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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
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作者 李晋泽 赵素娟 +3 位作者 李宁 李俊成 刘森 马继东 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第4期1425-1432,共8页
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 compone... 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。 展开更多
关键词 红枣产量预测 支持向量回归(SVR) 果蝇算(FOA) 主成分分析(PCA)
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一种基于支持向量机回归的制氧系统寿命预估方法
2
作者 刘健民 《医疗装备》 2024年第6期28-32,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 支持向量回归 制氧系统 寿命预估 传感器
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基于特征变量与支持向量机回归克里格(SVRK)法的湿地土壤有机质空间变异特征分析 被引量:5
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作者 陈思明 王宁 +1 位作者 秦艳芳 张红月 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1298-1305,共8页
选取有效变量与适宜方法有助于揭示河口湿地土壤有机质的空间分异特征,对维护湿地生态平衡和全球碳循环具有重要作用。以福州市闽江河口湿地为研究区,采用逐步回归分析(SLR)与主成分分析(PCA)法筛选显著的特征变量,运用支持向量机回归... 选取有效变量与适宜方法有助于揭示河口湿地土壤有机质的空间分异特征,对维护湿地生态平衡和全球碳循环具有重要作用。以福州市闽江河口湿地为研究区,采用逐步回归分析(SLR)与主成分分析(PCA)法筛选显著的特征变量,运用支持向量机回归克里格(SVRK)法分析了湿地土壤有机质的空间异质性,并与神经网络克里格(BPNNK)法、回归克里格(RK)法进行了比较。结果表明:通过SLR和PCA分析发现,归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤水分指数(PDI)、汇流累积量(FA)及沉积物移动指数(STI)与土壤有机质含量关系密切,其判定系数R2为0.446,显著性概率值P<0.0001,可转换为3个独立的特征变量用于模型的预测。研究区土壤有机质的空间变异主要受结构性因素影响,呈现出“北低南高”的空间格局,采用SVRK模型的预测精度更高,能较好地体现河口湿地土壤有机质的空间异质特征。该研究可为同类区域的土壤有机质空间特征研究提供方法支撑。 展开更多
关键词 河口湿地 土壤有 逐步回归分析 支持向量机回归克里格法
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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
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作者 王非 韩凯杰 +2 位作者 余鑫 金平 许卓淋 《广东土木与建筑》 2024年第5期65-67,共3页
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... 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。 展开更多
关键词 盾构下穿管线 支持向量回归 反向求解 掘进参数优化
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支持向量机回归算法的唐山市降水量空间插值研究
5
作者 张永奎 《吉林水利》 2024年第2期23-25,78,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 支持向量回归 空间插值 降水量
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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
6
作者 许平 黄启 +3 位作者 邢杰 何家兴 徐凯 许拓 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期28-35,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 耐撞性 薄壁圆管 有限元模型 模糊参数反求 支持向量回归(SVR) 遗传算
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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
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作者 李铁军 崔尚仪 张义民 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第9期41-43,50,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 数控 回归支持向量 变量敏感度筛选 热误差
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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
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作者 薛亦诚 刘超 +1 位作者 杨贵淞 齐宏 《中国现代普通外科进展》 CAS 2024年第3期195-198,共4页
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、... 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。 展开更多
关键词 早发性结直肠癌 LOGISTIC回归 支持向量 危险因素 预测模型
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基于灰狼优化支持向量机回归与SHAP值的锡冶炼能耗预测 被引量:2
9
作者 马朝君 彭巨擘 +4 位作者 袁海滨 郑光发 么长慧 章夏冰 冯早 《有色金属(冶炼部分)》 CAS 北大核心 2024年第2期1-7,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 锡冶炼预测模型 模型可解释性 支持向量回归 灰狼优化算
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基于支持向量机的网格化电网负荷预测算法设计 被引量:3
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作者 徐良德 郭挺 +2 位作者 雷才嘉 陈中豪 刘恒玮 《电子设计工程》 2024年第3期12-16,共5页
针对电网负荷预测算法预测能力较差、效率偏低的问题,文中提出了一种PCA-PSO-SVM算法。其在经典粒子群算法的基础上引入主元分析法,使模型具有降低数据维度及算法冗余度的特性。同时通过改进的PCA-PSO算法对SVM模型的内置参数进行最优选... 针对电网负荷预测算法预测能力较差、效率偏低的问题,文中提出了一种PCA-PSO-SVM算法。其在经典粒子群算法的基础上引入主元分析法,使模型具有降低数据维度及算法冗余度的特性。同时通过改进的PCA-PSO算法对SVM模型的内置参数进行最优选取,从而使改进后的SVM模型具有最佳的分类性能。在实验测试中,采用PCA算法选取了91%贡献度内的6项数据特征进行样本数据训练。结果表明,相较于其他对比算法,该文算法预测结果的RMSE、MAE与MAPE误差值均为最小,证明其可对网格化电网负荷加以预测。此外,该算法还能提升传统算法的准确度,为电力负荷分配提供有力支持。 展开更多
关键词 支持向量 粒子群算 主元分析 数据降维 电网负荷预测
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基于逻辑回归和支持向量机耦合模型的滑坡易发性分析
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作者 李成林 刘严松 +3 位作者 赖思翰 王地 何星慧 刘琦 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期75-86,共12页
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... 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。 展开更多
关键词 滑坡易发性评价 逻辑回归 支持向量 耦合模型 旺苍县
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基于运动轨迹检测与支持向量机的高压断路器机械缺陷诊断方法
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作者 牛博 王雪莉 +5 位作者 吴兵 杨鼎革 郭艺博 雷晟 祝倩茜 张国钢 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期29-36,共8页
高压断路器是电网中的关键设备,机械缺陷是其主要故障类型,尽早发现潜在缺陷并及时进行维修意义重大。文中基于计算机视觉技术,提出一种采用角点跟踪法从动态图像中提取运动轨迹、支持向量机进行缺陷识别的高压断路器机械缺陷检测方法... 高压断路器是电网中的关键设备,机械缺陷是其主要故障类型,尽早发现潜在缺陷并及时进行维修意义重大。文中基于计算机视觉技术,提出一种采用角点跟踪法从动态图像中提取运动轨迹、支持向量机进行缺陷识别的高压断路器机械缺陷检测方法。首先,利用高速摄像机获取断路器操动机构的动作过程视频,通过角点跟踪算法获取拐臂角位移曲线;接着,通过主成分分析将高维特征向量降低为新空间中的低维特征向量;最后,利用支持向量机进行缺陷分类。实验测试结果表明,28组训练集、8组测试集的准确率分别为92.86%、87.5%,达到了良好的诊断效果。该方法作为一种非接触式测量方法,无需安装传感器,测量速度快,准确率高,对于现场检修具有重要意义。 展开更多
关键词 高压断路器 械缺陷 角点跟踪 主成分分析 支持向量
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基于支持向量机算法的葡萄酒质量检测模型
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作者 张一明 魏霖静 《软件导刊》 2024年第9期137-142,共6页
随着我国经济的不断发展,葡萄酒作为一种悦人悦己的生活媒介已经登上大众餐桌。然而,葡萄酒的质量检测仍以品酒师品尝为主,已不能满足规模化、智能化的食品工业发展需求。为此,基于支持向量机算法对葡萄酒理化指标进行建模,利用R语言实... 随着我国经济的不断发展,葡萄酒作为一种悦人悦己的生活媒介已经登上大众餐桌。然而,葡萄酒的质量检测仍以品酒师品尝为主,已不能满足规模化、智能化的食品工业发展需求。为此,基于支持向量机算法对葡萄酒理化指标进行建模,利用R语言实现Box-plot法对异常值进行处理,同时对RBF核的支持向量机参数进行优化,最终得到一个精度达到96.46%的葡萄酒质量检测模型,为葡萄酒的质量控制提供了一条行之有效的途径。 展开更多
关键词 支持向量 R语言 Box-plot 葡萄酒质量检测
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增量式稀疏密度加权孪生支持向量回归机
14
作者 丁伟杰 顾斌杰 潘丰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期123-132,共10页
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... 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。 展开更多
关键词 孪生支持向量回归 增量学习 稀疏化 密度加权 牛顿迭代
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基于核函数支持向量回归的盾构姿态预测方法
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作者 薛飞 徐建 +5 位作者 许迎顺 吴坚 郭平 曾少翔 肖方初 李泽华 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第5期492-498,共7页
盾构机在掘进过程中,常因盾构机姿态控制不良导致一系列工程事故。为满足盾构隧道施工需求,需要找到一种能准确预测盾构姿态的方法,以达到合理纠偏的目的。提出了一种基于小波阈值去噪和支持向量回归(SVR)的盾构姿态预测方法,利用箱型... 盾构机在掘进过程中,常因盾构机姿态控制不良导致一系列工程事故。为满足盾构隧道施工需求,需要找到一种能准确预测盾构姿态的方法,以达到合理纠偏的目的。提出了一种基于小波阈值去噪和支持向量回归(SVR)的盾构姿态预测方法,利用箱型分析法筛选并清洗原始数据异常值,采用小波阈值去噪对数据训练集进行降噪处理,有效地提高了模型的性能。以可决系数R 2平均绝对误差MAE作为评价指标,评估了4种核函数的SVR盾构姿态预测效果。依托杭州某盾构工程,验证了该方法的有效性。研究结果表明:原始数据经过异常值清洗、小波阈值去噪后,线性核函数SVR预测表现最好,刀盘水平姿态的R 2和MAE分别达到0.930和8.180 mm,盾尾水平姿态的R 2和MAE分别达到0.949和7.061 mm。 展开更多
关键词 隧道 盾构 箱型分析 小波阈值去噪 核函数 支持向量
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基于支持向量回归机的航空飞机零部件异常检测研究
16
作者 魏柏林 周莹 《科学技术创新》 2024年第22期197-200,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 支持向量回归 航空 零部件 异常 检测
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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
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作者 彭来湖 孙海涛 +1 位作者 李建强 胡旭东 《软件工程》 2023年第3期36-40,5,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 印刷工序 损耗预测 皮尔逊相关系数 支持向量回归 布谷鸟搜索算
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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
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作者 王龙龙 余威龙 章玉容 《浙江建筑》 2024年第3期79-83,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 自由氯离子质量分数 支持向量回归 粉煤灰混凝土 预测
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基于模拟退火算法优化的支持向量回归机对内螺旋槽切削力的预测 被引量:5
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作者 沙业典 关世玺 +2 位作者 赵宏 刘洋 刘莞尔 《工具技术》 北大核心 2023年第1期100-105,共6页
鉴于内螺旋槽加工领域缺少预测精度良好的切削力预测模型。基于ABAQUS软件对内螺旋槽的切削加工过程进行了有限元仿真,并由此得出切削力数值;通过模拟退火算法对支持向量回归机预测模型进行参数寻优,得出最优参数以及最优切削力预测值,... 鉴于内螺旋槽加工领域缺少预测精度良好的切削力预测模型。基于ABAQUS软件对内螺旋槽的切削加工过程进行了有限元仿真,并由此得出切削力数值;通过模拟退火算法对支持向量回归机预测模型进行参数寻优,得出最优参数以及最优切削力预测值,为刀具设计提供依据,并经切削力实验对预测值进行验证。通过仿真以及切削力实验可知,模拟退火算法优化的支持向量回归机预测精度比优化前的预测精度提高了50%以上,且模拟退火优化的支持向量机模型能够应用于实际内螺旋槽的切削加工中。 展开更多
关键词 内螺旋槽加工 模拟退火 支持向量回归 有限元仿真 切削力预测
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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 被引量:1
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作者 顾芳芳 江可申 《自动化技术与应用》 2023年第2期14-16,55,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 支持向量回归 短时客流量预测 局部线性嵌入算 预测模型 数据降维
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