制方法是有效的,且具有良好的自适应能力和鲁棒性. 展开更多
关键词 线性系统 预测控制 最小二乘支持向量 粒子群
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基于支持向量机的非线性AVO反演 被引量:24
6
作者 邴萍萍 曹思远 路交通 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期1025-1032,共8页
本文提出了一种新的AVO非线性反演方法,即利用支持向量机来求解AVO非线性反演问题.文中先对支持向量机的原理进行了阐述,然后建立了适合AVO反演的支持向量机模型.最后利用该方法对模型数据和实际资料进行了反演计算,反演结果表明,该方... 本文提出了一种新的AVO非线性反演方法,即利用支持向量机来求解AVO非线性反演问题.文中先对支持向量机的原理进行了阐述,然后建立了适合AVO反演的支持向量机模型.最后利用该方法对模型数据和实际资料进行了反演计算,反演结果表明,该方法在没有牺牲反演效果的情况下较好的解决了传统反演方法所具有的局限性,可以直接从合成记录中提取地层的弹性参数,反演速度快、稳定性好. 展开更多
关键词 线性 AVO反演 支持向量 统计学习理论
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基于支持向量机的未知非线性系统辨识与控制 被引量:31
7
作者 张浩然 韩正之 李昌刚 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期927-930,共4页
针对一个未知非线性系统 ,提出了基于支持向量机的建模与控制结构 .该控制结构以支持向量机为辨识器 ,并用指数梯度算法来求控制作用 .仿真实例表明了提出的方法是正确。
关键词 辨识与控制 线性系统 支持向量 统计学习理论
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基于支持向量机的非线性系统辨识 被引量:59
8
作者 张浩然 韩正之 李昌刚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第1期119-121,共3页
支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,该文利用支持向量机对非线性系统进行黑箱建模,介绍了v-SVR的基本理论,并进行了仿真实验,结果验证了所提出的方法的正确性和有效性。
关键词 支持向量 线性系统 统计学习理论 回归估计 系统辨识
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最小二乘小波支持向量机在非线性系统辨识中的应用 被引量:44
9
作者 崔万照 朱长纯 +1 位作者 保文星 刘君华 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期562-565,586,共5页
基于小波分解和支持向量核函数的条件,提出了一种多维允许支持向量小波核函数.该核函数不仅是近似正交的,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提高了支持向量机的泛化能力.基于小波核函数和正则化理论提出了最小... 基于小波分解和支持向量核函数的条件,提出了一种多维允许支持向量小波核函数.该核函数不仅是近似正交的,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提高了支持向量机的泛化能力.基于小波核函数和正则化理论提出了最小二乘小波支持向量机(LS WSVM)并将LS WSVM用于非线性系统的辨识,提高了辨识效果,减少了计算量.仿真结果表明:LS WSVM在同等条件下比传统支持向量机的辨识精度提高约13 1%,因而更适合于工程应用. 展开更多
关键词 小波核函数 最小二乘小波支持向量 线性系统辨识
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基于支持向量机的非线性弹性阻抗反演方法 被引量:13
10
作者 苏建龙 米鸿 +2 位作者 王彦春 张丰麒 唐静 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期751-758,6,共8页
常规弹性阻抗反演是由Zoeppritz方程近似式组建线性方程组并求解,但是弹性阻抗与弹性参数是一种完全非线性关系。本文把支持向量机方法引入弹性阻抗反演过程中,提出一种新的非线性弹性阻抗反演方法:1在基于精确Zoeppritz方程正演角道集... 常规弹性阻抗反演是由Zoeppritz方程近似式组建线性方程组并求解,但是弹性阻抗与弹性参数是一种完全非线性关系。本文把支持向量机方法引入弹性阻抗反演过程中,提出一种新的非线性弹性阻抗反演方法:1在基于精确Zoeppritz方程正演角道集基础上生成部分叠加剖面并求取弹性阻抗;2运用支持向量机方法训练弹性阻抗与弹性参数的非线性关系;3由此非线性关系反演弹性参数。将该方法用于模型数据和实际资料,反演结果表明支持向量机的非线性弹性阻抗反演保持了常规弹性阻抗反演稳定性的同时提高了弹性参数的反演精度,且克服了常规波阻抗反演解决不了的远炮检距数据或弹性参数纵向变化大等缺陷。 展开更多
关键词 线性 弹性阻抗反演 精确Zoeppritz方程 支持向量
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基于最小二乘支持向量机的非线性系统建模 被引量:27
11
作者 相征 张太镒 孙建成 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期2684-2687,共4页
探讨了利用支持向量机进行非线性系统建模的方法。首先,利用相空间重构,将非线性时间数据序列映射到高维空间,以便把时间序列中蕴藏的信息充分显露出来。其次,基于最小二乘支持向量机(RLS-SVM)对系统进行建模,仿真结果表明,支持向量机... 探讨了利用支持向量机进行非线性系统建模的方法。首先,利用相空间重构,将非线性时间数据序列映射到高维空间,以便把时间序列中蕴藏的信息充分显露出来。其次,基于最小二乘支持向量机(RLS-SVM)对系统进行建模,仿真结果表明,支持向量机具有良好的非线性建模能力和泛化能力,原始时间数据序列和重建时间数据序列相似,说明提出的算法能够有效的对非线性动态系统的时间序列进行建模。 展开更多
关键词 支持向量 线性建模 相空间 最小二乘
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基于粒子群优化最小二乘支持向量机的非线性AVO反演 被引量:11
12
作者 谢玮 王彦春 +3 位作者 刘建军 苏建龙 毛庆辉 何润 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1187-1194,1052,共8页
为了求解非线性AVO反演问题,本文提出基于粒子群算法和最小二乘支持向量机的非线性AVO反演方法,并用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数。即首先通过精确Zoeppritz方程正演得到角道集,并进行动校正和部分角度叠加;然后运用最小二... 为了求解非线性AVO反演问题,本文提出基于粒子群算法和最小二乘支持向量机的非线性AVO反演方法,并用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数。即首先通过精确Zoeppritz方程正演得到角道集,并进行动校正和部分角度叠加;然后运用最小二乘支持向量机方法建立反射振幅与弹性参数之间的非线性模型;最后以此非线性模型对地震道集数据进行反演。模型数据和实际资料的反演结果表明,该方法克服了常规广义线性AVO反演在远炮检距及弹性参数纵向变化大等情况下的缺陷,可直接从实际地震道集数据中提取较高精度的地层弹性参数,具有快速稳健、抗噪能力强的优点。 展开更多
关键词 线性AVO反演 粒子群算法 最小二乘支持向量 广义线性AVO反演
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基于支持向量机的非线性系统预测控制 被引量:21
13
作者 张日东 王树青 李平 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期1066-1073,共8页
针对离散非线性系统,提出一种可用于非线性过程的支持向量机预测控制方法,并给出了控制律的收敛性分析.该方法将复杂的非线性预测方程转化成直观而有效的线性形式,同时利用线性预测控制方法求得解析的控制律,避免了复杂的非线性优化求解... 针对离散非线性系统,提出一种可用于非线性过程的支持向量机预测控制方法,并给出了控制律的收敛性分析.该方法将复杂的非线性预测方程转化成直观而有效的线性形式,同时利用线性预测控制方法求得解析的控制律,避免了复杂的非线性优化求解,对非线性工业焦化装置温度控制的仿真结果表明了算法的有效性. 展开更多
关键词 支持向量 预测控制 线性过程 工业焦化装置
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非线性位移时间序列预测的进化-支持向量机方法及应用 被引量:95
14
作者 赵洪波 冯夏庭 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期468-471,共4页
提出了一种新的岩土结构位移预测的进化支持向量机方法,用遗传算法来搜索支持向量机的参数和核函数,避免了人为选择参数的盲目性,同时提高了支持向量机的推广预测能力;利用这种非线性智能预测方法,滚动预测施工位移变形量,以便及时调整... 提出了一种新的岩土结构位移预测的进化支持向量机方法,用遗传算法来搜索支持向量机的参数和核函数,避免了人为选择参数的盲目性,同时提高了支持向量机的推广预测能力;利用这种非线性智能预测方法,滚动预测施工位移变形量,以便及时调整和优化施工步序,维护岩土结构的稳定性。将该方法用于卧龙寺边坡变形、三峡永船闸边坡变形预测,结果表明,该方法具有科学可靠、实时性的优点,具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量 边坡 位移 预测 线性位移
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基于多属性决策和支持向量机的风电功率非线性组合预测 被引量:16
15
作者 严欢 卢继平 +1 位作者 覃俏云 张宜阳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期29-34,共6页
针对单一预测模型误差波动较大和线性组合预测的局限性,提出了基于多属性决策和支持向量机(SVM)的风电功率非线性组合预测模型。首先基于多属性决策理论,在检验其预测有效的情况下选择3种最优模型作为单项预测模型,并分别建模预测得到3... 针对单一预测模型误差波动较大和线性组合预测的局限性,提出了基于多属性决策和支持向量机(SVM)的风电功率非线性组合预测模型。首先基于多属性决策理论,在检验其预测有效的情况下选择3种最优模型作为单项预测模型,并分别建模预测得到3种不同的预测结果;然后将各单项的预测结果作为训练输入,将相应的实际值作为训练输出,建立SVM组合预测模型。为检验该模型预测的有效性,用2组不同的历史数据进行验证,结果表明:该组合模型综合了各单项模型的优点,其均方根误差和平均百分比误差均小于各单项模型及其他组合模型,有效地提高了预测精度。最后还研究了采样间隔对预测结果的影响,结论表明:当采样间隔为5~15min时,预测精度较高。 展开更多
关键词 风电功率 线性组合 组合预测 多属性决策 支持向量 采样间隔
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非线性回归支持向量机的SMO算法改进 被引量:11
16
作者 赵长春 姜晓爱 金英汉 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期125-130,共6页
为了解决非线性数据和非线性函数的回归问题,采用了支持向量机序列最小优化算法.原始序列最小优化(SMO,Sequential Minimal Optimization)算法存在训练速度慢和训练结果不稳定的缺点,为了能加快SMO算法的训练速度和提高训练结果稳定性,... 为了解决非线性数据和非线性函数的回归问题,采用了支持向量机序列最小优化算法.原始序列最小优化(SMO,Sequential Minimal Optimization)算法存在训练速度慢和训练结果不稳定的缺点,为了能加快SMO算法的训练速度和提高训练结果稳定性,通过改进优化乘子更新方法、采用双阈值法、预存核函数、增加停机准则等方法对SMO算法做了改进.仿真实验表明,改进的算法能很好地对非线性数据和非线性函数进行回归,具有比原始SMO算法更快的训练速度和稳定的训练结果. 展开更多
关键词 支持向量 回归 线性数据 线性函数 序列最小优化算法
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滑坡变形的支持向量机非线性组合预测 被引量:12
17
作者 董辉 傅鹤林 冷伍明 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期132-136,共5页
在分析支持向量机(SVM)用于时间序列预测和非线性组合原理基础上,提出基于支持向量机的非线性组合预测方法。利用4种单项预测方法,包括SVM、径向基函数前向型神经网络(RBF)、反馈型神经网络(El-man)及3层神经网络(ANN),分别进行滑坡变... 在分析支持向量机(SVM)用于时间序列预测和非线性组合原理基础上,提出基于支持向量机的非线性组合预测方法。利用4种单项预测方法,包括SVM、径向基函数前向型神经网络(RBF)、反馈型神经网络(El-man)及3层神经网络(ANN),分别进行滑坡变形时序的建模与预测。对4种方法的预测结果再采用线性组合方法(简单平均、方差倒数、改进最优加权系数)和非线性组合方法(SVM、BP神经网络)进行组合预测及方法性能的比较。结果表明,非线性组合的平均相对误差明显低于线性组合方法,且对滑坡这种具有一定程度不确定性的非线性系统,SVM的非线性组合方法有着更理想的预测效果,7步外推预测准确度控制在89.3%以上。而与BP神经网络非线性组合相比,SVM也具有更好的稳健性和泛化性。 展开更多
关键词 线性组合 支持向量 Elman反馈神经网络 滑坡
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基于支持向量机的参数自整定PID非线性系统控制 被引量:20
18
作者 刘涵 刘丁 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期468-474,共7页
对非线性系统提出了一种基于支持向量机的自整定PID控制新方法.用支持向量机辨识系统的非线性关系,并对之进行线性化,提取出瞬时线性模型,采用最小方差的准则获取PID控制器的最优参数.为改善控制器的性能,提出了一些改进措施,包括使用... 对非线性系统提出了一种基于支持向量机的自整定PID控制新方法.用支持向量机辨识系统的非线性关系,并对之进行线性化,提取出瞬时线性模型,采用最小方差的准则获取PID控制器的最优参数.为改善控制器的性能,提出了一些改进措施,包括使用一阶滤波器、控制器参数更新标准及惩罚系数的调整等.通过对典型非线性系统的仿真.验证了该方法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 支持向量 线性控制 PID控制器 线性 自整定
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基于多核支持向量机的高光谱影像非线性混合像元分解 被引量:13
19
作者 谭熊 余旭初 +1 位作者 张鹏强 秦进春 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1912-1920,共9页
针对基于线性模型分解高光谱影像混合像元分解精度低,而非线性模型难以建立等问题,提出了利用多核支持向量机(MKSVM)的后验概率进行高光谱影像非线性混合像元分解的方法。该方法在支持向量机的基础上,以线性加权组合核函数代替单核函数... 针对基于线性模型分解高光谱影像混合像元分解精度低,而非线性模型难以建立等问题,提出了利用多核支持向量机(MKSVM)的后验概率进行高光谱影像非线性混合像元分解的方法。该方法在支持向量机的基础上,以线性加权组合核函数代替单核函数,采用简单多核学习方法迭代解算权系数来实现分类。然后,通过S型函数将分类器输出值转化为概率;将两两配对概率转换为多类后验概率。最后,利用后验概率实现高光谱影像的非线性混合像元分解。采用该方法对两组推帚式超光谱成像仪(PHI)的高光谱影像进行了对比实验,结果表明:该方法的分类精度分别提高到95.62%和91.51%,均方根误差(RMSE)最小分别为11.15%和7.55%,均小于15%。实验结果显示提出的方法基本消除了混合像元对高光谱影像分类的影响,提高了分类精度。 展开更多
关键词 混合像元分解 线性分解 多核支持向量 高光谱影像
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非线性控制系统的支持向量机辨识建模研究 被引量:5
20
作者 曹克强 胡良谋 +2 位作者 李小刚 熊申辉 胡飞 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2011年第7期102-105,126,共5页
针对非线性控制系统辨识建模难的问题,系统研究了基于支持向量机的非线性控制系统的辨识建模理论和方法,然后利用回归型支持向量机(Support Vector Regression,SVR)设计了一个非线性控制系统的辨识建模系统。仿真试验结果表明,SVR具有... 针对非线性控制系统辨识建模难的问题,系统研究了基于支持向量机的非线性控制系统的辨识建模理论和方法,然后利用回归型支持向量机(Support Vector Regression,SVR)设计了一个非线性控制系统的辨识建模系统。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,从而验证了该辨识方法的有效性和先进性。 展开更多
关键词 支持向量 回归型支持向量 线性控制系统 系统辨识
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