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1.
建立大坝变形预测的支持向量机模型,并用遗传算法对支持向量机模型的核函数参数、惩罚参数和损失参数进行优化。将同一优化方法不同支持向量机核函数、不同优化方法同种支持向量机核函数进行横向对比,将BP神经网络、自回归AR(p)模型、多元回归分析法和周期函数拟合法进行纵向对比。结果表明,该GA-SVM(RBF)模型不仅能较好地预测大坝的变形趋势,而且能大幅提高预测精度。 相似文献
2.
SVM在文本自动分类中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
支持向量机(S、M)是基于统计学习理论的一种新的模式识别技术。介绍了文本自动分类技术的主要研究概况，并进一步从支持向量机的原理及其在文本分类中的优点等方面阐述了支持向量机在文本分类中的应用。 相似文献
3.
提出一种基于灰色最小二乘支持向量机的大坝变形预测新算法。通过对原始大坝序列进行一次累加,弱化序列中随机扰动的影响,增强数据的规律性,进而建立最小二乘支持向量机预测模型,并采用网格搜索法选取最优参数。算法充分利用了最小二乘支持向量机泛化能力强、非线性拟合性好等优良特性,避免了灰色方法及模型存在的理论缺陷。与灰色GM(1,1)和单一最小二乘支持向量机对比表明,新算法能保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度,应用于短期大坝变形预测是可行的。 相似文献
4.
基于指标规范值的海水水质评价的SVR模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为了建立具有普适通用的海水水质评价的支持向量机模型,在设置各指标参照值和指标规范变换式,并对指标进行规范变换的基础上,应用免疫进化优化算法,建立基于指标规范值的海水水质评价的回归支持向量机模型。将优化好的模型用于珠江口海水水质的评价,其评价结果与BP神经网络的评价结果基本一致,从而表明基于指标规范值的支持向量机模型用于海水水质评价是可行的,且该模型较传统的支持向量机评价模型具有较好的普适性和通用性。 相似文献
5.
基于支持向量机的岩石薄片图像分割 总被引：4，自引：0，他引：4
支持向量机是对传统学习分类方法的一个良好替代,特别是小样本、高维的情况下,有着良好的泛化能力,利用支持向量机良好的分类特性,将图像分割的问题转化为分类问题,对岩石薄片图像进行分割实验.通过实验表明：支持向量机对于分割颜色分布不均匀、边缘模糊的岩石薄片图像,有很好的应用前景. 相似文献
6.
相关反馈技术在提高图像检索性能方面发挥着重要作用,但图像检索过程中的相关反馈存在反馈次数过多,反馈效果不够理想等问题。为解决上述问题,提出一种贝叶斯和支持向量机相结合的反馈算法。实现方法是:用贝叶斯分类器对图像库进行分类,达到压缩图像库的目的,然后用支持向量机分类器对压缩之后的图像库进行分类,并反馈最终结果。研究结果表明,与支持向量机和贝叶斯算法相比,在很少的反馈次数下,该方法明显提高了反馈效果。 相似文献
7.
混合像元是遥感影像中普遍存在的现象,对此,本文提出基于加权后验概率的支持向量机进行影像混合像元分解。该分类算法可判定端元种类的同时得到每种地物的后验概率,从而进行非线性模型的混合像元分解。由于加权后验概率的支持向量机分类算法能够减少分类器受土地覆盖类型模糊样本点的干扰,因此,改善了非线性混合像元分解模型的精度。首先,由样本点计算得到核函数参数值,然后,计算影像中每一种土地覆盖类型的后验概率,将其作为各个两类支持向量机分类器的权系数并求得多类后验概率值,确定影像每一种土地覆盖类型并得到丰度值。本文采用TM多波段遥感影像验证该方法的可行性,实验区位于我国东北部的大兴安岭中北段地区,土地覆盖类型包含农田、居民地、水体、荒地等。将本文提出的混合像元分解方法结果与标准支持向量机模型分解的结果对比表明,以加权后验概率的支持向量机遥感影像混合像元分解方法精度优于标准支持向量机模型。 相似文献
8.
针对基于Internet的网络控制系统,采用Socket通信方式构建了网络控制系统的通信平台,在此平台上对网络延时进行测试、基于时间序列的分析方法,对Internet网络延时特性以及延时时间序列的自相关性进行统计分析;进而提出了基于支持向量机的网络延时预测方法。仿真结果说明,支持向量机预测网络延时具有较高的正确率。 相似文献
9.
为建立高精度的边坡位移预测模型，采用相空间重构（PSR）将边坡位移时间序列数据转换为多维数据，同时构造小波核函数改进的支持向量机模型，建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机（SVM）模型、小波支持向量机（WSVM）模型和基于相空间重构的支持向量机（PSR-SVM）模型预测结果进行对比，通过平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差百分比（MAPE）和均方根误差（RMSE）3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明，PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型，边坡位移预测的精度明显提升。 相似文献
10.
提出一种基于集合经验模态分解、样本熵和灰色支持向量机相结合的卫星钟差预报方法。首先利用EEMD对钟差序列进行分解,然后采用样本熵对复杂度相似的分量进行叠加组合,进而对各新分量建立高频支持向量机和低频灰色GM(1,1)进行滚动式预报,最后叠加各预报结果得到钟差预报值。用IGS提供的钟差数据作实验,与灰色模型、支持向量机、遗传小波神经网络的多步预报进行对比分析。结果表明,该方法预报精度较高,对于较长时间的钟差预报也能保证较好的预报效果。 相似文献
11.
对山东地区2006~2017年3种地震事件--天然地震、爆破及塌陷的波形记录进行小波变换,对提取出的香农熵特征采用支持向量机LIBSVM方法进行分类识别,并设计一系列实验研究影响最终分类效果的因素。结果表明,5种影响因素--信号窗长度、小波分解方式、小波基类型、向量机算法类型、向量机核函数类型均对地震类型的分类识别结果产生一定的影响;识别率最高的3组处理方式均采用了2 000 s信号窗长度+db7小波基+υ-SVC算法的组合方式。所得的识别率较高的几种影响因素组合,在未来可应用于地震类型的实时识别,进一步提高地震类型的识别率和触发准确率。 相似文献
12.
针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,将支持向量机SVM方法用于手写字符的识别.算法首先采用Gabor变换提取手写字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器.再应用SVM分类器分类和判别手写字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值. 相似文献
13.
研究支持向量机方法在小样本地震信号识别方面的可行性,结果表明,随着样本量增加,该方法的识别率出现先升高再降低的现象。使用山东和江苏地区2006~2017年的地震数据进行实验,仅需每类30个训练样本即可达到85%左右的识别率。该方法识别率的提高不依赖于大量样本的加入,不仅适合于地震数据样本量少的地区开展地震信号识别研究,而且为精简样本库、降低运行成本提供了新思路。 相似文献
14.
为解决天然地震事件性质辨识依赖人工检测、自动化程度不高且误差较大的问题,利用机器学习中的最小二乘支持向量机（LSSVM）和信息论中的排列熵、近似熵及香农熵等特征参数,建立Entropy-LSSVM地震波形特征提取与事件性质辨识模型。基于2021年青海玛多MS7.4地震、云南漾濞地震事件及人工爆破干扰事件等共计500条波形数据,设计多个不同训练比例与测试比例的随机抽取子实验,采用准确率、召回率、特效度、精确度、F-measure验证该模型的有效性。实验结果表明,熵特征对天然地震和非天然地震事件波形的区分效果明显,且结合熵特征的LS-SVM模型整体性能优于QDA、LDA、朴素贝叶斯、决策树、LogitBoost及RobustBoost等方法,训练集与测试集比例为3∶2的辨识准确率和召回率分别达到99.00%和96.97%,即使训练集只有50条的辨识准确率也可达98%以上,这对天然地震事件的有效甄别有一定参考价值。 相似文献
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16.
针对LSSVM模型参数选择的随机性与单一变量序列高维度重构参数选择的困难性，将相空间重构理论、果蝇优化算法引入LSSVM模型中，建立基于相空间重构的FOA-GLSSVM变形预测模型。为了验证提出模型的有效性与可靠性，结合具体工程实例与GLSSVM、支持向量机模型及最小二乘支持向量机模型进行对比研究。结果表明，提出的模型精度更好、稳定性更强。 相似文献
17.
针对高铁变形监测数据的非线性特征，构建一种基于小波与灰色支持向量机的高铁变形预测组合模型。利用小波分析获取不同时频尺度上的随机序列和近似序列，通过嵌入维数的确定和高低频数据的相关性分析，将重构后的随机序列作为遗传算法优化SVR模型的输入，对近似序列则采用灰色支持向量机来描述其演变特征，最后将二者预测结果进行耦合叠加，得到小波灰色支持向量机的组合模型预测结果。以贵广高铁实测数据为例，将均方差、平均绝对误差、平均绝对相对误差作为评判指标对预测效果进行评价，结果表明该模型较好地拟合了近似分量，同时避免了细节分量的过拟合，为高铁变形预测提供了新途径。 相似文献