基于遗传算法优化的支持向量机干旱预测模型

为了克服支持向量机参数人工选择的盲目性和依靠经验的缺陷,采用遗传算法优化支持向量机的C,g两个参数,实现支持向量机参数的优选,减少参数选择的工作量,并提高模型的预测精度。并将遗传算法优化的支持向量机模型应用到浑河流域干旱预测中,通过matlab编程建立该模型。以海城、大洼、辽阳、沈阳4个站的降雨量进行建模预测,结果表明:模型的预测值和真实值拟合度较高,模型的预测精度满足要求,说明该模型用于浑河流域的干旱预测具有可行性,为决策部门能及时有效地指导和部署抗旱工作、合理利用分配现有的水资源提供依据。     

基于支持向量机回归的鲜烟叶含水量预测模型

为了提高鲜烟叶含水量的检测准确率,基于机器视觉技术,应用支持向量机理论,建立支持向量机回归的鲜烟叶含水量预测模型,输入变量为鲜烟叶图像的r（红色分量所占比例）、g（绿色分量所占比例）、H（色调）、均值、一致性、熵、宽、面积和伸缩率9个特征参数,输出变量为含水量.通过对利用机器视觉技术提取到的鲜烟叶图像参数进行模型的训练测试,并将其结果与ELMAN神经网络对比.结果表明:支持向量机含水量模型的最大相对误差绝对值为2.410%,平均绝对误差为0.007 9,平均绝对百分比误差为1.119%,误差方差为7.806×10-5,其拟合效果均优于ELMAN神经网络.该方法能够更准确地反映鲜烟叶含水量的实际值,为选择最优烘烤模式和烘烤工艺提供了参考依据.     

基于支持向量机的农村用电量需求预测

提出了一种基于支持向量机的农村用电量需求预测方按。该方法充分发挥支持向量机在解决非线性和有限样本问题方面体现出的优势。保证了预测模型的泛化能力,具有较高的预测精度。实例验证了该方法的有效性。     

基于小波分解的日径流支持向量机回归预测模型

【目的】将小波变换与支持向量机结合,构建小波支持向量机回归模型(WSVR),并用其对日径流进行预测,为水库调度提供参考依据。【方法】利用径流时间序列中包含的大量信息,通过小波变换将径流时间序列分解成不同分辨率水平的子序列和近似序列,通过相关性分析选取有效子序列与近似序列相加得到的新序列作为支持向量机回归模型的输入,建立小波支持向量机回归耦合模型,以泾河流域张家山站的日径流为研究对象,利用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、确定性系数(DC)、相关系数(R)及相对误差(RE)作为评价指标对模型预测精度进行评价。【结果】利用所建立的小波日径流支持向量机模型对张家山站日径流的预测结果显示,该模型在检验阶段的RMSE、MAE、DC、R及RE分别为26.05m3/s,8.26m3/s,0.826,0.910,-13.3%,与仅使用支持向量机回归模型(SVR)相比,耦合模型预测精度明显提高,且非汛期预测效果优于汛期。【结论】建立了小波支持向量机回归耦合模型,该模型可有效模拟和预测日径流,为日径流预测提供了新的途径。     

基于局域支持向量机的旱涝预测

降水量的变化受到许多因素影响,其动态特征呈现复杂的非线性,使得预测难度较大。为了提高降水量预测精度,提出了一种基于局域支持向量机的降水量预测方法,对月降水量时间序列进行参数提取,构造相空间,使用支持向量回归模型代替局域线性模型,使用邻近点训练该局域支持向量回归模型。仿真结果表明,该方法预测精度高,在旱涝预测方面有较好的应用前景。     

基于支持向量机回归的猪肺疫发病率预测模型研究

为探明支持向量机回归(SVR)模型在动物疫病定量预测上的效果,以便为动物疫病防控决策提供依据,利用广西2007—2013年的猪肺疫月发病率时间序列,进行了SVR模型预测猪肺疫月发病率效果的研究。首先,以自相关函数法和Cao方法相结合,确定该时间序列的时间延迟为2,嵌入维数为6,并对其进行相空间重构;然后,依据主分量分析(PCA分布)方法判定该时间序列具有混沌特性,表明其在重构相空间中进行分析预测是可行的;最后,基于相空间重构结果构建SVR模型,分别采用网格搜索算法、遗传算法、粒子群算法对模型参数进行优化,并分析预测效果。结果表明,运用遗传算法优化SVR模型参数预测效果最优,平均绝对偏差(MAD)为0.043、均方误差(MSE)为0.003、平均绝对百分误差(MAPE)为0.202。可见,采用遗传算法优化的SVR模型对猪肺疫发病率的预测是可行有效的。     

支持向量机、信息向量机和相关向量机的比较研究

介绍了支持向量机、信息向量机和相关向量机的理论与算法。利用最优化对偶理论,阐述了支持向量机的三种主要算法:硬间隔支持向量机、软间隔线性支持向量机和二次软间隔支持向量机的理论推导过程。对基于高斯过程模型,详细说明了信息向量机和相关向量机算法的实现过程。     

基于支持向量机的农业数据分类研究

介绍了支持向量机的原理,研究了基于支持向量机的农业数据分类,结果表明应用支持向量机可以有效地提高农业数据的分类性能。     

基于粒子群优化支持向量机的电子商务客户流失预测模型

电子商务客户流失受到多种影响,具有时变性、非线性,为了提高电子商务客户流失的预测精度,提出一种粒子群算法优化支持向量机的电子商务客户流失预测模型。首先收集电子商务客户数据,并进行预处理,然后将数据输入到支持向量机进行学习,并采用粒子群算法选择支持向量机参数,建立最优电子商务客户流失预测模型,最后采用具体数据进行了仿真实验。结果表明,相对于其他电子商务客户流失预测模型,本文模型提高了电子商务客户流失的预测精度,可以准确反映电子商务客户流失变化特点,预测结果可以为电子商务企业提供有价值的参考意见。     

基于边界支持向量的自适应增量支持向量机

该文提出一种基于边界支持向量的自适应增量支持向量机,对每轮训练的样本集提取其边界支持向量,从而减少训练向量数目,提高训练效率。通过自适应调整参数,可以更好地适应新增样本。采用 UCI（University of California Irvine）机器学习数据库和Statlog数据库对本文方法进行验证,实验结果表明本文方法的训练时间优于标准支持向量机和一般增量支持向量机。其分类精度也明显优于一般增量支持向量机,在训练数据较少时,其分类精度与标准支持向量机相差不大,但随着训练数据的增加,分类精度逐渐超越标准支持向量机。该文的方法更适合大规模数据集的增量学习。     

基于Lasso和支持向量机的组合预测及其应用

针对Lasso方法与支持向量机两者的联系与各自的优势，给出了基于Lasso与支持向量机的串联型、并联型和嵌入型三种组合预测，并将它们运用到我国粮食价格预测中.实证结果表明，与单一预测方法的预测结果相比，基于Lasso方法与支持向量机的串联型组合预测和嵌入型组合预测具有更高的预测精度.     

基于支持向量机的科技图书市场预测

对灰色、神经网络和支持向量机的三个预测模型进行研究，以某某类科技图书1993-2000年的年发行量为例，对科技图书市场进行预测，经过比较，支持向量机的预测方法精度较高。本方法可推广应用于其他类图书市场的预测。     

基于支持向量机的花生荚果品种识别模型优化研究

为实现通过自动化手段进行花生品种真伪的鉴定,通过扫描仪采集了花生荚果侧面的图像,花生共20个品种,每个品种50个花生荚果,对采集的每幅图像提取形态、颜色、纹理方面的50个特征,首先通过主分量分析(PCA)对这些特征进行组合优化,然后采用RBF核函数搭建了支持向量机模型,最后通过网格搜索法、基因算法和粒子群方法优化支持向量机模型的惩罚参数c与gamma参数。优化结果表明,在主成分累积贡献率为95%时,PCA是10个主分量,3种参数优化方案中20个品种的5折交叉验证识别率分别为78.6%、77.6%、78.0%,识别效果相当,花生品种真伪的二分类识别率最高达到95%。优化后该模型对品种真伪的识别已经基本可以推广到实际生产中使用。     

基于支持向量自回归的水泵振动预测模型研究

为了预测水泵在运行中的振动状态,提高水泵运行的安全性和经济性,采用了统计学习理论中的核心算法--支持向量机与自回归方法相结合,建立了水泵振动预测模型(SVAR).并通过实例,与基于灰色理论建立的预测模型(GM)和基于自回归方法建立的预测模型(AR)进行了比较.结果表明:基于支持向量自回归的水泵振动预测模型(SVAR)具有精度高、速度快、易于建模的特点.应用该方法建立的预测模型能够很好地预测水泵运行中的振动情况.有效地避免水泵运行中由振动引起的故障.     

基于支持向量机的面向对象软件可维护性预测

以面向对象软件的度量准则作为预测因子,以维护期间所修改的代码函数作为可维护性,运用支持向量机回归原理,构造了面向对象软件可维护性预测模型.为了评价模型的性能,同时构造人工神经网络模型.在R软件环境下仿真,通过误差的可视分析和RMSE分析知,SVM模型预测面向对象软件可维护性具有较好的性能,效果明显优于ANN模型.     

基于支持向量机的温室环境智能控制模型

提出一种温室环境智能控制模型。该模型从模式识别的角度解决温室环境最优控制问题。具体算法是根据作物生长模型、当前外界环境条件等,创建温室环境控制目标;对控制目标与温室内外环境条件的差值等特征参数模糊化;通过支持向量机的多分类方法进行分类决策,选择适宜的温室环境调控措施,达到对温室环境最优控制的目的。将采用该模型的温室环境控制系统应用于安徽蚌埠地区的Venlo温室。结果表明,该系统具有良好的控制效果。     

基于免疫算法和支持向量机的人脸识别

提出了一种基于免疫支持向量机人脸识别方法。针对支持向量机学习是一种有导师的学习,引入了否定算法,把人脸特征否定的结果来供支持向量机学习。该算法大大降低了运算复杂度,试验结果表明,该算法与其它方法相比具有较高的识别率。     

改进支持向量机的股票价格预测研究

为了提高股票价格预测精度,提出一种改进支持向量机的股票价格预测模型。该模型利用粒子群算法的全局寻优能力对支持向量机参数进行优化,以提高股票价格的预测精度,采用具体股票价格数据对模型性能进行测试。结果表明,改进支持向量机能够对股票价变化趋势进行预测,是一种有效、高精度的股票价格预测模型。