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。

基于支持向量机回归算法的电子机械制动传感器系统故障诊断

在介绍电子机械制动(EMB)系统总体结构的基础上,采用支持向量机回归(SVR)方法针对EMB传感器系统进行故障诊断研究。首先应用支持向量机回归算法建立EMB传感器故障预测模型,通过电流、压力及转速传感器在空间和时间上的冗余信息产生残差,利用残差阈值进行故障诊断,最后进行试验验证。试验结果表明,该算法可以对EMB系统的传感器进行有效的故障诊断,不需要考虑系统的精确模型,适用于EMB这种复杂的机电系统。

基于支持向量机回归算法的航空公司客流量预测研究

在航空公司运营管理过程中,航空客流量预测是其航班计划和机队规划的重要依据。本文介绍了航空客流量预测中常用的几种预测方法,并对他们的特点进行了分析比较;阐述了支持向量机的理论基础和原理,给出了支持向量机的回归模型,并重点探讨了预测模型中核函数的选择方法;在选择适当的参数和核函数的基础上,对航空客流量进行预测,并与BPANN和线性回归算法这两种预测方法进行对比,证明支持向量机回归算法能获得训练最小的相对误差,是相对有效的一种航空客流量预测方法。

一种优化支持向量机回归算法的印刷工序损耗值预测方法

针对印刷生产中物料需求计划的损耗值采用经验值的问题,提出一种优化支持向量机回归算法的印刷工序损耗值预测方法。通过皮尔逊相关系数量化特征值选取;采用布谷鸟搜索算法优化支持向量机回归算法的超参数选取,建立损耗预测模型;为验证模型的优越性,分别与不同的特征值选取方案、优化算法、回归算法的模型进行对比。实验结果表明该损耗预测方法具有更高泛化性和预测精度,决定系数、平均绝对百分误差、均方根误差分别为0.995、0.005、1.969,为解决后续相关问题提供了技术支持。

基于支持向量机回归算法的旅游短时客流量数据预测模型

传统的客流量数据预测模型获取的数据维数较高,难以消除冗余数据,导致预测结果误差较大。为此本文提出了基于支持向量机回归算法的旅游短时客流量数据预测模型。首先利用局部线性嵌入算法对旅游短时客流量数据样本点进行局部重构,减小重构误差,降低数据维数,并消除客流量数据中存在的噪声数据和冗余数据。然后利用支持向量机回归算法构建旅游短时客流量数据预测模型。实验结果表明:该模型预测结果的最大百分比误差、平均百分比误差和均方误差均较低,证明该模型实现了设计预期。

基于支持向量机回归算法的值机行李流量预测

随着我国民航运输客流量逐年增长,机场行李处理系统运行能力不足的问题开始凸显,而机场短时值机行李流量预测是行李处理系统优化的关键。本文通过收集某机场值机行李数据,并结合探索性数据分析与特征工程采用支持向量机回归算法建立预测模型,成功预测了该机场短时值机行李流量,最后通过与K近邻和随机森林算法对比验证了支持向量机回归算法(SVR)的可行性,预测精度均高于0.9,可满足实际工程应用的需要,为行李处理系统制造商及机场运营管理部门的服务决策及资源合理分配提供参考。

基于多输出支持向量回归算法的股市预测

提出了一种新的多输出支持向量回归算法,给出了定义在超球上的损失函数,并将训练SVM转化为迭代解线性方程组,在求解过程中采用边计算边使矩阵降阶的方法,加快了运算速度.建立了该算法应用于股市预测的模型,对上证指数的建模与预测表明:与单输出支持向量回归算法建立的模型相比,该算法具有更好的整体预测精度和抗噪性能,是对股市进行分析和预测的一种可行而有效的方法.

变电站蓄电池支持向量机建模在线监测研究

针对广泛应用于变电站储能的蓄电池,提出了一种新的蓄电池内阻在线检测技术。为了在线获得蓄电池性能,采用了支持向量机建模技术的变电站蓄电池性能在线监测方法,该方法综合了交流阴抗法和直流放电法的特点。充放电池实验数据作为最小二乘回归支持向量机的初始建模数据,从而得到基于交流阻抗法的蓄电池内阻模型和剩余容量模型。使用蓄电池运行过程中的核对性放电数据和瞬时放电数据作为回归模型的在线校正数据。基于该方法的变电站蓄电池在线监测系统已在变电站使用了4年以上,故障模拟和实际运行表明该方法能有效辨识已劣化电池以及预测电池性能的变化趋势。

多输出支持向量回归及其在股指预测中的应用

为了解决多输出回归问题,提出了一种新的多输出支持向量回归算法。给出了定义在超球上的损失函数,并将训练SVM转化为迭代解线性方程组,在求解过程中采用边计算边使矩阵降阶的方法,加快了运算速度。建立了该算法应用于股指预测的模型,对上证综合指数的建模与预测表明:与单输出支持向量回归算法建立的模型相比,该算法具有更好的整体预测精度和抗噪性能,是对证券市场进行分析和预测的一种可行而有效的方法。

神经网络和支持向量机在短期负荷预测中的应用

本文在分析了支持向量机基本原理的基础上,对支持向量机采用回归算法,建立了相应的预测模型,和改进的BP神经网络进行比较,并做了实例分析比较,证明了基于支持向量机回归算法预测模型的优越性。

基于深度学习与特征后处理的支持向量机铣刀磨损预测模型

为提高机械加工过程中的刀具磨损预测精度,建立了一种基于深度学习特征降维及特征后处理的布谷鸟优化参数的最小二乘支持向量机预测模型。该模型利用堆叠稀疏自动编码网络将时域、频域及时频域3方面提取的特征向量进行降维处理,然后利用特征后处理确保降维向量单调不递减及平滑趋势,最后采用自适应步长布谷鸟算法优化参数的最小二乘支持向量机模型预测铣刀磨损量。通过试验测试比较所提方法与其他预测方法,表明了所提模型能更有效表征铣刀磨损量,大幅降低预测误差。

基于支持向量机的过热汽温内模控制

提出一种基于支持向量机回归的内模控制算法并应用于过热气温控制。首先,简介支持向量机回归算法和内模控制原理;其次,提出基于支持向量机回归算法构造的被控过程的逆模型,将该逆模型作为控制器,并在主控系统中增加鲁棒控制器以增加系统的鲁棒性及跟踪性能。仿真结果表明提出的控制算法的控制品质优于传统的PID控制算法。

基于Tanagra的支持向量机回归算法计算抗丝虫药定量构效关系的性能评价

目的评价支持向量机回归算法(SVR)和Tanagra软件用于计算抗丝虫药物定量构效关系(QSAR)的性能。方法设计了基于Tanagra软件的SVR模型,优化模型参数计算抗丝虫药物的QSAR,并将计算结果与多元线性回归方法的结果进行比较。结果所用算法计算精度高,预测能力强,计算结果接近活性实验值,训练集和测试集的Pseudo-r2分别为0.9842、0.9057,结果明显优于多元线性回归方法。结论基于Tanagra软件的SVR可有效地改善抗丝虫药物的QSAR计算,也适用于其他药物的QSAR分析。

基于SVR算法与BP神经网络的地震预测对比研究

针对地震诱发因素的多样性和难预测性,采用了支持向量机回归算法(Support Vecfor Regres-sive,SVR),同时考虑多种因素,构建仿真模型,对震级进行了准确的预测。对比分析SVR和BP神经网络预测结果,证明了SVR预测结果速度更快、更准确、精确度更高。

自适应参数的AOSVR算法及其在股票预测中应用

以股票预测为背景,在一种在线SVR算法AOSVR中,引入Cherkassky参数选择策略,形成自适应参数的AOSVR算法.根据时间序列的变化,通过在线调整SVR参数达到更好的预测精度和泛化能力.另外,针对股票市场特性,利用AOSVR的"忘记"阈值丢掉早期数据来集中刻画近期的股市特点.将自适应参数的AOSVR算法应用到上证综合指数构成的时间序列上,取得了良好的预测效果.

基于GA-SVR的数控机床热误差建模

为了提高数控机床加工精度,消除数控机床热误差对加工精度的影响,文章提出了基于GA-SVR(遗传算法-支持向量回归机)的数控机床热误差建模方法。为了构建机床的热误差模型,首先采用温度传感器与位置传感器测量机床的温度与对应的机床主轴变形量。其次把获得的数据进行支持向量回归机建模训练,同时使用遗传算法寻找支持向量回归机相关参数的最优值。最后建立机床热误差模型,并验证模型的准确度。结果表明,基于GA-SVR的数控机床热误差建模方法具有精度高和鲁棒性强的特点。

基于支持向量机回归算法的电子机械制动传感器系统故障分析

基于支持向量机回归算法的电子机械制动传感器系统故障分析方法在自动化领域逐渐被广泛应用。本文将对电子机械制动传感器系统与支持向量机回归算法原理进行简要分析,并重点探究基于支持向量机回归算法的电子机械制动传感器系统故障分析。

数控机床热误差建模与补偿

数控机床热变形误差对零件加工精度有重大影响。基于GA-SVR(遗传算法-支持向量回归机)的数控机床热误差建模方法要点有三:其一是数据采样,用不同传感器测量机床关键点的温度与机床主轴变形量。其二是数据训练,把获得的数据进行支持向量回归机建模训练,同时使用遗传算法寻找支持向量回归机相关参数的最优值。其三是数据建模,建立机床热误差模型,并验证模型的准确度。仿真及实验结果表明,基于GA-SVR的数控机床热误差建模方法具有精度高和鲁棒性强的特点。并依此算法建立了以DSP和A/D为核心的热误差补差补偿器。

基于GA-PSO混合优化SVR的边坡危岩体稳定性评价模型

边坡危岩体稳定性评价是地质灾害防治的重要内容之一。传统的稳定性评价方法在求解复杂非线性问题时存在着精度较低、收敛速度慢等问题,为此,提出了一种基于GA-PSO混合优化支持向量回归(SVR)的边坡危岩体稳定性评价模型。首先,通过采集大量的实测数据和监测数据,建立了边坡危岩体的训练样本集;然后,将SVR算法引入稳定性评价中,利用其非线性映射性能拟合边坡危岩体的稳定性函数。为提高SVR模型的优化能力,将遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)相结合,形成了GA-PSO混合优化算法,并用于求解SVR模型中的优化问题。选取了多个现场实际边坡危岩体工程案例进行了算法测试。结果表明:相对于传统方法,GA-PSO混合优化SVR模型能够准确预测边坡危岩体的稳定性,并且具有较高的精度和较快的收敛速度。

基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测

土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测量,所获得的高光谱数据包含大量的噪声及冗余信息,因此首先用Savitzky-Golay卷积平滑对光谱数据进行降噪处理,利用连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)提取数据特征波长,然后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的超参数权值和偏置进行优化,构建SPA-GASVR混合算法模型对土壤水分和温度进行预测,并与BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、SPA-BP、SVR、SPA-SVR、GA-SVR这5种模型的预测性能进行比较。实验结果表明:各模型在土壤湿度低于30%的情况下,表现出的预测能力差异并不显著。但整体上,复合模型相比于单一的神经网络或机器学习模型具有明显的优势,且经过连续投影算法优化的模型进一步的提高其预测能力,最终SPA-GA-SVR算法在各项指标上均优于其他模型,土壤水分预测模型的R^(2)=0.981、RMSE=0.473%,土壤温度预测模型R^(2)=0.963、RMSE=0.883℃。实验证明基于高光谱数据,经过SPA和GA优化的SVR模型能实现对土壤湿度和温度精准的预测。该方法具有一定的应用价值和现实意义,可应用于便携式高光谱仪和无人机上,实现对土壤水分和温度的实时监测,为今后的播种及灌溉提供理论参考。