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基于支持向量机的城市空气质量时间序列预测模型探究 总被引:1,自引:0,他引:1
空气污染问题在当下是一个十分严重的问题。开展空气质量监测、预测工作对于污染控制,降低危害具有重要意义。支持向量机模型是进行回归预测性能良好的工具,并可用于时间序列预测。文章采用径向基函数作为核函数,用交叉验证的方法优化参数构造支持向量机时间序列预测模型,选取某地市2013年1月至8月的空气质量指数作为空气质量参数进行实证分析,表明模型预测效果很好,具有一定实用价值。 相似文献
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煤与瓦斯突出事故危及矿工生命,破坏生产现场。通过现场监测瓦斯突出的相关数据,对瓦斯突出的危险程度进行预测,提前做好防范措施,减少瓦斯突出事故的危害。为此,提出支持向量机算法与改进粒子群算法相结合的瓦斯突出危险程度预测模型:首先对容易陷入局部最优的粒子群进行改进;接着应用改进粒子群算法求解影响支持向量机分类预测性能的最佳参数;然后把最佳参数应用于擅长模式识别的支持向量机算法,进行瓦斯突出样本数据的训练,构建瓦斯预测模型;最后使用瓦斯预测模型对新的瓦斯突出数据进行预测。实验结果表明,采用该方法进行瓦斯突出预测的准确率,比纯支持向量机算法提高了5%。 相似文献
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分析各参数对支持向量机学习能力的影响,提出一种基于杂草算法的支持向量机电力负荷预测方法。首先运用杂草算法对支持向量机的两个关键参数进行智能寻优,然后将最优参数运用到支持向量机预测模型。采用新的预测模型对EUNITE第一次竞赛提供的相关电力数据进行分析,并与基于回归树和基于神经网络的预测方法进行比较。结果表明本文方法智能化地解决了传统参数选择方法的缺陷,且对电力负荷预测具有较高的预测精度。 相似文献
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针对网络控制系统的时延预测问题,提出一种基于相空间重构与最小二乘支持向量机的时延预测方法.首先利用0-1测试法确定时延序列具有混沌特性,引入相空间重构技术提高预测精度.对实际采集的时延序列进行Hurst指数分析,选择最小二乘支持向量机作为预测模型.然后利用C-C方法确定时延序列相空间重构参数,通过递归图确定时延序列的局部可预测性,利用遗传算法对最小二乘支持向量机的参数进行离线优化.最后通过优化后的最小二乘支持向量机并结合相空间重构对时延序列进行在线预测.与其它预测方法进行了仿真对比,结果表明本文方法具有更高的预测精度与更小的预测误差,同时并未降低预测算法的实时性. 相似文献
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李晓斌 《微电子学与计算机》2010,27(10)
为了得到性能优越的SVM预测模型,实现城市交通流量的准确预测,文中提出基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的城市交通流量预测方法.其中通过遗传算法对SVM中的训练参数进行优化处理,以得到优化的SVM预测模型.实验结果表明:用GA-SVM对城市交通流量预测,预测精度远优于人工神经网络. 相似文献
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改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高网络流量的预测准确性,针对最小二乘支持向量机参数优化方法的缺陷,提出一种改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测模型。首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子初始位置,然后通过粒子群之间信息交流、互相协作找到最优参数,并对惯性权重和学习因子进行改进,最后对网络流量数据进行重构,并采用最优参数的最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型。实验结果表明,本文模型提高了网络流量的预测精度,并大幅度减少了训练时间,可以满足网络流量在线预测要求。 相似文献
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针对光刻过程非线性、时变和产品质量不易在线测量的特性,提出了一种基于最小二乘支持向量机预测模型和微粒群滚动优化方法的批次控制预测控制器。通过历史批次样本数据构建光刻过程的最小二乘支持向量机预测模型,解决了复杂光刻过程难以建立精确数学模型的难题,提高了预测模型的精度。通过预测误差的反馈校正和微粒群滚动优化算法求解最优控制律,提高了控制精度。性能分析结果表明,与指数加权移动平均方法及非线性模型预测控制方法相比较,批次控制预测控制器控制器减小了不同批次关键尺寸输出的差异,显著降低了关键尺寸输出的均方根误差,有效抑制了过程扰动影响。 相似文献
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终点碳含量是决定钢质量的关键因素,是转炉炼钢过程中需要控制的核心变量之一.本文建立了一种基于莱维飞行的鲸鱼优化算法(Levy Whale Optimization Algorithm,LWOA)和最小二乘向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的钢水终点碳含量综合预测模型.通过莱维飞行代替了传统鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)参数的随机选择,优化了鲸鱼算法中跳出局部最优的能力;借助改变鲸鱼算法的系数向量收敛方式明显提高了鲸鱼优化算法的泛化能力、预测精度和收敛速度.数据仿真结果表明,所提出的LWOA-LSSVM预测模型,不仅能够克服局部寻优获取全局最优解,而且具有快速的收敛速度和更高的预测精度,得出预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差与遗传算法BP神经网络、遗传算法最小二乘支持向量机和传统鲸鱼算法最小二乘支持向量机相比均有着明显提高.同时,通过调整目标命中率和训练输入样本量验证了预测模型具有更好的鲁棒性. 相似文献
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基于支持向量机提出一种方法,能够从历史告警中挖掘出告警的预测知识。首先把告警预测问题转化成机器学习问题,然后通过在告警序列上滑动窗口形成样本去训练支持向量机,从而建立对某种特定告警的预测模型。实验验证了该方法的有效性,并考察了一些关键参数对于预测性能的影响。 相似文献
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神经网络强大的非线性拟合能力使其在参数预测方面的应用越来越广泛,在神经网络预测激光切割工艺参数过程中,使用小样本数据训练的神经网络模型存在预测误差大、鲁棒性较低等缺点.因此,提出了一种基于生成式对抗网络的小样本数据处理方法,设计了适用于此问题的基于生成式对抗网络的数据生成模型,对激光切割工艺参数的小样本数据进行扩充,运用显著性检验法对扩充的数据进行了可靠性验证.利用BP神经网络构建工艺参数预测模型,分别使用原数据和扩充后数据训练参数预测神经网络,通过实验对比,优化后的模型具有更好的准确性和泛化性. 相似文献
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交通流量预测是智能交通系统中的关键技术,针对当前交通流量预测模型存在不足,提出一种遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型。首先收集交通流量历史数据,并基于混沌理想对其进行相空间重构,然后将训练样本输入到支持向量机中进行学习,并采用遗传算法优化支持向量机参数,建立交通流量预测模型,最后采用测试样本对模型的性能进行测试。结果表明,相对于经典交通流量预测模型,本文模型可以更加准确描述交通流量预测复杂的变化趋势,提高了交通流量的单步和多步预测精度。 相似文献
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风电大规模并人电网,风电所占比例越来越大.然而,由于风的不确定性和随机性,风机发电并不稳定,给风电并网带来巨大困难,因此需要引入准确的风电预测.为了提高风电预测精度,本文提出麻雀搜索算法优化支持向量机预测模型,该模型在支持向量机学习参数(惩罚系数C和核参数g)选择困难的问题上,基于麻雀搜索算法优化选择学习参数,建立SS... 相似文献
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以城市电力负荷预测为应用背景,根据电力负荷的特点和支持向量机(SVM)方法在解决小样本学习问题中的优势,提出基于SVM的电力短期负荷预测模型,并使用粒子群优化算法优化其参数。基于SVM的电力短期负荷预测模型的运行结果与BP神经网络模型对比表明,前者稳定性好,运行速度快,准确率高。 相似文献
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针对当前网络流量预测模型精度低的缺点,本文提出了一种新型的小波消噪和蚁群算法优化支持向量机的网络流量预测模型。首先采用小波阈值法对网络流量进行消噪处理;然后将网络流量输入到支持向量机中学习,并采用蚁群算法对支持向量机的参数进行优化,建立网络流量预测模型,最后采用实际网络流量数据进行仿真实验,结果表明,相对于其它网络流量预测模型,本文模型提高了网络流量的预测精度,具有更好的鲁棒性。 相似文献
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以城市电力负荷预测为应用背景,根据电力负荷的特点和支持向量机(SVM)方法在解决小样本学习问题中的优势,提出基于SVM的电力短期负荷预测模型,并使用粒子群优化算法优化其参数.基于SVM的电力短期负荷预测模型的运行结果与BP神经网络模型对比表明,前者稳定性好,运行速度快,准确率高. 相似文献
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适用于不平衡样本数据处理的支持向量机方法 总被引:6,自引:0,他引:6
支持向量机算法在处理不平衡样本数据时,其分类器预测具有倾向性.样本数量多的类别,其分类误差小,而样本数量少的类别,其分类误差大.本文针对这种倾向性问题,在分析其产生原因的基础上,提出了基于遗传交叉运算的改进方法.对于小类别训练样本,利用交叉运算产生新的样本,从而补偿了因训练数据类别大小差异而造成的影响.基于UCI标准数据集的仿真实验结果表明,改进方法比标准支持向量机方法具有更好的分类准确率. 相似文献