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针对产品销售时序具有多维度、非线性的特征,通过设计一种扩展的径向基函数核函数,将其应用于支持向量机中,得到一种扩展的径向基函数核支持向量机;设计了一种改进的免疫优化算法对其参数进行寻优.将该方法应用于汽车销售预测实例中,并与反向传播神经网络、采用一般径向基函数核的支持向量机及多尺度支持向量机进行了比较.实验结果表明该方法可行有效,其预测精度优于其他三种方法. 相似文献
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针对传统的支持向量机(support vector machine,简称SVM)参数选择方法以人工试验为主,花费时间长且很难得到最优参数的问题,提出了一种基于遗传算法(genetic algoritlam,简称GA)的支持向量机参数自动寻优方法.利用GA的全局搜索能力对支持向量机的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,建立基于遗传算法的支持向量机模型(GA-SVM).以某小型给水管网为研究对象,采用水力分析算法求得管网局部破坏状态下的各项数据,并用这些数据对预测模型进行故障诊断试验,结果表明,经遗传算法优化的支持向量机模型具有较高的预测精度,整体性能优于传统的BP神经网络模型. 相似文献
3.
为了更有效评估滚动轴承性能退化程度,提出一种混沌优化果蝇算法(CFOA)与多核超球体支持向量机(MKHSVM)相结合的滚动轴承健康状态定量评估方法。该方法针对滚动轴承各状态数据分布不均匀、单一核函数分类存在局限性的问题,提出利用多核核函数的凸组合来优化超球体支持向量机。为消除人为选择分类器多参数的盲目性、避免果蝇优化算法陷入局部最优,将果蝇算法与混沌理论相结合,对多参数进行寻优。同时构建混沌优化果蝇算法-多核超球体支持向量机(CFOAMKHSVM)模型,并提出归一化差别系数评估指标。通过实验研究,与支持向量数据描述(SVDD)算法评估指标进行对比,验证了所提指标的有效性,实现了滚动轴承健康状态的定量评估。 相似文献
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《制造业自动化》2021,(5)
针对风力机运行状态的不确定性问题应用机器学习提出一种基于孪生支持向量回归的风力机功率预测方法。首先,在孪生支持向量回归方法中分别采用线性核函数与多项式核函数,参数寻优上选用遗传算法建立预测模型并以平均预测精度作为评价指标;其次,基于SCADA数据分析影响风力机性能的环境因素确定了风速、风向和环境温度为输入,风力机功率为输出,并进行了数据预处理;最后,以2MW风力机为研究对象分别采用线性核函数与多项式核函数孪生支持向量回归预测方法进行了风力机功率预测,通过比较平均预测精度得出了多项式核函数孪生支持向量回归预测方法的预测精度较高。实现了依据风力机短期历史运行数据对功率的精准预测,对风力机性能预警方面具有帮助。 相似文献
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改进ABC-SVM的参数优化及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
《机械设计与制造》2016,(1)
支持向量机算法(SVM)的回归预测性能在很大程度上取决于模型参数的选择,提出一种基于改进人工蜂群算法的SVM参数优化方法并将其应用于铆接件铆接力的回归预测。针对ABC算法存在难以有效确定参数搜索范围的问题,基于支持向量机的渐近性能确定了ABC算法搜索SVM参数的"好区",再引入线性核函数进一步缩小搜索范围,有效地帮助了ABC算法更快搜索到全局最优参数。在此基础上建立改进的人工蜂群支持向量机(I-ABC-SVM)模型,将其应用于铆接力的回归预测。最后,采用仿真对比实验测试模型性能。仿真实验结果表明,相对于参比模型,I-ABC-SVM不仅表现出很强的泛化能力和较快地搜索速度,而且能够很好地解决SVM参数优化和ABC算法初始化参数设置的难题,同时保证了很好的预测性能。 相似文献
6.
为了实现齿轮箱典型故障的自适应准确辨识,提出一种遗传退火算法优化多核支持向量机的齿轮箱故障诊断模型。首先,将齿轮箱故障振动信号经验模式分解为多个内禀模态分量并提取其幅值能量特征;然后,再基于高斯核和多项式核构建多核支持向量机;最后,将表征齿轮箱故障特征的内禀模态分量能量输入到遗传退火算法优化的多核支持向量机进行故障模式辨识。理论分析表明,多核支持向量机能够逼近任意多元连续函数,遗传退火参数优化可快速准确得到多核支持向量机的全局最优参数向量。通过齿轮箱的故障模拟实验验证了该方法的有效性,结果表明,相比于传统的故障诊断模型,该方法显著提高了齿轮箱典型故障的诊断精度和泛化推广能力。 相似文献
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为了克服传统焊缝跟踪方法精度低的问题,提出基于遗传相关向量机(G-RVM)的工业机器人焊缝跟踪预测方法,其中应用遗传算法对相关向量机参数进行优化。相关向量机通过构建回归函数以解决焊缝跟踪问题。为验证所设计控制器的有效性,进行了焊缝的跟踪实验,并设计了实验条件。实验结果表明,基于遗传相关向量机的焊缝跟踪误差小于支持向量机法所得数据。可见采用遗传相关向量机的控制更能够适应实际焊接过程的变化。 相似文献
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《现代制造工程》2019,(11)
针对某立式加工中心的制造一致性问题,采用非参数统计中的Kruskal-Wallis检验,分析了影响Y轴运动直线度的因素,提出了基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的Y轴运动直线度精度区间预测算法,通过遗传算法对支持向量回归机的惩罚函数参数C和高斯核函数参数gamma进行了优化,使算法具有了更高的预测精度和更好的适应性;在对精度区间准确预测的基础上,通过KM(Kuhn-Munkras)算法对机床底座和装配人员进行二分匹配,显著提高了Y轴运动直线度的一致性。结果表明:采用支持向量回归机预测算法在置信度为90%的情况下其预测的精度区间宽度为3μm,蒙特卡洛模拟显示一致性提升了47%,可为提高立式加工中心制造一致性提供新思路。 相似文献
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针对采用传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行故障诊断时核函数的构造和参数的选取存在盲目性的问题,提出一种基于改进果蝇优化算法优化多核SVM的液压泵故障诊断方法。首先,对液压泵振动信号进行局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD),从多个角度提取混合特征组成特征集。然后,基于全局核函数和局部核函数构建多核支持向量机,并利用具有Levy飞行特征的果蝇优化算法(LFOA)对核函数权值和参数的选取进行优化。最后,将特征集输入多核SVM进行识别。液压泵故障诊断结果表明,与采用FOA、GA和PSO优化算法及单核SVM相比,所提方法具备全局寻优能力强和诊断准确率高的优点,可有效应用于液压泵故障诊断。 相似文献
11.
提出了一种基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法。针对RBF-SVM,利用PSO算法中粒子速度及其位置与RBF-SVM模型中参数对C和g相对应,找到最优参数,代入支持向量机SVM预测模型中,得到基于粒子群优化算法的支持向量机(PSO-SVM)模型,利用此模型对电厂的一次风量软测量进行预测研究。实验结果表明,经过粒子群优化算法的支持向量机回归模型具有较高的预测精度,粒子群优化算法是选取支持向量机参数的有效方法。 相似文献
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鉴于内螺旋槽加工领域缺少预测精度良好的切削力预测模型。基于ABAQUS软件对内螺旋槽的切削加工过程进行了有限元仿真,并由此得出切削力数值;通过模拟退火算法对支持向量回归机预测模型进行参数寻优,得出最优参数以及最优切削力预测值,为刀具设计提供依据,并经切削力实验对预测值进行验证。通过仿真以及切削力实验可知,模拟退火算法优化的支持向量回归机预测精度比优化前的预测精度提高了50%以上,且模拟退火优化的支持向量机模型能够应用于实际内螺旋槽的切削加工中。 相似文献
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《机械工程与自动化》2015,(4)
支持向量机用于变压器故障诊断时,其参数的选择会影响到诊断的准确度。为了提高支持向量机的精确度和效率,将粒子群算法和支持向量机相结合,提出了基于粒子群优化支持向量机的故障诊断方法。用粒子群算法实现对支持向量机惩罚因子及径向基核函数的寻优,从而提高支持向量机的分类性能。仿真结果表明,此方法能够有效提高变压器故障诊断的准确率。 相似文献
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基于SVM的微生物发酵过程软测量建模研究 总被引:6,自引:2,他引:4
微生物发酵过程中支持向量机(SVM)软测量模型的预测精度主要取决于SVM参数和输入变量优化选择.提出了一种新的SVM参数选择与输入变量选取方法,将SVM参数的选择和输入变量的选取看作组合优化问题,构造了基于赤池信息准则(AIC)的组合优化目标函数.为提高优化效率,采用遗传模拟退火算法(GSAA)来搜索最优的目标函数值.通过与网格算法、遗传算法等方法对比仿真研究表明,所提SVM微生物发酵过程软测量建模方法在微生物发酵过程的软测量建模中具有优良的性能. 相似文献
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