基于进化支持向量机的机械状态预测 被引量：3

1

作者 石宁 陆亦工 肖成勇 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第4期656-658,共3页

为了解决在历史样本数据有限情况下,传统预测方法预测精度低以及支持向量机预测中人为选择参数的盲目性,结合遗传算法和支持向量机的优势,建立了进化支持向量机预测模型。利用该模型对某型电铲发电机组的振动趋势进行预测,研究结果表明... 为了解决在历史样本数据有限情况下,传统预测方法预测精度低以及支持向量机预测中人为选择参数的盲目性,结合遗传算法和支持向量机的优势,建立了进化支持向量机预测模型。利用该模型对某型电铲发电机组的振动趋势进行预测,研究结果表明,该方法能自动优化参数,提高了预测精度。该方法可应用到其他时间序列预测中,具有较高的应用价值。 展开更多

关键词 进化支持向量机 状态预测 时间序列

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基于遗传-支持向量机的对置活塞二冲程柴油机气口高度优化 被引量：3

2

作者 鲁雪田 张付军 +1 位作者 章振宇 刘宇航 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2387-2394,共8页

以某对置活塞二冲程柴油机为研究对象,基于一维仿真模型,利用遗传-支持向量机的方法 ,以油耗为优化目标,进行不同转速工况下进排气口高度组合的自动化寻优。结果表明:在1200r/min下,优化的进、排气口无量纲化高度组合为[0.075,0.105],... 以某对置活塞二冲程柴油机为研究对象,基于一维仿真模型,利用遗传-支持向量机的方法 ,以油耗为优化目标,进行不同转速工况下进排气口高度组合的自动化寻优。结果表明:在1200r/min下,优化的进、排气口无量纲化高度组合为[0.075,0.105],所得最小油耗为220.32g/(kW·h);对置活塞二冲程柴油机的气口最优高度应随着转速的提高逐渐增大;且在高转速(大于1 600r/min)下,排气口最优高度增加趋势更加明显。 展开更多

关键词 遗传-支持向量机 对置活塞二冲程柴油机 气口高度 转速 油耗

原文传递

水电站调压室围岩的初始应力场反演分析

3

作者 张军 张燎军 韩永 《水电能源科学》 北大核心 2010年第8期43-45,共3页

针对初始地应力的复杂性,基于某水电站引水发电区实测地应力资料建立了有限元数学模型,采用进化支持向量机和模拟退火算法反演计算了水电站调压室围岩的初始地应力场。结果表明,反演值与实测值较接近,满足设计要求,为围岩稳定计算提供... 针对初始地应力的复杂性,基于某水电站引水发电区实测地应力资料建立了有限元数学模型,采用进化支持向量机和模拟退火算法反演计算了水电站调压室围岩的初始地应力场。结果表明,反演值与实测值较接近,满足设计要求,为围岩稳定计算提供了依据。 展开更多

关键词 某水电站 调压室 围岩 初始应力场 反演分析 Hydropower Station Surrounding Rock Back Analysis 初始地应力场 有限元数学模型 进化支持向量机 模拟退火算法 引水发电 稳定计算 实测值 设计要求 反演计算 复杂性 资料 结果

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基于分形维数和GA-SVM的风电机组齿轮箱轴承故障诊断 被引量：20

4

作者 时培明 梁凯 +1 位作者 赵娜 安淑君 《计量学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期61-65,共5页

对风机齿轮箱轴承故障诊断进行了研究,提出一种基于分形维数和遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的故障诊断算法。基于常用的时域特征参数作为支持向量机的识别参数,引入分形维数特征参数来提升支持向量机的识别精度。提出了基于遗传算... 对风机齿轮箱轴承故障诊断进行了研究,提出一种基于分形维数和遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的故障诊断算法。基于常用的时域特征参数作为支持向量机的识别参数,引入分形维数特征参数来提升支持向量机的识别精度。提出了基于遗传算法(GA)的支持向量机参数优化的模型,通过GA的寻优自动获得最优的支持向量机参数。采用某风场的风电机组齿轮箱轴承数据进行故障诊断,实验表明,所提出的GA-SVM模型很好地解决了参数选择的问题,同时基于分形维数的特征参数也提高了风电机组轴承故障的识别准确率。 展开更多

关键词 计量学 轴承故障诊断 风电齿轮箱 分形维数 遗传算法支持向量机 识别准确率

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基于改进机器学习的输电线路弧垂温度估计方法 被引量：13

5

作者 宰红斌 吴浩林 +1 位作者 王昊 王凯 《电力工程技术》 北大核心 2022年第2期209-214,223,共7页

针对采空区地质塌陷造成的杆塔倾斜、线缆断裂以及现有输电线路弧垂和温度监测过于依赖传感器等问题,提出基于改进机器学习的输电线路弧垂温度估计方法。首先,利用安装在线路上的智能摄影机和传感器获得线路的弧垂温度图像数据。然后,... 针对采空区地质塌陷造成的杆塔倾斜、线缆断裂以及现有输电线路弧垂和温度监测过于依赖传感器等问题,提出基于改进机器学习的输电线路弧垂温度估计方法。首先,利用安装在线路上的智能摄影机和传感器获得线路的弧垂温度图像数据。然后,基于远程无线通信传输至数据采集与监视控制系统(SCADA),基于遗传-支持向量机(GA-SVM)算法估计输电线路的弧垂,采用GA-Elman神经网络算法估计输电线路的温度,准确跟踪输电线路状态。最后通过搭建仿真平台对所提方法进行分析验证,实验结果表明所提方法能够快速获取复杂环境下的监测数据,并且弧垂温度估计准确率高于对比方法。 展开更多

关键词 LoRa通信 输电线路 弧垂 遗传-支持向量机(GA-SVM)算法 GA-Elman神经网络算法 非接触式监测

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基于MEEMD和GA-SVM的列车车轮多边形故障识别方法 被引量：13

6

作者 陈博 陈光雄 《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第3期157-161,197,共6页

根据列车车轮振动信号的非平稳特性,提出一种基于改进的集合经验模态分解(MEEMD)和遗传算法支持向量机(GA-SVM)的诊断方法,用于识别车轮多边形故障。该方法对车轮轴箱垂向振动信号进行MEEMD分解,依据各固有模态函数(IMF)分量的峭度值和... 根据列车车轮振动信号的非平稳特性,提出一种基于改进的集合经验模态分解(MEEMD)和遗传算法支持向量机(GA-SVM)的诊断方法,用于识别车轮多边形故障。该方法对车轮轴箱垂向振动信号进行MEEMD分解,依据各固有模态函数(IMF)分量的峭度值和能量值选取出主要IMF分量。利用希尔伯特变换求取主要IMF分量的包络谱,并计算包络谱熵。将包络谱熵值归一化后作为特征向量输入GA-SVM中进行训练和识别。对实测信号进行分析的结果表明该方法能有效识别出车轮多边形故障,识别准确率可达到95%。 展开更多

关键词 振动与波 车轮多边形识别 改进的集合经验模态分解 遗传算法支持向量机 包络谱熵

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基于小波分析和GA-SVM的金刚石砂轮磨损的声发射监测研究 被引量：8

7

作者 郭力 李波 郭君涛 《机电工程》 CAS 北大核心 2019年第12期1255-1260,共6页

针对工程陶瓷磨削中金刚石砂轮磨损状态判别准确度不高的问题,在部分稳定氧化锆陶瓷金刚石砂轮精密磨削的声发射智能监测实验中,在深入研究部分稳定氧化锆陶瓷磨削机理的基础上,对磨削声发射信号进行了5层离散小波分解。研究结果表明:... 针对工程陶瓷磨削中金刚石砂轮磨损状态判别准确度不高的问题,在部分稳定氧化锆陶瓷金刚石砂轮精密磨削的声发射智能监测实验中,在深入研究部分稳定氧化锆陶瓷磨削机理的基础上,对磨削声发射信号进行了5层离散小波分解。研究结果表明:金刚石砂轮磨损后,磨削声发射信号小波分解系数的有效值和方差,以及声发射信号小波能谱系数在低频率段都有所增大;利用部分稳定氧化锆磨削声发射信号的小波能谱系数或小波分解系数的有效值和方差值的组合,作为判别金刚石砂轮磨损状态的特征值,采用基于遗传算法支持向量机对金刚石砂轮的磨损状态判别准确度达100%,判别准确度明显优于BP神经网络方法。 展开更多

关键词 部分稳定氧化锆 精密磨削 声发射 金刚石砂轮磨损 小波分析 基于遗传算法支持向量机

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基于Hilbert包络谱熵和GA-SVM的水轮发电机轴承故障诊断 被引量：3

8

作者 陈培演 孙晓 +2 位作者 欧立涛 于柳 陈元健 《机电工程技术》 2024年第3期199-204,共6页

水轮发电机轴承在运行时承受着整体机组的轴向负荷与复杂水推力,针对其产生的非稳态、非线性特征的振动信号,提出一种基于Hilbert包络谱分析与遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的诊断方法,用于轴承故障状态的识别。首先对推力轴承运行... 水轮发电机轴承在运行时承受着整体机组的轴向负荷与复杂水推力,针对其产生的非稳态、非线性特征的振动信号,提出一种基于Hilbert包络谱分析与遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的诊断方法,用于轴承故障状态的识别。首先对推力轴承运行时产生的振动信号进行集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD),分解成若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),依据峭度准则选取主要IMF分量并通过Hilbert包络谱分析,计算包络谱熵,将归一化后的包络谱熵作为特征向量输入GA-SVM进行训练与故障识别。仿真实验结果表明,基于EEMD包络谱熵分析法相比于时频域图像处理能更好地提取出复杂工况下的故障信号特征,遗传算法支持向量机识别准确率达96.87%,该算法模型可进一步应用于水轮发电机轴承故障诊断。 展开更多

关键词 水轮发电机 轴承故障诊断 集合经验模态分解 Hilbert包络谱熵 遗传算法支持向量机

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基于遗传算法的支持向量机参数优化研究 被引量：5

9

作者 李昆仑 张炘 廖频 《电脑知识与技术》 2018年第3X期185-186,191,共3页

本文深入研究了遗传算法在支持向量机参数优化方面的相关知识,对如何使用遗传算法对支持向量机优化参数进行了流程分析,并通过实验数据分析了支持向量机的各参数对其识别性能的影响,并在此基础上提出了一种基于嵌套式遗传算法的支持向... 本文深入研究了遗传算法在支持向量机参数优化方面的相关知识,对如何使用遗传算法对支持向量机优化参数进行了流程分析,并通过实验数据分析了支持向量机的各参数对其识别性能的影响,并在此基础上提出了一种基于嵌套式遗传算法的支持向量机参数优化方法,为今后支持向量机的研究提供了理论基础。 展开更多

关键词 遗传算法 支持向量机 参数优化

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一种免疫算法与SVR的Hilbert-Huang边界优化 被引量：1

10

作者 姚莉 李磊民 黄玉清 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2012年第2期196-201,共6页

Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)在对信号进行经验模态分解(Empirical modedecomposition,EMD)和对各内禀模态函数(Intrinsic mode function,IMF)进行Hilbert变换时都会出现边界问题。为了克服该问题,本文提出了基于离... Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)在对信号进行经验模态分解(Empirical modedecomposition,EMD)和对各内禀模态函数(Intrinsic mode function,IMF)进行Hilbert变换时都会出现边界问题。为了克服该问题,本文提出了基于离散均匀免疫算法(Discrete uniform immune algorithm,DUIA)和支持向量回归(Support vector regression,SVR)的HHT边界优化方法。该方法采用DUIA优化SVR的参数,并利用SVR对数据延拓,以有效分析HHT边界问题。通过对正弦叠加信号和实际信号的仿真分析表明:所提出的算法可有效解决HHT中存在的边界问题,且其效果优于SVR的数据延拓方法。 展开更多

关键词 希尔伯特-黄变换 遗传算法 支持向量回归机

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遗传支持向量机模型优化在入侵检测中的应用 被引量：1

11

作者 李岚 张云 《计算机安全》 2012年第10期23-26,共4页

针对目前入侵检测检测精度低的问题,根据遗传和支持向量机算法的特点,建立了一种遗传支持向量机模型。该模型首先用遗传算法优化支持向量机参数,再用优化后的支持向量机构建入侵检测模型,使用该模型进行入侵检测。实验通过讨论了支持向... 针对目前入侵检测检测精度低的问题,根据遗传和支持向量机算法的特点,建立了一种遗传支持向量机模型。该模型首先用遗传算法优化支持向量机参数,再用优化后的支持向量机构建入侵检测模型,使用该模型进行入侵检测。实验通过讨论了支持向量机参数的选择对检测精度的影响,选取了合适的参数(c,σ)。结果表明,把这种遗传支持向量机模型用于入侵检测提高了检测精度。 展开更多

关键词 遗传算法 支持向量机 入侵检测 遗传支持向量机模型

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局域波信息熵在高速自动机故障诊断中的应用 被引量：10

12

作者 潘宏侠 都衡 马春茂 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1159-1164,1205,共6页

针对自动机工作时的短时冲击信号特征,首先,对其运动形态进行分解,截取与故障构件动作相对应的振动信号进行分析;其次,利用多层小波包分解截取信号,对其频率成分及能量分布进行研究;然后,将小波包分解后频带能量大的信号重构进行局域波... 针对自动机工作时的短时冲击信号特征,首先,对其运动形态进行分解,截取与故障构件动作相对应的振动信号进行分析;其次,利用多层小波包分解截取信号,对其频率成分及能量分布进行研究;然后,将小波包分解后频带能量大的信号重构进行局域波分解,同时提取局域波奇异谱熵、边际谱熵和特征空间谱熵定量描述信号状态的时域、频域和能量的变化,并将其作为故障特征量;最后,利用遗传算法的全局寻优能力对支持向量机的参数进行优化,建立了遗传支持向量机(genetic algorithms-support vector machine,简称GA-SVM)模型,将提取的特征量输入其中进行故障分类识别,并将识别结果与空间穷尽搜索支持向量机(support vector machine,简称SVM)的识别结果进行对比。 展开更多

关键词 局域波 信息熵 自动机 遗传支持向量机 小波包分解

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基于小波分析和GA-SVM的小电流接地故障选线方法 被引量：9

13

作者 张祚淏 王利恒 《自动化与仪表》 2021年第8期8-12,23,共6页

如果小电流系统中,由于种种原因发生接地故障时,流过故障点的电流很小,长时间运行会影响系统的安全,现有的方法在选线中存在着不足之处,该文提出了一种基于小波分析和GA-SVM的故障选线方法,通过在MATLAB中搭建小电流系统,模拟接地故障,... 如果小电流系统中,由于种种原因发生接地故障时,流过故障点的电流很小,长时间运行会影响系统的安全,现有的方法在选线中存在着不足之处,该文提出了一种基于小波分析和GA-SVM的故障选线方法,通过在MATLAB中搭建小电流系统,模拟接地故障,利用小波包变换从零序电流中提取暂态特征值,并且作为GA-SVM的输入特征进行训练,用训练好的SVM对测试集进行检测,得到选线的结果。从结果上看,利用该方法进行选线,能够准确的选出故障线路,并且不受故障相位角和接地电阻等因素的影响。 展开更多

关键词 小电流接地系统 遗传算法优化支持向量机 小波分析 零序电流

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基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测 被引量：5

14

作者 朱成杰 汪正权 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第1期30-36,共7页

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... 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。 展开更多

关键词 土壤水分 土壤温度 高光谱 连续投影算法(SPA) 遗传算法-支持向量机回归(GA-SVR)

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基于改进的最小二乘支持向量机与荧光光谱法检测山梨酸钾 被引量：9

15

作者 王书涛 张彩霞 +3 位作者 张强 王志芳 朱彩云 杨雪莹 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期188-193,共6页

食品安全隐患越来越受到重视,而食品添加剂的过量使用更是个重要的因素。应用FS920荧光光谱仪,研究了防腐剂山梨酸钾的荧光特性,得到山梨酸钾荧光特征峰于λex/λem=375/490nm采用基于最小二乘支持向量机对橙汁溶液中防腐剂山梨酸钾进... 食品安全隐患越来越受到重视,而食品添加剂的过量使用更是个重要的因素。应用FS920荧光光谱仪,研究了防腐剂山梨酸钾的荧光特性,得到山梨酸钾荧光特征峰于λex/λem=375/490nm采用基于最小二乘支持向量机对橙汁溶液中防腐剂山梨酸钾进行检测,通过改进的遗传算法寻优最小二乘支持向量机参数。经过样本训练得到橙汁溶液山梨酸钾的回归模型,对未知浓度的溶液进行预测,将新算法与基本遗传算法寻优的模型和BP神经网络对比。结果表明,自适应遗传-最小二乘支持向量机建立的预测模型在平均相对误差3.54%和平均回收率96.46%都是最优的,是一种准确有效的橙汁中山梨酸钾浓度检测方案。 展开更多

关键词 荧光光谱 山梨酸钾 遗传算法 最小二乘支持向量机

原文传递

基于主动学习GA-SVM分类器的连铸漏钢预报 被引量：8

16

作者 方一鸣 胡春洋 +1 位作者 刘乐 张兴明 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1609-1614,共6页

针对在小样本数据情况下训练的连铸漏钢预报模型难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于主动学习遗传算法支持向量机(GA-SVM)分类器的漏钢预报算法。该算法首先将采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行预处理,并将有效数据进行标注... 针对在小样本数据情况下训练的连铸漏钢预报模型难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于主动学习遗传算法支持向量机(GA-SVM)分类器的漏钢预报算法。该算法首先将采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行预处理,并将有效数据进行标注;然后利用标注后的小样本数据和遗传算法来优化SVM的经验参数,训练并得到支持向量机模型;最后利用某钢厂采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行测试。测试结果表明,在利用小样本数据进行训练的情况下,所提出的基于主动学习GASVM分类器的连铸漏钢预报算法具有较高的漏钢预报率(预报精度)和100%的漏钢报出率,验证了所提漏钢预报算法的有效性。 展开更多

关键词 漏钢预报 GA-SVM 主动学习 小样本数据

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基于计算机视觉和GA-SVM的梭子蟹体重预测 被引量：7

17

作者 唐杨捷 胡海刚 +1 位作者 张刚 唐潮 《宁波大学学报（理工版）》 CAS 2019年第1期32-37,共6页

以梭子蟹为研究对象,利用计算机视觉技术对其进行测量.通过CCD相机获取不同生长情况下的梭子蟹图像,采用图像处理技术对图像进行分割处理,计算获得的投影面积、全甲宽与甲长参数;利用图像获取的尺寸参数对梭子蟹体重进行预测,发现梭子... 以梭子蟹为研究对象,利用计算机视觉技术对其进行测量.通过CCD相机获取不同生长情况下的梭子蟹图像,采用图像处理技术对图像进行分割处理,计算获得的投影面积、全甲宽与甲长参数;利用图像获取的尺寸参数对梭子蟹体重进行预测,发现梭子蟹投影面积、全甲宽、甲长与体重具有正相关性;并采用遗传优化(GA)的支持向量机(SVM)建立梭子蟹体重回归预测模型.实测结果表明,梭子蟹体重预测值与实测值平均绝对百分比误差(MAPE)为2.23%,均方根误差(RMSE)为5.80 g,优于BP神经网络和参数未优化的SVM预测.证明基于计算机视觉与遗传优化支持向量机(GA-SVM)的梭子蟹体重预测方法能够达到梭子蟹体重测量要求. 展开更多

关键词 梭子蟹 体重 计算机视觉 遗传支持向量机 预测模型

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基于GA-LSSVR的图书馆文献资源需求预测 被引量：7

18

作者 王丽华 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第6期225-227,共3页

为了准确预测图书馆文献资源需求,提出一种基于遗传最小二乘支持向量回归法(GA-LSSVR)的图书馆文献资源需求预测方法。GA-LSSVR中通过遗传算法对LSSVR进行优化,克服了LSSVR参数选取难题,提高了LSSVR预测精度。实验结果表明,相对于当前... 为了准确预测图书馆文献资源需求,提出一种基于遗传最小二乘支持向量回归法(GA-LSSVR)的图书馆文献资源需求预测方法。GA-LSSVR中通过遗传算法对LSSVR进行优化,克服了LSSVR参数选取难题,提高了LSSVR预测精度。实验结果表明,相对于当前流行的SVR算法,所提出的GA-LSSVR图书馆文献资源需求预测方法具有较高预测精度。 展开更多

关键词 遗传算法 最小二乘支持向量机 回归法 文献资源 预测模型

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矿区GPS高程异常相关向量机拟合模型 被引量：6

19

作者 罗亦泳 张立亭 +1 位作者 周世健 鲁铁定 《金属矿山》 CAS 北大核心 2015年第12期111-114,共4页

为提高GPS高程异常拟合的精度及可靠性,基于相关向量机模型(Relevance vector machine,RVM),提出了一种稀疏化概率式的GPS高程异常SVM拟合模型。以柯西核函数与交叉验证法构建相关向量机,并推导了置信区间的估计公式。以某矿区GPS高程... 为提高GPS高程异常拟合的精度及可靠性,基于相关向量机模型(Relevance vector machine,RVM),提出了一种稀疏化概率式的GPS高程异常SVM拟合模型。以柯西核函数与交叉验证法构建相关向量机,并推导了置信区间的估计公式。以某矿区GPS高程控制网为例,构建了基于相关向量机的高程异常拟合模型,并与多项式拟合、BP神经网络和遗传最小二乘支持向量机进行精度对比,通过置信区间估计,评价拟合结果的可靠性。试验结果表明:1相关向量机的平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)、平均绝对百分误差(Mean absolute percentage error,MAPE)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)等精度指标均较大幅度优于多项式、BP神经网络和遗传最小二乘支持向量机;2测试数据集的实测高程异常均在相关向量机估计的置信区间内。上述试验结果进一步表明:相关向量机是一种精度及可靠性高的矿区GPS高程异常拟合方法,对于快速测定矿区正常高有一定的参考价值。 展开更多

关键词 矿区高程拟合 高程异常 多项式拟合 BP神经网络 遗传最小二乘支持向量机 相关向量机

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煤巷支护参数预测研究 被引量：4

20

作者 陈攀 马鑫民 +2 位作者 向俊杰 陈莉影 梁厅皓 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第10期133-141,共9页

目前支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等算法在煤矿巷道支护领域应用较少。研究了不同的机器学习模型进行支护参数设计的适用性,以建立一个更高性能的模型来实现锚杆支护的合理、科学设计。首先建立煤巷支护智能预测数据库:采用现场调研... 目前支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等算法在煤矿巷道支护领域应用较少。研究了不同的机器学习模型进行支护参数设计的适用性,以建立一个更高性能的模型来实现锚杆支护的合理、科学设计。首先建立煤巷支护智能预测数据库:采用现场调研、问卷调查和文献检索等方式收集煤矿巷道样本;采用缺失值填补、箱形图修改离群点和局部异常因子剔除等方式对数据进行处理,建立煤巷支护数据库。提出一种基于合成少数类过采样(SMOTE)-遗传算法(GA)-SVM的煤巷支护参数预测模型:将数据库中的数据分成训练集与测试集,采用SMOTE技术平衡训练样本,提高模型对少数类样本的拟合能力;训练过程采用GA对SVM的超参数进行全局寻优,进一步提高模型整体性能。测试结果表明,SMOTE-GA-SVM模型的分类精度达到83.8%,比传统的SVM模型提高了21.8%。将SVM、人工神经网络(ANN)、RF、AdaBoost(ADA)和朴素贝叶斯分类器(NBC)等机器学习方法引入到煤巷锚杆支护参数预测中,建立对应的支护参数预测模型,比较结果表明:从最优到最差的预测模型排序分别为SMOTE-GA-SVM、RF、GA-ANN、SVM、NBC和ADA,6种模型的平均分类精度达69.9%,验证了机器学习方法在煤巷锚杆支护参数预测方面的可行性。在山西霍宝干河煤矿有限公司对SMOTE-GA-SVM模型进行了应用,模型预测准确率达87.5%,具有较强的适用性和可靠性。 展开更多

关键词 煤矿巷道 机器学习 锚杆支护参数 合成少数类过采样 遗传算法优化支持向量机

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