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针对最小二乘支持向量机(least square support vec-tor machine,LSSVM)模型参数选择存在随机性与单一优化算法寻找参数存在局限的问题,将遗传算法(genetic algo-rithm,GA)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法引入LSSVM模型,建立了基于粒子群-遗传算法(PSO-GA)优化的LSSVM沉降预测模型.将GA嵌入PSO算法,降低了模型参数寻优陷入局部最优的可能,提高模型拟合精度.结合具体工程实例,将提出的模型与LSSVM模型、PSO算法优化的LSSVM(PSO-LSSVM)模型、GA优化的LSSVM(GA-LSSVM)模型进行对比,结果表明改进模型的精度更好,稳定性更强. 相似文献
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结合灰色系统思想与最小二乘支持向量机构成灰色最小二乘支持向量机,根据目前灰色模型与最小二乘支持向量机结合的方法,提出并联型、串联型和残差型三种预测模型的结构.将上述三种灰色最小二乘支持向量机模型用于对三峡库区石佛寺滑坡垂直位移进行预测,模型精度和预测结果比较理想,优于单一预测模型.试验表明:灰色最小二乘支持向量机可提高预测精度,用于滑坡变形预测是有效可行的. 相似文献
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针对山区样本数据有限的情况,提出一种支持小样本数据处理和高抗噪声能力的模糊最小二乘支持向量机（FLS-SVM）方法。采用基于混沌粒子群（CPSO）的向量机模型参数优化方法,避免了人为参数选择的不确定性,并考虑山区地形起伏的影响,引入地形改正量构建支持向量机训练模型。试验结果表明,考虑地形起伏在内的基于CPSO优化的FLS-SVM模型与传统拟合算法如PSO-LSSVM和GA-LSSVM相比,能够利用有限样本获得更高精度的拟合效果,适用于SRTM正高数据获得正常高的应用中。 相似文献
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针对提高导航卫星钟差预报精度的研究不足的现状,文章结合灰色预报模型和最小二乘向量机预报模型的特点,研究建立灰色系统与最小二乘向量机的结合预报模型:引入惯性权值和加速度因子随优化代数变化的改进粒子群算法,以提高算法的优化能力;并用其对模型惩罚因子和核函数参数选取过程进行优化;选取具有代表性的卫星钟差数据,建立改进粒子群优化的GM-LSSVM模型进行短期钟差预报分析,并与传统的GM(1,1)预报模型和BP神经网络预报模型进行精度比较。仿真结果表明,优化后的模型预报精度优于GM(1,1)预报模型和BP神经网络模型。 相似文献
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将二次曲面、BP神经网络、最小二乘支持向量机应用与高程异常拟合,并用某地区数据进行了实验验证,结果表明,最小二乘支持向量机应用于高程异常拟合精度最优。 相似文献
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支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性. 相似文献
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针对导航卫星钟差预报精度不高的问题,该文引入了GM-LSSVM钟差预报模型,采用全局寻优能力较强的遗传算法对模型的参数选取过程进行优化,避免模型陷入局部最优,从而改善了组合模型中惩罚因子和核函数参数选择的盲目性。最后选取国际GPS服务组织提供的卫星钟差数据,分别建立GM(1,1)模型、LSSVM模型、GM-LSSVM模型和遗传算法优化的GM-LSSVM模型进行短期钟差预报分析和仿真实验。仿真结果表明,优化后的模型预报精度小于1.3ns,精度比前3种模型提高了45%~60%,符合钟差预报的要求。 相似文献