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基于改进的PSO-SVM的SAR图像分类识别 被引量：8
1
作者 张肖敏 王鹏 白艳萍 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2018年第8期165-169,共5页
利用SAR图像的Hu不变矩,仿射不变矩,以及Zernike不变矩,通过调整学习因子后的PSO对SVM进行优化,提出了基于改进PSO-SVM的SAR图像分类识别算法。该方法主要调节PSO的异步学习因子,加强粒子的学习能力,在算法性能上不仅减小粒子陷入局部... 利用SAR图像的Hu不变矩,仿射不变矩,以及Zernike不变矩,通过调整学习因子后的PSO对SVM进行优化,提出了基于改进PSO-SVM的SAR图像分类识别算法。该方法主要调节PSO的异步学习因子,加强粒子的学习能力,在算法性能上不仅减小粒子陷入局部最优的概率,而且能有效提高算法的收敛性。最后,对SAR图像进行分类识别实验,结果表明:该算法比其他算法识别率显著提高。 展开更多
关键词 不变矩 pso-svm算法 学习因子 SAR图像
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基于PSO-SVM算法和样本数据的岩爆预测参数敏感性分析 被引量：4
2
作者 仝跃 岳瑶 +3 位作者 李志厚 黄宏伟 张伟 陈俊武 《现代隧道技术》 CSCD 北大核心 2021年第S01期432-440,共9页
岩爆作为深部岩石工程中一种常见的动力破坏现象,多造成严重后果,开展其相关预测研究尤为必要。文章基于PSO-SVM算法和岩爆实测数据,以应力指数T_(s)、脆性指数B、弹性能量指数W_(et)作为基本元素构成的7种评判参数组合开展了岩爆预测... 岩爆作为深部岩石工程中一种常见的动力破坏现象,多造成严重后果,开展其相关预测研究尤为必要。文章基于PSO-SVM算法和岩爆实测数据,以应力指数T_(s)、脆性指数B、弹性能量指数W_(et)作为基本元素构成的7种评判参数组合开展了岩爆预测以及评判参数的敏感性分析。通过3种参数组合(T_(s)、B、W_(et))开展了PSO-SVM算法应用于岩爆预测的可行性分析。并以3种参数组合为参照,通过逐一去除单一参数的方式和仅以单参数的方式分别开展了评判参数的敏感性分析。结果表明,PSO-SVM算法用于岩爆预测是可行的;弹性能量指数W_(et)对岩爆预测准确性的影响最大,其次为应力指数T_(s),脆性指数B的影响最小;综合应力指数T_(s)、脆性指数B、弹性能量指数W_(et)开展岩爆预测,其结果可信度较高。 展开更多
关键词 岩爆预测 岩爆样本 pso-svm算法 评判参数 敏感性分析
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混凝土拱坝多测点变形监控混合模型研究
3
作者 黄万江 《水利技术监督》 2023年第4期13-15,19,共4页
为了保证水库运行安全,文章以某混凝土拱坝为研究对象,采用融合粒子群算法优化支持向量机算法(PSO-SVM),对拱坝水平位移进行预测。结果表明:库水位与拱坝的水平位移间呈正相关关系,随着库水位的增大,混凝土拱坝的水平位移逐渐增大,水位... 为了保证水库运行安全,文章以某混凝土拱坝为研究对象,采用融合粒子群算法优化支持向量机算法(PSO-SVM),对拱坝水平位移进行预测。结果表明:库水位与拱坝的水平位移间呈正相关关系,随着库水位的增大,混凝土拱坝的水平位移逐渐增大,水位升降对和混凝土拱坝的变形情况影响显著。采用PSO-SVM组合模型得出的平均误差及均方根误差较小,模型准确性较高,可应用于混凝土拱坝变形量预测。研究结果可为混凝土拱坝变形监控提供指导。 展开更多
关键词 混凝土拱坝 水平位移 pso-svm算法
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基于PSO-SVM的快速甩负荷工况下过热蒸汽温度预测建模 被引量：2
4
作者 孙灵芳 董学曼 +1 位作者 邢宇 宫远洋 《化工自动化及仪表》 CAS 2016年第2期159-163,共5页
结合海防电厂300MW机组100%负荷下的快速甩负荷试验,采用粒子群优化算法(PSO)对支持向量机(SVM)的参数进行优化,并建立PSO-SVM过热蒸汽温度预测模型。在分析试验时机组燃料量、高旁阀位开度及温度等主要参数变化过程的基础上,对过热蒸... 结合海防电厂300MW机组100%负荷下的快速甩负荷试验,采用粒子群优化算法(PSO)对支持向量机(SVM)的参数进行优化,并建立PSO-SVM过热蒸汽温度预测模型。在分析试验时机组燃料量、高旁阀位开度及温度等主要参数变化过程的基础上,对过热蒸汽温度预测模型进行仿真分析。结果表明:建立的PSO-SVM过热蒸汽温度模型具有较高的预测精度,能够实现快速甩负荷工况下过热蒸汽温度的预测,维持机组安全稳定运行。 展开更多
关键词 过热蒸汽温度预测 火电300MW机组 快速甩负荷工况 pso-svm算法 建模
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PSO-SVM算法在土体参数反演中的应用 被引量：2
5
作者 沙勇华 陈志坚 《勘察科学技术》 2017年第3期45-49,共5页
结合单桩静力载荷试验的桩传力机理,提出了PSO-SVM算法与有限元联合反演模型。运用PSO优化的SVM预测算法解决了在选择惩罚系数和核函数参数方面的难题。同时基于正交试验与有限元分析获得了神经网络训练样本,建立起土体力学参数与桩顶... 结合单桩静力载荷试验的桩传力机理,提出了PSO-SVM算法与有限元联合反演模型。运用PSO优化的SVM预测算法解决了在选择惩罚系数和核函数参数方面的难题。同时基于正交试验与有限元分析获得了神经网络训练样本,建立起土体力学参数与桩顶竖向位移之间的高度非线性映射关系。利用实测位移预测反演得到了土体参数,将其带入正演运算,并与实测位移曲线进行了相似度计算。研究表明PSO-SVM算法在确定土体参数上有一定的适用性,同时PSO-SVM算法与有限元联合反演模型的建立也为参数反演问题的解决提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 pso-svm算法 有限元 土体参数反演 单桩静力载荷试验
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基于PCA和PSO-SVM算法的鸡精调味料风味质量模型研究 被引量：2
6
作者 程龙 靳涛 刘凤莲 《食品安全导刊》 2021年第22期160-161,共2页
目的:提出一种基于主成分分析和粒子群优化——支持向量机算法的鸡精调味料风味质量模型。方法:以6种鸡精调味料风味感官数据为研究对象,对鸡精调味料的风味成分进行主成分分析,降低数据维数;利用粒子群优化算法获取支持向量机的最佳参... 目的:提出一种基于主成分分析和粒子群优化——支持向量机算法的鸡精调味料风味质量模型。方法:以6种鸡精调味料风味感官数据为研究对象,对鸡精调味料的风味成分进行主成分分析,降低数据维数;利用粒子群优化算法获取支持向量机的最佳参数,并用支持向量机完成对鸡精调味料风味数据的训练和分类。结果:本文提出的模型与其他传统模型相比,具有较高的准确度,且实用价值高。 展开更多
关键词 鸡精调味料 PCA pso-svm算法 支持向量机 质量控制模型
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基于迁移学习工况划分的裂解炉收率PSO-LS-SVM建模 被引量：9
7
作者 刘佳 邵诚 朱理 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1982-1988,共7页
乙烯裂解炉收率的实时预测对于生产的先进控制及节能降耗具有重要意义。实际生产过程中,不同工况的收率具有较大差别,采用单一工况、单一模型无法满足生产需要。考虑到裂解炉不同运行过程中的相似性,同时为了减小建模过程中典型样本的... 乙烯裂解炉收率的实时预测对于生产的先进控制及节能降耗具有重要意义。实际生产过程中,不同工况的收率具有较大差别,采用单一工况、单一模型无法满足生产需要。考虑到裂解炉不同运行过程中的相似性,同时为了减小建模过程中典型样本的采集成本,有效利用历史数据,辅以迁移学习算法实现工况的高精度划分。不同工况采用泛化能力强、训练速度高的最小二乘支持向量机建模,并利用粒子群算法对LS-SVM的参数寻优,进一步提高模型精度,从而实现了多工况、多模型的高精度收率预测。基于某乙烯厂现场数据的实验结果表明,多工况、多模型的预测效果更准确合理,PSO优化LS-SVM建立的裂解炉收率模型预测精度更高,趋势跟踪性能良好。 展开更多
关键词 预测 模型 优化 工况划分 收率 迁移学习 pso-LS-svm算法 乙烯裂解炉
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