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基于遗传算法优化参数的支持向量机短期负荷预测方法 被引量：132
1
作者 吴景龙 杨淑霞 刘承水 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期180-184,共5页
通过研究参数选择和支持向量机预测能力的影响,建立利用遗传算法优化参数的支持向量机负荷预测系统。通过遗传算法对支持向量机(SVM)预测模型的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,然后,代入支持向量机SVM预测模型中,得基于遗... 通过研究参数选择和支持向量机预测能力的影响,建立利用遗传算法优化参数的支持向量机负荷预测系统。通过遗传算法对支持向量机(SVM)预测模型的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,然后,代入支持向量机SVM预测模型中,得基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)模型,利用此模型对短期电力负荷进行预测研究。通过实例验证,选择河北某地区2005-03-02至2007-05-22每天各个时点的数据进行分析,并且选择SVM模型与BP(Back propagation)神经网络进行对比。研究结果表明:用GA-SVM算法得到的均方根相对误差仅为2.25%,比用SVM模型和BP神经网络所得的均方根相对误差比分别低0.58%和1.93%。所提出的测试方法克服了传统参数选择方法存在的缺点(如研究者往往凭经验和有限的实验给定一组参数,而不讨论参数制定的合理性),提高了支持向量机的预测精度。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量机 参数优化 负荷预测
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粒子群优化算法的性能分析和参数选择 被引量：118
2
作者 王东风 孟丽 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1552-1561,共10页
惯性权重和加速因子是影响粒子群算法优化性能的重要参数.基于常用的12个测试函数,本文通过实验研究了不同参数组合下粒子的探索能力和算法的优化性能,在此基础上推荐了一组固定的参数组合.通过惯性权重和加速因子的不同变化策略组合对... 惯性权重和加速因子是影响粒子群算法优化性能的重要参数.基于常用的12个测试函数,本文通过实验研究了不同参数组合下粒子的探索能力和算法的优化性能,在此基础上推荐了一组固定的参数组合.通过惯性权重和加速因子的不同变化策略组合对算法性能影响的实验分析,推荐了一种变化的参数设置方法.基于CEC2015发布的15个基准函数进一步验证了本文推荐的参数选取方法的有效性.最后讨论了粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法在连续优化和离散优化方面的应用问题. 展开更多
关键词 粒子群优化 探索能力 算法性能 参数选取
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并联混合动力汽车传动系参数匹配 被引量：68
3
作者 王庆年 何洪文 +1 位作者 李幼德 初亮 《吉林工业大学自然科学学报》 CSCD 2000年第1期72-75,共4页
研究了并联混合动力汽车动力传动系中发动机功率、电动机功率以及主减速器速比的选择依据 ,给出了计算实例 ,通过模拟计算验证了选择依据的合理性。
关键词 混合动力汽车 动力传动系 参数选择 匹配 汽车
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光谱预处理方法选择研究 被引量：110
4
作者 第五鹏瑶 卞希慧 +1 位作者 王姿方 刘巍 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期2800-2806,共7页
复杂样品光谱信号往往会受到杂散光、噪声、基线漂移等因素的干扰,从而影响最终的定性定量分析结果,因此通常需要在建模前对原始光谱进行预处理。目前已有的光谱预处理方法包括很多种,如何寻找合适的预处理方法是很棘手的问题。一种途... 复杂样品光谱信号往往会受到杂散光、噪声、基线漂移等因素的干扰,从而影响最终的定性定量分析结果,因此通常需要在建模前对原始光谱进行预处理。目前已有的光谱预处理方法包括很多种,如何寻找合适的预处理方法是很棘手的问题。一种途径是观察光谱信号特点选择预处理方法(visual inspection),另一种途径是根据建模性能的优劣反过来选择预处理方法(trial-and-error strategy)。前者无需建模,更具有解释性,但是有时会由于选择者主观的因素导致错误的结果;后者无需观察光谱特点,但需要考察大量的预处理方法,对大数据集比较费时。因此需要探讨哪种选择方式更科学与合理。本研究采用9组数据,通过对10种预处理方法的120种排列组合来探讨预处理的必要性及预处理方法的选择。首先,优化偏最小二乘(PLS)的因子数及一阶导数、二阶导数、 SG平滑的窗口参数,连续小波变换(CWT)的小波函数和分解尺度。然后把无预处理及一阶导数、二阶导数、 CWT、多元散射校正(MSC)、标准正态变量(SNV)、 SG平滑、中心化、 Pareto尺度化、最大最小归一化、标准化10种预处理方法按照背景校正、散射校正、平滑和尺度化的顺序进行排列组合,得到120种预处理及其组合方法。最后对不同数据及相同数据的不同组分分别进行120种预处理,分析光谱信号特点及预处理后PLS建模的预测均方根误差值(RMSEP)。结果表明,相比观察光谱信号特点,根据光谱与预测组分的建模效果可以更为准确地选择最佳预处理方法。对于多数数据,采用合适的预处理方法可以提高建模效果;对于不同的数据集,因为其数据集信息和复杂性不同,所以其最佳预处理方法也不同;对于相同数据集,即使光谱相同,但不同组分的预处理方法也不相同。因此,不存在普适性的最佳预处理方法,最佳预处理方法除了与光谱有 展开更多
关键词 预处理方法 复杂样品 偏最小二乘 参数优化 方法选择
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基于模糊C均值聚类的作物病害叶片图像分割方法研究 被引量：89
5
作者 毛罕平 张艳诚 胡波 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期136-140,共5页
为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出了一种基于模糊C均值聚类算法(FCM)的作物病害图像自适应分割方法。该方法将像素的灰度与其邻域均值作为FCM的输入特征,变换FCM的隶属度函数使其包含图像的局部邻域特性;通过... 为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出了一种基于模糊C均值聚类算法(FCM)的作物病害图像自适应分割方法。该方法将像素的灰度与其邻域均值作为FCM的输入特征,变换FCM的隶属度函数使其包含图像的局部邻域特性;通过聚类有效性验证分析和试验确定模糊C均值聚类算法(FCM)的最优聚类数、模糊加权指数。运用该方法对棉花病害叶片图像进行分割。结果表明:该方法能较好将病斑部分和正常部分分割开,平均分割误差率小于5%,对作物病害图像的分割处理非常有效。 展开更多
关键词 图像分割 作物病害 计算机视觉 模糊C均值聚类 参数选择
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煤层气评价重要参数及选区原则 被引量：83
6
作者 赵庆波 张公明 《石油勘探与开发》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1999年第2期23-24,共2页
控制煤层气成藏的因素不同于常规油气和固体煤，评价参数和选区标准、采气方式都有特殊性。根据国内外煤层气勘探开发的实际资料，提出１０项重要评价参数的分级方案，其中６项（煤层总厚度，含气量，地解比，孔隙半径，原始渗透率，灰... 控制煤层气成藏的因素不同于常规油气和固体煤，评价参数和选区标准、采气方式都有特殊性。根据国内外煤层气勘探开发的实际资料，提出１０项重要评价参数的分级方案，其中６项（煤层总厚度，含气量，地解比，孔隙半径，原始渗透率，灰分含量）分为４级，４项（含气饱和度，割理，有效地应力，资源丰度）分为３级。煤层气勘探的基本思路是找向斜、找斜坡，既要避开水动力强冲刷区和浅埋藏区，又要有承压水封堵条件和侧向水封堵条件，同时煤层既要有好的储集物性，物性又不能太好而导致煤层气散失。总结我国３０多个地区１５０多口煤层气勘探试验井的成败经验，借鉴国外煤层气勘探成功实例，针对我国煤层气分布地质特点，提出煤层气勘探选区评价的１１项原则。表２参３（王孝陵摘） 展开更多
关键词 煤层气评价 参数 选区原则 煤气勘探
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汽车动力传动系统参数的最佳匹配 被引量：48
7
作者 葛安林 吴锦秋 林明芳 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 1991年第1期35-42,共8页
本文以真实的瞬态过程代替稳态假设,使用细化的精确数学模型和整体优化,实现了动力传动系统参数的最佳匹配,计算结果与试验吻合。
关键词 汽车 传动系 参数选择 匹配
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螺旋输送机设计参数的选择和确定 被引量：77
8
作者 向冬枝 徐余伟 《水泥技术》 2010年第1期29-33,共5页
介绍了水泥工业螺旋输送机的工作机理,分析了螺旋输送机的主要参数对其使用性能和输送能力的影响,阐明了螺旋输送机各设计参数的选择和确定原则及方法。
关键词 螺旋输送机 工作机理 参数选择 设计
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支持向量机最优模型选择的研究 被引量：48
9
作者 刘向东 骆斌 陈兆乾 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期576-581,共6页
通过对核矩阵的研究,利用核矩阵的对称正定性,采用核校准的方法提出了一种SVM最优模型选择的算法———OMSA算法.利用训练样本不通过SVM标准训练和测试过程而寻求最优的核参数和相应的最优学习模型,弥补了传统SVM在模型选择上经验性强... 通过对核矩阵的研究,利用核矩阵的对称正定性,采用核校准的方法提出了一种SVM最优模型选择的算法———OMSA算法.利用训练样本不通过SVM标准训练和测试过程而寻求最优的核参数和相应的最优学习模型,弥补了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.采用该算法在UCI标准数据集和FERET标准人脸库上进行了实验,结果表明,通过该算法找到的核参数以及相应的核矩阵是最优的,得到的SVM分类器的错误率最小.该算法为SVM最优模型选择提供了一种可行的方法,同时对其他基于核的学习方法也具有一定的参考价值. 展开更多
关键词 支持向量机 核参数 核校准 模型选择
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基于PSO的SVR参数优化选择方法研究 被引量：66
10
作者 熊伟丽 徐保国 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期2442-2445,共4页
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,因此提出了基于粒子群(PSO)算法的SVR参数优化选择方法;并以不同噪声影响下的sinc函数和实际发酵过程产物浓度的SVR模型为对象,将提出的PSO优化参数方法与现有的交... 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,因此提出了基于粒子群(PSO)算法的SVR参数优化选择方法;并以不同噪声影响下的sinc函数和实际发酵过程产物浓度的SVR模型为对象,将提出的PSO优化参数方法与现有的交叉验证法、留一法进行比较。仿真结果表明:该PSO优化SVR参数方法可行、有效,由此得到的SVR模型具有更好的学习精度和推广能力。 展开更多
关键词 支持向量回归 参数优化选择 粒子群算法 状态预估
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RBF-SVM的核参数选择方法及其在故障诊断中的应用 被引量：63
11
作者 周绍磊 廖剑 史贤俊 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2014年第3期240-246,共7页
基于核理论的SVM中,RBF核函数应用最广,是一个普适的核函数,但其参数的选择却没有固定方法。鉴于此,本文首先分析了现有核函数参数优选算法的不足;然后在SVM网络结构分类原理的基础上提出了基于数据最大方差-关联度准则的核参数选择算法... 基于核理论的SVM中,RBF核函数应用最广,是一个普适的核函数,但其参数的选择却没有固定方法。鉴于此,本文首先分析了现有核函数参数优选算法的不足;然后在SVM网络结构分类原理的基础上提出了基于数据最大方差-关联度准则的核参数选择算法,并结合粒子群算法建立了RBF核参数的自动优选流程。将其用于模拟电路故障诊断实验,证明了所提方法具有参数选择准确、简单快速等优点,优选得到的核参数提高了故障诊断率。 展开更多
关键词 支持向量机 参数选择 粒子群算法 模拟电路 故障诊断
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汽车发动机与传动系参数最优匹配的研究 被引量：40
12
作者 刘惟信 戈平 李伟 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 1991年第2期65-72,共8页
发动机与传动系参数的合理匹配将显著地降低汽车的燃油消耗并可获得较好的动力性。本文用优化设计方法使这两者的参数作最佳匹配,并讨论了优选传动系参数与给定的发动机参数匹配和优选(调整)发动机参数与给定的传动系作最优匹配的几种... 发动机与传动系参数的合理匹配将显著地降低汽车的燃油消耗并可获得较好的动力性。本文用优化设计方法使这两者的参数作最佳匹配,并讨论了优选传动系参数与给定的发动机参数匹配和优选(调整)发动机参数与给定的传动系作最优匹配的几种方法。 展开更多
关键词 汽车发动机 传动系 参数选择 匹配
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优化遗传算法寻优的SVM在短期风速预测中的应用 被引量：58
13
作者 颜晓娟 龚仁喜 张千锋 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期38-42,共5页
针对遗传算法存在的早熟和收敛慢的问题,提出一种融合小生境算法、免疫算法的优化遗传算法。一方面通过疫苗因子引导初始种群的生成,使个体具有某些优秀基因,减少寻优时间,并随数据的更新,提出疫苗因子和参数寻优范围的自适应更新机制... 针对遗传算法存在的早熟和收敛慢的问题,提出一种融合小生境算法、免疫算法的优化遗传算法。一方面通过疫苗因子引导初始种群的生成,使个体具有某些优秀基因,减少寻优时间,并随数据的更新,提出疫苗因子和参数寻优范围的自适应更新机制。另一方面在种群的进化过程中,通过小生境遗传算法维护种群的多样性。实验结果表明,将基于优化遗传算法寻优的SVM应用到短期风速预测中是可行的,具有较高的预测精度和收敛速度。 展开更多
关键词 优化遗传算法 短期风速预测 SVM 参数寻优 自适应更新
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基于遗传算法的SVM参数选取 被引量：23
14
作者 杨旭 纪玉波 田雪 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2004年第1期54-58,共5页
　支持向量机(SVM)是一种非常有前景的学习机器。然而在实际应用中,SVM的参数选取问题一直没有得到很好的解决,这在很大程度上限制了它的应用。为了能够自动地获得最佳参数,提出了基于遗传算法的SVM参数选取方法。该方法首先通过分析SV... 　支持向量机(SVM)是一种非常有前景的学习机器。然而在实际应用中,SVM的参数选取问题一直没有得到很好的解决,这在很大程度上限制了它的应用。为了能够自动地获得最佳参数,提出了基于遗传算法的SVM参数选取方法。该方法首先通过分析SVM参数对其性能的影响来确定遗传算法的搜索区间,然后在该区间内对搜索的参数进行选取。将该文提出的方法应用于5个由R tsch收集的标准模式库,实验结果表明由该方法所得参数确定的SVM具有较优的识别率和较简单的结构,即具有较佳的整体性能。 展开更多
关键词 支持向量机 SVM 参数选取 遗传算法 统计学习理论
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基于遗传优化的最小二乘支持向量机风电场风速短期预测 被引量：45
15
作者 杨洪 古世甫 +1 位作者 崔明东 孙禹 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期44-48,61,共6页
风电场短期风速的准确预测能为风电并网运行的规划、调度、运行和控制提供及时有效的信息。支持向量机基于结构风险最小化原理,从整体上考虑曲线的平滑度对数据进行拟合,对风速预测时能及时跟踪其变化趋势。针对支持向量参数难以确定问... 风电场短期风速的准确预测能为风电并网运行的规划、调度、运行和控制提供及时有效的信息。支持向量机基于结构风险最小化原理,从整体上考虑曲线的平滑度对数据进行拟合,对风速预测时能及时跟踪其变化趋势。针对支持向量参数难以确定问题,采用遗传算法对最小二乘支持向量机惩罚系数C和核参数σ2寻优,在对参数遗传编码时,通过对数变换编码提高了搜索灵敏度,加快了模型收敛速度。最终利用现场连续150h实测风速样本,对其中最后12h进行预测,结果与广义回归神经网络(GRNN)相比,表明LS-SVM有更好的泛化能力,且取得了相对误差绝对值的平均值为8.32%的良好效果。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量机 参数优化 短期风速预测
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微粒群算法的参数选择及收敛性分析 被引量：33
16
作者 崔红梅 朱庆保 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第23期89-91,131,共4页
微粒群算法是相对较新颖的优化算法,已经成功应用于许多优化问题。然而算法的参数选择及收敛性分析研究不足,为此首先认真研究了现有微粒群算法粒子轨迹及其收敛性的文献,在此基础上,根据递减惯性权重和递增惯性权重微粒群算法各自的特... 微粒群算法是相对较新颖的优化算法,已经成功应用于许多优化问题。然而算法的参数选择及收敛性分析研究不足,为此首先认真研究了现有微粒群算法粒子轨迹及其收敛性的文献,在此基础上,根据递减惯性权重和递增惯性权重微粒群算法各自的特点,结合算法的收敛区间,提出了一种具有先增后减惯性权重的新的微粒群算法,既保留了具有递增和递减惯性权重的优点,也克服了它们的缺点,取得了比较好的效果。 展开更多
关键词 微粒群算法 参数选择 收敛性 粒子轨迹 惯性权重
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桤木种源(群体)/家系材性性状的遗传变异 被引量：34
17
作者 王军辉 顾万春 +2 位作者 夏良放 李斌 郭文英 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2001年第4期362-368,共7页
对 6年生桤木种源 /家系的多点试验林的材性进行了研究 ,结果表明木材基本密度和纤维长度的种源间差异极显著 ,家系间差异不显著 ;木材基本密度的种源×地点的交互作用并未达到显著水平 ,纤维长度的种源×地点的交互作用达到显... 对 6年生桤木种源 /家系的多点试验林的材性进行了研究 ,结果表明木材基本密度和纤维长度的种源间差异极显著 ,家系间差异不显著 ;木材基本密度的种源×地点的交互作用并未达到显著水平 ,纤维长度的种源×地点的交互作用达到显著水平。3个地点木材基本密度的种源遗传力和家系遗传力分别为 0 .564 8～ 0 .6618、0 .2 857～ 0 .653 5;木材纤维长度种源遗传力和家系遗传力分别为 0 .2 553～ 0 .7895、0 .2 90 5～ 0 .4 52 8。木材密度、纤维长度和生长性状三者之间的相关关系均不显著 ,可以进行 3个性状的独立选择。提出桤木木材密度和纤维长度随年龄变化的生长模型和早晚期相关关系 ,适宜的早期选择年龄为 6a,从木材密度考虑培育造纸材的适宜年龄拟定为10～ 11a。江西点 15个种源的木材密度在种源间达到了显著差异 ,家系间并未达到显著差异 ,纤维长度在种源间。 展开更多
关键词 桤木 种源 木材密度 纤维长度 遗传参数 相关分析 选择 家系
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蝙蝠算法收敛性分析 被引量：39
18
作者 李枝勇 马良 张惠珍 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2013年第12期182-190,共9页
将蝙蝠算法简化到一维的单个蝙蝠,定义了速度和位置更新的两种模式,利用特征方程的方法分别对其进行了收敛性分析,得出模式2比模式1具有更好的收敛性,同时给出了在模式2下的参数选取方法.最后通过数值仿真实验,验证了相关分析的正确性.
关键词 蝙蝠算法 收敛性 参数选取
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语言模型中一种改进的最大熵方法及其应用 被引量：16
19
作者 李涓子 黄昌宁 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第3期257-263,共7页
最大熵方法是建立统计语言模型的一种有效的方法，具有较强的知识表达能力．但是，在用现有的最大熵方法建立统计模型时存在计算量大的问题．针对这一问题，提出了一种改进的最大熵方法．该方法使用互信息的概念，通过Ｚ－测试进行特征... 最大熵方法是建立统计语言模型的一种有效的方法，具有较强的知识表达能力．但是，在用现有的最大熵方法建立统计模型时存在计算量大的问题．针对这一问题，提出了一种改进的最大熵方法．该方法使用互信息的概念，通过Ｚ－测试进行特征选择．将该方法应用于汉语的义项排歧中，实验表明。 展开更多
关键词 语言模型 最大熵 参数估计 自然语言处理
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ANSYS在模拟桩土接触中的应用 被引量：27
20
作者 王先军 周文宇 蒋鑫 《森林工程》 2006年第3期49-51,共3页
建立了一个桩土接触面体系的有限元模型,并对其计算理论进行分析;结合某大直径钻孔灌注桩工程实例,分析了桩土模型的荷载-沉降曲线及荷载的传递规律。通过与桩基静载试验数据对比,得出有限元模拟结果与实测值相近。分析结果对以后桩土... 建立了一个桩土接触面体系的有限元模型,并对其计算理论进行分析;结合某大直径钻孔灌注桩工程实例,分析了桩土模型的荷载-沉降曲线及荷载的传递规律。通过与桩基静载试验数据对比,得出有限元模拟结果与实测值相近。分析结果对以后桩土模拟及设计有重要参考价值。 展开更多
关键词 桩土体系模型 计算理论 参数选择 工程实例 对比分析
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