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基于混沌优化的支持向量机地下水位动态预测 总被引：1，自引：0，他引：1
地下水位动态受到自然因素和人为因素的影响,随机性明显,因此在地下水物理过程分析的基础上构建地下水位动态预测的随机性模型对地下水资源评价具有重要意义。本文将小样本机器学习理论——统计学习理论中的支持向量机理论引入地下水位动态预测。最小二乘支持向量机是支持向量机的一种,考虑到地下水位动态序列的长度和峰值突变性的特点,本文提出一种改进的支持向量机-峰值识别最小二乘支持向量机;并针对支持向量机算法存在的参数优化、训练和测试速度等问题,结合混沌优化方法,建立了基于混沌优化的峰值识别最小二乘支持向量机地下水位动态预测模型;最后本文以内蒙古河套灌区义长灌域1990年~2004年3个灌期(夏灌(4月~6月)、秋灌(7月~9月)和秋浇(10月~11月)降水量、平均气温、蒸发量、引水量、地下水开采量、地下水排泄量和地下水位埋深共15年45个样本资料为数据源,将该模型和原最小二乘支持向量机模型分别用于义长灌域地下水位动态预测。结果表明,该模型的拟合值、检验值和预测值与实际值复合的很好,拟合的平均相对误差绝对值为2.0868%,检验的平均相对误差绝对值为3.4777%,预测的平均相对误差绝对值为6.8589%,且训练和测试速度快,而原最小二乘支持向量机模型预测的平均相对误差绝对值为20.6767%。因此,该模型用于地下水位动态预测是可行和有效的。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的数据挖掘应用研究 总被引：6，自引：0，他引：6
随着数据仓库技术、联机分析技术的发展。基于数据库的数据挖掘已成为一种重要的数据处理手段。最小二乘支持向量机作为一种新的机器学习方法。具有全局收敛性和良好的泛化能力。本文将其应用于数据挖掘的分类与预测研究。通过棱函数的选择及参数优化，并结合支持向量机、多层感知器神经网络模型及判别分析方法进行比较研究，证明最小二乘支持向量机作为一种有效的数据挖掘算法具有较高精度。 相似文献
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对影响电力负荷因素之间的非线性,有效提高电力负荷的预测精度,本文提出了一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化技术(PSO)相结合的电力负荷预测方法。以历史负荷数据气象因素等作为输入,建立预测模型,对未来时刻电力负荷进行预测。该模型利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化,以充分挖掘原始数据的信息,并采用粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的参数,旨在提高预测模型的训练预测精度。实际算例表明,使用PSO-LSSVM方法进行电力负荷预测,具有良好的可行性和有效性,与BP神经网络和LSSVM方法的预测结果相比,所提出的PSO-LSSVM模型预测平均误差仅为0.85%,具有更高的精度,适用于电力负荷预测。 相似文献
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基于混沌搜索的LS-SVM预测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
为利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)来进行预测,首先要确定影响LS-SVM模型的两个主要参数γ和σ,针对该问题提出了采用混沌搜索算法来搜索该模型的最优参数组合。混沌搜索的运动轨迹具有遍历性,随机性,可以进行全局和局部寻优,利用该算法搜索最优参数来确定预测模型,然后将该预测模型用于预测实践。实验结果表明,该模型具有较精确的预测精度和适用性。 相似文献
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熔融指数是高密度聚乙烯生产的主要质量指标,通过对生产数据建模实现对熔融指数的预测,为优化操作提供有力依据,从而提高产品的质量。利用偏最小二乘法提取影响熔融指数的主要因素作为最小二乘支持向量机的输入,克服了自变量间的多重相关性问题;同时也降低了最小二乘支持向量机的输入变量的维数。实验表明,利用偏最小二乘法方法和最小二乘支持向量机方法预测熔融指数精度远高于分别使用这两种方法。 相似文献
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最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LS—SVM）具有很好的非线形逼近能力和泛化能力,通过研究逆模型存在的条件,提出了基于LS—SVM的逆模型辨识方法。仿真结果表明基于LS—SVM的逆模型辨识方法在处理非线性对象时,辨识精度、辨识速度、泛化能力都要强于BP算法。 相似文献
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由于氯甲烷回收过程具有工艺过程复杂、非线性、时变性等特点,导致氯甲烷含水量难以预测。提出了ISVM软测量建模方法,鉴于新增训练样本中如果存在违反KKT条件的样本,则这些样本中肯定存在新的支持向量,必然会使支持向量集发生变化,原分类支持向量集中的非支持向量也有可能转化为支持向量,进一步提出了改进ISVM氯甲烷含水量预测模型。研究结果表明:通过与普通ISVM预测模型比较,采用改进ISVM预测模型的预测结果具有更佳的预测精度,为氯甲烷含水量的控制提供了更精确的条件。 相似文献
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支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种通用的研究机器学习规律的方法。它具有很强的学习能力和泛化能力,可以有效地处理分类,回归等问题。SVM在处理非线性问题时,通过使用一个核函数来解决复杂计算问题。最小二乘支持向量机(LS_SVM)是SVM的一种改进,它提高了求解问题的速度和收敛精度。本文以太阳黑子为数据集,基于LS_SVM工具,使用了支持向量回归算法(SVR),实现了太阳黑子活动的预测。 相似文献
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采用蜻蜓算法(DA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的方法,解决生产过程中小批量产品在质量预测方面的问题。首先以汽车变速箱轴承内圈孔直径的尺寸作为预测数据,连续观测12个单位时间,并记录每个单位时间轴承内圈孔直径的尺寸数据,进行归一化处理;其次采用LSSVM对变速箱轴承内圈孔直径加工过程变化进行量化分析,并采用蜻蜓算法优化LSSVM参数;最后将DA-LSSVM综合方法与多种预测模型进行对比分析。结果表明,DA-LSSVM方法可以提高预测模型的训练预测精度,缩短训练时间。 相似文献
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《Journal of The Franklin Institute》2002,339(4-5):479-498
In this paper, a numerical method to solve nonlinear optimal control problems with terminal state constraints, control inequality constraints and simple bounds on the state variables, is presented. The method converts the optimal control problem into a sequence of quadratic programming problems. To this end, the quasilinearization method is used to replace the nonlinear optimal control problem with a sequence of constrained linear-quadratic optimal control problems, then each of the state variables is approximated by a finite length Chebyshev series with unknown parameters. The method gives the information of the quadratic programming problem explicitly (The Hessian, the gradient of the cost function and the Jacobian of the constraints). To show the effectiveness of the proposed method, the simulation results of two constrained nonlinear optimal control problems are presented. 相似文献
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针对当前预测模型只能对过去和现在网络安全态势进行分析,不能对将来网络安全态势进行预测的缺陷,提出了预见式关联规则的网络安全态势预测方法。该方法能够利用当前和过去的数据对事物进行一定程度地预测,通过将其应用到网络财务系统中,并且采用小区域聚类的方法对关联规则进行一定程度地约束。通过仿真对预测方法性能进行检验。结果表明,预测方法能够准确反映网络财务系统安全形势的变化趋势,提高了系统的预测精度,相对于传统预测方法,更适用于现实的网络财务系统环境。 相似文献
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顺流向位移是坝体形变监测中的重要指标。针对神经网络、支持向量机模型存在的局限性,提出基于粒子群优化与最小二乘支持向量回归的模型对顺流向位移进行预测。结合实地坝体数据,通过与神经网络、传统支持向量机等模型进行对比实验和分析,结果表明,该方法具有误差低、计算效率高等特点。 相似文献