基于斑马算法优化支持向量回归机模型预测页岩地层压力

针对陇东地区三叠系延长组7段(长7段)页岩孔隙结构复杂、非均质性强、地层压力预测精度较低等问题,提出了一种基于斑马算法优化支持向量回归机(ZOA-SVR)模型预测地层压力的方法,并在实际钻井中进行了应用,将预测结果与基于机器算法的模型和常规地层压力预测方法结果进行了对比。研究结果表明:①ZOA-SVR模型以实测地层压力数据为目标变量,优选与陇东地区长7段页岩地层压力数据关联度达到0.70以上的深度、声波时差、密度、补偿中子、自然伽马、深侧向电阻率、泥质含量等7个参数作为输入特征参数,设置训练样本数为40,交叉验证折数为5,初始化斑马种群数量为10,最大迭代次数为70,对惩罚因子和核参数进行优化并建模,参数优化后拟合优度指标R2达到0.942,模型预测的地层压力数据在训练集和测试集上的绝对误差均低于1 MPa,预测测试集地层压力数据与实测压力数据的平均相对误差为2.42%。②ZOA-SVR模型在研究区长7段地层压力预测中优势明显,比基于粒子群优化算法、灰狼算法和蚁群算法的模型具有更好的参数调节及优化能力,R2分别提高了0.209,0.327,0.142;比等效深度法、Eaton法、有效应力法预测的地层压力精度更高,相对误差分别降低了32.53%,15.31%,5.91%。③ZOA-SVR模型在实际钻井中的应用结果显示,研究区长7段地层压力在垂向上分布较稳定,泥页岩段的地层压力高于砂岩段,地层压力系数主要为0.80~0.90,整体上属于异常低压环境,与实际地层情况相符。

机车前端薄壁吸能管仿真模型模糊参数的支持向量回归反求

为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限元模型,进行台车冲击试验验证仿真模型准确性。通过拉丁超立方试验设计驱动有限元模型进行少量计算获得数据集,有限元模型中的模糊参数为输入变量,计算与试验载荷的差异为目标响应,通过SVR方法构建映射关系,并采用增强精英保留遗传算法(strengthen elitist genetic algorithm,SEGA)对超参数进行优化,确定SVR模型最佳配置;通过该最优SVR模型再次使用SEGA优化反求,获得最佳模糊参数组合。使用这组参数组合设置有限元模型,其仿真结果相较初始计算耐撞性指标和载荷曲线匹配程度都得到了提高。研究结果为有限元模型中模糊参数的准确设定、碰撞仿真的精度提升提供了一种新的思路。

基于变量敏感度筛选的回归型支持向量机的数控机床热误差预测

随着机械制造行业的迅猛发展,对于数控机床的定位精度要求越来越高。为了提高机床定位精度,建立了基于变量敏感度筛选与回归型支持向量机(SVR)混合模型,并将其用于数控机床热误差预测方法。该方法基于对变量敏感度分析,筛选掉敏感度低的干扰自变量。本方法与基本SVR模型对数控机床热误差预测值进行对比,结果表明基本SVR受到敏感度低的干扰自变量影响,预测结果与实测热误差结果偏差较大;经过变量敏感度筛选之后的SVR混合模型预测值具有更高的准确度,验证了此模型的可行性。

基于Logistic回归和支持向量机的早发性结直肠癌风险预测模型

目的:通过Logis tic回归和支持向量机(SVM)探究早发性结直肠癌(EOCRC)和晚发性结直肠癌(LOCRC)的危险因素,建立针对不同年龄段人群的风险预测模型并比较预测效果。方法:选择2012—2022年诊断为结直肠癌患者,记录人口学特征、临床表现、既往史、家族史、生活方式、体格检查、实验室检查及病理诊断,分别建立风险预测模型,比较两模型的ROC曲线下面积(AUROC)、准确率、精确率、召回率、F1分数。结果:综合两模型结果,EOCRC风险与出现消化道出血、腹胀腹痛、大便习惯改变等临床表现、体重减轻、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与婚姻状况、阑尾切除史、糖尿病史、血脂异常病史、结直肠癌家族史也存在较弱的正相关;LOCRC风险与婚姻状况、出现临床表现、体重减轻、血脂异常、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与年龄、吸烟、阑尾切除史、结直肠癌家族史也存在一定的正相关性。两模型的AUROC、准确率、F1分数相差不大,但Logistic回归模型的精确率更高而SVM模型的召回率更高。结论:EOCRC和LOCRC的危险因素不完全相同,婚姻状况、吸烟、血脂异常、肿瘤家族史在EOCRC中的贡献低于在LOCRC中的贡献。相较Logistic回归,SVM能发现更多的结直肠癌危险因素,能尽可能多的找出结直肠癌的可能患者。

基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归的红枣产量预测

随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前红枣产量预测模型精度低、模型优化时间过长等问题,以山西省1993—2020年的红枣产量及17个维度的因素作为基础数据,提出一种基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归(principal component analysis-fruit fly optimization algorithm-support vector regression,PCA-FOA-SVR)的红枣产量预测模型。首先利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对数据进行降维处理,以5维的指标作为输入变量,产量作为输出变量;其次以支持向量机回归(support vector regression,SVR)为基础模型,利用果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对SVR参数惩罚因子c和核函数参数g进行寻优,构建PCA-FOA-SVR模型。对试验结果进行验证。发现PCA-FOA-SVR的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、决定系数R 2分别为3.11、3.01、0.96,SVR的各指标分别为5.33、4.07、0.9,分别提高了41.7%、26%、6.7%,最后通过GM(1,1)对各维度的数据进行预测,利用PCA-FOA-SVR模型对未来10年山西省红枣产量进行预测,结果显示在2025年红枣产量会达到一个峰值,对后续相关研究提供了一定的科学依据。

结合支持向量机回归应用于水体中两种喹诺酮类抗生素的荧光检测

喹诺酮类抗生素(QNs)因其高效的抗菌作用被广泛应用于疾病治疗和动物养殖,过量使用的QNs随着污水排放在自然水体中累积,导致自然水体中抗性细菌和抗性基因过量滋生,对环境生态以及人类健康构成严重威胁。传统的QNs检测方法的检测灵敏度高、准确度好,但时间消耗较久、仪器设备价格昂贵、现场检测较困难,而荧光分析技术检测时间短,尤其是三维荧光光谱技术能够在短时间内通过一次检测获得大量的目标物特征信息,通过与数据统计及机器学习模型相结合,利用数学手段可以在短时间内对多种QNs进行检测。充分利用QNs的荧光光谱信息,结合支持向量机回归(SVMR)分别创建以氧氟沙星(OFL)和诺氟沙星(NOR)为代表的QNs预测模型,再将未知样品的荧光光谱信息代入到创建的模型中,即可快速获得测定结果。在构建模型的过程中将偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)和SVMR这两种监督学习方式作比较,发现SVMR具有良好的预测效果,通过调整参数与核函数,可使OFL和NOR在2~600μg·L^(-1)范围内具有良好的线性范围,线性相关系数均为0.9920,最低检出限在0.064~0.080μg·L^(-1)之间。将该方法应用到青岛市近岸海水和水库水的QNs检测,OFL在海水中的平均加标回收率为98.62%,在水库水中的平均加标回收率为103.90%,NOR在海水中的平均加标回收率为104.01%,在水库水中的平均加标回收率为105.89%,两种QNs在实际水体中的标准偏差均不超过9.21%。该方法检测速度快,在3 min内即可完成对一个未知样品的定量分析,可以快速筛查环境中是否存在QNs的风险因素。创新性的采用SVMR与荧光光谱技术相结合的方法,研发了一种可以用于实际水体中QNs现场快速检测的新方法,为实现环境水体中QNs的现场快速检测提供了一种科学可靠的新思路。

基于灰狼优化支持向量机回归与SHAP值的锡冶炼能耗预测

锡冶炼过程综合能源消耗占整个锡生产过程90%,存在很大节能潜力。针对锡冶炼过程综合能耗机理模型难以建立、导致预测准确度不高的问题,提出灰狼优化的支持向量机回归(GWO-SVR)模型用于锡冶炼过程综合能耗的预测,并以某锡冶炼厂为例,将所提模型与SVR、RF(随机森林)、BP(反向传播神经网络)、LR(线性回归)模型进行比较。结果表明,GWO-SVR模型可获得最理想的预测结果,在预测精度上相比于其他机器学习算法有着巨大优势。此外,使用SHAP值从全局解释和单样本解释两个方面解释所建立的GWO-SVR模型,可视化特征对输出的贡献,增加了GWO-SVR的可解释性,并以此制定可靠的节能策略。

基于逻辑回归和支持向量机耦合模型的滑坡易发性分析

滑坡灾害的发生具有累进性,进行滑坡易发性评价是防灾减灾的前提。以四川省旺苍县为例,使用频率比法判断12个滑坡影响因子的各分级区间滑坡敏感性,经波段集统计确定11个滑坡影响因子作为滑坡易发性评价因子,通过建立逻辑回归-支持向量机(logistic regression-support vector machine,LR-SVM)耦合模型,搭建滑坡易发性评价体系,完成旺苍县滑坡易发性评价并进行模型精度比较。研究结果表明:逻辑回归-支持向量机耦合模型的评价指标结果均优于逻辑回归模型,易发性分区结果更合理,预测精度更高;在低易发区选取非滑坡点为提高滑坡易发性评价性能作用明显;研究区内道路、高程和NDVI对滑坡发育的敏感性较强;高易发区主要分布于低海拔的水系和道路两侧。

粒子群算法优化支持向量回归的民机客舱座椅舒适度评价预测

为建立民机客舱座椅舒适度主客观评价之间复杂非线性的评价预测模型,同时提高模型的预测精度,本文将支持向量回归(Support vector regression,SVR)中的惩罚参数C、通道控制参数ε以及核函数参数σ作为优化目标,利用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)寻找全局最优参数,建立PSO-SVR人-民机客舱座椅舒适度评价预测模型,并对预测结果进行对比分析。分析结果表明:与BP神经网络(Back propagation,BP)模型相比,支持向量回归模型具有良好的鲁棒性;与SVR模型相比,PSO-SVR模型预测精度更高,误差波动小,预测结果均方误差(MSE)降低了85.95%,决定系数(R2)提高了15.42%。因此粒子群算法可以有效提高支持向量回归模型的预测精度和泛化能力。

基于优化多维支持向量机回归模型的土体参数反演

针对如何有效提高位移监测数据反演土体参数精度的问题,提出一种基于麻雀搜索算法优化多维支持向量机回归模型的土体参数反演方法。依托黄土区超深路堑边坡工程项目,采用有限差分软件FLAC3D建立边坡二维模型,并利用正交试验进行土体参数的多因素敏感性分析以确定待反演参数。然后建立符合实际开挖情况的边坡三维开挖模型,计算不同反演参数下的模拟位移值以获得训练数据。利用麻雀搜索算法获得多维支持向量机回归模型的最优参数从而构建SSA-MSVR模型,使用训练数据训练优化模型。最后,将实际监测位移代入训练好的模型求得土体最优反演参数并分析验证反演参数的正确性。结果表明:影响边坡稳定性系数的土体参数敏感性排序前4位为老黄土的内摩擦角、红黏土的内摩擦角、老黄土的黏聚力和老黄土的弹性模量,确定了这4个参数为待反演参数;超深路堑边坡开挖完成后,边坡顶部产生沉降位移,而底部出现卸荷回弹现象;利用反演参数计算的位移模拟值与实际监测值相对误差均小于10%,证明SSA-MSVR模型应用于土体参数反演效果较好,为参数反演提供了新的思路和方法。

基于支持向量机回归的精轧带钢调平预测模型

采用支持向量机算法建立了精轧部分带钢跑偏调平的预测模型.在精轧部分针对粗轧来料头部的跑偏进行控制,预测结果与筛选得到的优秀调平样本趋势基本一致.同时为了评估和分析SVM模型的性能,采用均方误差MSE以及相关系数r作为预测模型性能的评价指标.结果表明,基于支持向量机的预测模型具有较好的效果.

支持向量机回归算法的唐山市降水量空间插值研究

针对传统插值方法在处理小样本和非线性问题上的不足,运用支持向量机回归(SVR)算法对唐山市降水量进行空间插值研究,提出了SVR算法的解决方案,以提高降水预测的准确性。通过收集2020年唐山市32个气象站点观测数据,提取经度、纬度、经纬度乘积、海拔、坡度、坡向和GPM等参数作为特征变量,并利用SVR算法建立降水量空间插值模型。研究结果表明,SVR在解决小样本和非线性问题上具有显著优势,能够有效分析多维变量对降水量分布的影响;验证显示其插值精度R2为0.79, MAE和RMSE分别为33.57mm、39.29mm,该精度在可接受范围内。通过SVR插值法生成精确的降水量分布式信息,可为唐山市旱涝减灾、水资源利用及生态保护提供科学数据支持。

增量式稀疏密度加权孪生支持向量回归机

密度加权孪生支持向量回归机(DWTSVR)是一种能够反映数据内在分布的回归算法,具有预测精度高和鲁棒性强等优点,然而其并不适用于训练样本以增量形式提供的场景。针对该问题,提出一种增量式稀疏密度加权孪生支持向量回归机(ISDWTSVR)。首先,辨别新增数据是否为异常样本,并赋予有效样本适当的权重,减小异常样本对模型泛化性能的影响;其次,结合矩阵降维与主成分分析思想筛选出原始核矩阵中的一组特征列向量基代替原特征,实现核矩阵列稀疏化,以获得稀疏解;接着,借助牛顿迭代法和增量学习策略对上一时刻的模型信息进行调整,实现模型的增量更新,同时结合矩阵求逆引理避免增量更新过程中直接求解逆矩阵,进一步加快训练速度;最后,在UCI基准数据集上进行仿真实验,并与现有代表性算法进行比较。实验结果表明,ISDWTSVR继承了DWTSVR的泛化性能,在大规模数据集Bike-Sharing上,新增一个样本模型更新平均CPU时间为5.13 s,较DWTSVR缩短了97.94%,有效地解决了模型必须从头开始重新训练的问题,适用于大规模数据集的在线学习。

基于支持向量回归机的航空飞机零部件异常检测研究

为优化航空飞机零部件异常检测效果,准确地检测识别出航空飞机零部件的异常状态,利用支持向量回归机,开展了零部件异常检测研究。首先,实时采集飞机零部件的相关数据,提取零部件特征;其次,基于支持向量回归机,构建检测模型,判断数据点是否为异常值;在此基础上,利用劣化度,对飞机零部件的异常情况作出检测,识别零部件的健康状态。实验结果表明,提出方法应用后,零部件异常检测结果与实际情况更加接近,能够更准确地检测识别出航空飞机零部件的异常状态。

一种基于支持向量机回归的制氧系统寿命预估方法

随着我国老龄化程度的加深及后疫情时代大背景下国内医疗系统市场规模的不断扩大,制氧系统行业的发展进入快速扩容阶段。同时,制氧系统突发故障对吸氧人群生命与心理造成不可逆损伤的问题接踵而至。制氧行业迫切需要一种针对制氧系统寿命的预估方法,以解决制氧系统突发故障影响吸氧人群生命与财产安全的问题。该研究提出一种基于支持向量机回归(SVR)的制氧系统寿命预估方法。首先,基于SVR原理建立一种寿命预估模型,通过对某制氧系统3500h的氧浓度监测数据进行SVR训练,得到制氧系统的寿命预估模型。然后,规律选取300组氧浓度数据分别进行训练集预测和预测集预测,结果显示,该预测模型的准确性较高,且模型对预测集样本的预测结果与氧浓度监测的真实值基本保持一致。最后,对该制氧系统的吸附塔进行拆机验证,发现分子筛确有失效现象,经实际测量失效程度为6%,表明该模型可应用于制氧系统的寿命预估,并取得了良好的结果。因此,基于SVR的制氧系统寿命预估方法可以准确、有效地预估制氧系统的使用寿命,避免其突发故障,同时也为后续制氧系统的寿命预估方法提供了思路。

基于支持向量机回归算法的盾构下穿市政管线参数优化研究

随着盾构法施工在我国城市地铁隧道建设的广泛应用,盾构施工将面临越来越复杂的施工场景,尤其是在城市生活区的施工中,将不可避免地穿越各类复杂的市政管线。以合肥某地铁盾构工程下穿市政管线为背景,通过建立数值模型,构建了基于支持向量机回归(SVMR)算法的机器学习模型,并通过优化算法反向求解得到了符合施工要求的盾构参数优化方案。研究结果表明,方法的有效性通过了数值模拟试验和工程实践的验证,能够基于已有的少量盾构参数,针对关键掘进参数如推力、刀盘转速等进行优化,并提出最优组合方案,以确保施工的安全与高效,可为类似工程提供参考。

基于支持向量机回归的粉煤灰混凝土氯离子质量分数预测

基于自然潮差环境下粉煤灰混凝土长期暴露试验,获取了3150组自由氯离子质量分数数据,建立了基于支持向量机回归方法(Support Vector Regression,SVR)的粉煤灰混凝土中自由氯离子质量分数预测模型。该模型研究了数据预处理方法,核函数以及超参数优化方法对自由氯离子质量分数预测精度的影响,分析了水灰比、粉煤灰掺量、暴露时间和渗透深度4个输入参数对自由氯离子质量分数预测结果的影响大小。同时,开展基于未测参数的自由氯离子质量分数预测。结果表明:当采用归一化的数据预处理方式,并使用径向基核函数及贝叶斯优化算法时,自由氯离子质量分数预测结果最佳。当自由氯离子质量分数小于0.1%时,所构建的SVR模型得到的预测值与实际氯离子质量分数存在较大差距。

非平行ε-带支持向量回归机

提出了一个非平行ε-带支持向量回归机,它通过一对凸二次规划问题确定一个ε-不敏感的上界超平面和一个ε-不敏感的下界超平面,从而得到最终的回归函数。每个凸二次规划问题的规模是传统的支持向量回归机的一半。与双支持向量机相比,虽然它们都是寻找两个不一定平行的超平面来构造最终的回归函数,但是非平行ε-带支持向量回归机的几何意义更接近传统的支持向量回归机。数据实验结果也表明,非平行ε-带支持向量回归机不仅具有良好的泛化性能,而且速度快。

支持向量机回归在线建模及应用

支持向量机 (SVM)回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点。讨论了建模中 SVM核函数、损失函数的选取和容量控制等问题 ,并用实验加以验证。将 SVM回归动态建模理论应用于非线性、时变、大时延温室环境温度变化的建模和预测 ,模型简单 ,预测效果好。

基于支持向量机的输电线路覆冰回归模型

为对输电线路覆冰进行有效地监测、预测及预警,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的输电线路覆冰回归模型,用于输电线路覆冰情况的短期预测。这一研究工作是在MATLAB环境下,应用LIBSVM软件包编程进行建模仿真的;针对实测微气象-覆冰数据多维、自由度大的特性,选定与覆冰相关性最大的气温、相对空气湿度数据以及覆冰参考量作为输入量,覆冰质量作为输出量;提出了基于支持向量机的超短期预测、短期迟滞预测和滚动预测3种预测模型,并通过实例数据仿真评估了模型的有效性。结果表明:超短期预测模型预测精度>90%,但时效仅15min、实用价值较低;短期迟滞预测模型和滚动预测模型在2h内预测精度均>80%,可适用于输电线路覆冰的短期实时预测;滚动预测模型理论上可预测更长期的覆冰情况,假设微气象参量恒定不变限制了其预测精度,若结合微气象预报将会有更好的预测效果。由于目前适用于建模仿真的完整覆冰数据较少,因此支持向量机用于建立输电线路覆冰回归模型的有效性和稳定性还有待进一步验证。