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支持向量回归机元参数优化方法

系统工程与电子技术 2010年第10期32卷 2238-2242页

作者：宋彦坡彭小奇胡志坤中南大学能源科学与工程学院湖南长沙410083 湖南第一师范学院信息科学与工程系湖南长沙410205

为了优化ε不敏感支持向量回归机(-εsupport vector regression,-εSVR)的三类元参数,根据其耦合程度将其优化问题分解为核参数优化和结构参数(即不敏感参数和正则化参数)优化两个子问题,并提出了相应的优化方法。首先,提出了一种新的... 详细信息

为了优化ε不敏感支持向量回归机(-εsupport vector regression,-εSVR)的三类元参数,根据其耦合程度将其优化问题分解为核参数优化和结构参数(即不敏感参数和正则化参数)优化两个子问题,并提出了相应的优化方法。首先,提出了一种新的核校准系数以优化核参数;其次,提出了一种基于期望训练误差的结构参数优化方法;最后,为准确估算-εSVR的期望训练误差,还提出了一种根据实际训练误差分布特征评估和校正期望误差的方法。仿真结果表明,该文方法具有与交叉检验法近似的优化效果,且时间效率更高。

关键词：支持向量回归机参数优化核校准期望误差

支持向量回归机在数控加工中心热误差建模中的应用

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光学精密工程 2013年第4期21卷 980-986页

作者：苗恩铭龚亚运成天驹陈海东合肥工业大学仪器科学与光电工程学院安徽合肥230009

研究并选择最佳模型对数控加工中心加工过程中的主要误差源-主轴热误差进行补偿,以便提高机床的加工精度。以leaderway-V450加工中心为实验对象,对主轴热误差支持向量回归机模型和多元回归模型进行了分析对比。首先,根据夏季数据建立了... 详细信息

研究并选择最佳模型对数控加工中心加工过程中的主要误差源-主轴热误差进行补偿,以便提高机床的加工精度。以leaderway-V450加工中心为实验对象,对主轴热误差支持向量回归机模型和多元回归模型进行了分析对比。首先,根据夏季数据建立了多元回归模型和支持向量回归机模型。然后,将夏季另一批数据和秋季数据分别代入两种模型计算各模型补偿精度。最后,根据两种模型的精度变化规律比较两者稳健性。实验结果表明:支持向量回归机夏季模型用于补偿夏季和秋季热误差补偿标准差都小于2μm,而多元回归模型用于补偿夏季数据补偿标准差小于2μm,用于补偿秋季数据补偿标准差大于8μm。数据显示支持向量回归机模型用于热误差补偿不仅具有较高精度,同时具有较好鲁棒性。

关键词：热误差多元回归模型支持向量回归机数控加工中心

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支持向量回归机预测误差校正方法

系统工程与电子技术 2015年第8期37卷 1832-1836页

作者：陈君彭小奇唐秀明宋彦坡刘征中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 湖南科技大学信息与电气工程学院湖南湘潭411201 湖南第一师范学院信息科学与工程系湖南长沙410205

针对传统的ε-不敏感支持向量回归机(ε-insensitive support vector regression,ε-SVR)未充分考虑局部支持向量对回归预测结果的影响,不利于提高回归预测精度的问题,提出了一种ε-SVR预测误差校正方法。该方法以期望预测值与ε-SVR回... 详细信息

针对传统的ε-不敏感支持向量回归机(ε-insensitive support vector regression,ε-SVR)未充分考虑局部支持向量对回归预测结果的影响,不利于提高回归预测精度的问题,提出了一种ε-SVR预测误差校正方法。该方法以期望预测值与ε-SVR回归预测值及局部支持向量间的欧氏距离和最小为目标函数,以ε不敏感损失带(ε-tube)宽度为约束条件,通过利用高维特征空间中ε-tube边界上和边界外的局部支持向量对ε-SVR的回归预测值进行误差校正。利用人工产生的不同分布数据集和UCI数据集进行的仿真结果表明,与传统的ε-SVR相比,该文方法具有更高的预测精度和更强的泛化能力。

关键词：支持向量回归机误差校正预测精度泛化能力

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支持向量回归机在结构可靠性分析中的应用

航空学报 2007年第1期28卷 94-99页

作者：李洪双吕震宙西北工业大学航空学院陕西西安710072

支持向量回归机是1种与人工神经网络类似的新回归方法,目前很少用于结构可靠性分析。鉴于支持向量回归机出色的小样本学习性能、良好的泛化性能,提出了基于支持向量回归机的2种适用于隐式功能函数的可靠性分析方法:基于支持向量回归机的... 详细信息

支持向量回归机是1种与人工神经网络类似的新回归方法,目前很少用于结构可靠性分析。鉴于支持向量回归机出色的小样本学习性能、良好的泛化性能,提出了基于支持向量回归机的2种适用于隐式功能函数的可靠性分析方法:基于支持向量回归机的Monte-Carlo模拟法和基于支持向量回归机的一次二阶矩法。算例表明支持向量回归机可以在抽样范围内很好地逼近真实的隐式功能函数,减少结构分析次数。失效概率计算结果与经典方法的对照,说明所提方法的计算精度较高,具有一定的实用价值。

关键词：结构可靠性隐式功能函数支持向量回归机

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支持向量回归机在颜色测温中的仿真应用

系统仿真学报 2016年第11期28卷 2736-2741页

作者：任艳周小敏关威傅莉陈新宇沈阳航空航天大学自动化学院沈阳110136

针对工业复杂环境中高温目标温度难以直接测量的问题,提出一种新的基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的颜色测温软测量方法。利用支持向量回归机模型来拟合高温物体颜色图像样本特征值与其温度之间复杂的非线性映射关... 详细信息

针对工业复杂环境中高温目标温度难以直接测量的问题,提出一种新的基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的颜色测温软测量方法。利用支持向量回归机模型来拟合高温物体颜色图像样本特征值与其温度之间复杂的非线性映射关系,将待预测温度的颜色图像特征值输入到训练好的SVR测温模型,进而预测相应的温度。仿真结果表明改进的SOR_SVR算法具有良好的泛化能力和预测精度,且该算法需要的支持向量更少,学习速度更快。

关键词：支持向量回归机非线性映射关系建模仿真温度软预测

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支持向量回归机多项式光滑函数的逼近精度

智能系统学报 2013年第3期8卷 266-270页

作者：冯能山熊金志东莞理工学院计算机学院广东东莞523808

为了解决支持向量回归机多项式光滑函数的逼近精度问题,根据该类光滑函数的复杂性,提出五步求的基本思路:首先把多项式光滑函数的逼近精度问题表示为一个求逼近函数的最大值问题,接着证明这个逼近函数是一个对称函数,然后分别求出逼近... 详细信息

为了解决支持向量回归机多项式光滑函数的逼近精度问题,根据该类光滑函数的复杂性,提出五步求的基本思路:首先把多项式光滑函数的逼近精度问题表示为一个求逼近函数的最大值问题,接着证明这个逼近函数是一个对称函数,然后分别求出逼近函数在[0,ε]和(ε,+∞)上的最大值,最后对这2个最大值进行比较,得出光滑函数的逼近精度.通过实例计算,结果证明了该方法的有效性和正确性,解决了无穷多个多项式光滑函数的逼近精度问题,为光滑支持向量回归机提供了基本的理论支持.

关键词：支持向量回归机多项式光滑函数逼近精度对称函数

利用卷积神经网络支持向量回归机的地区负荷聚类集成预测

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电网技术 2020年第6期44卷 2237-2244页

作者：沈兆轩袁三男上海电力大学电子与信息工程学院上海市杨浦区200090

为提高地区负荷预测的运算效率和预测精度,提出了一种基于卷积神经网络支持向量回归机的地区负荷聚类集成预测方法。首先,通过聚类模型对地区内大量用户的真实负荷数据进行分组并分析了不同聚类模型的效果。其次,使用得到的聚类分组标... 详细信息

为提高地区负荷预测的运算效率和预测精度,提出了一种基于卷积神经网络支持向量回归机的地区负荷聚类集成预测方法。首先,通过聚类模型对地区内大量用户的真实负荷数据进行分组并分析了不同聚类模型的效果。其次,使用得到的聚类分组标签将用户数据分组集成并构建训练数据。然后,基于改进的卷积神经网络构建了卷积神经网络支持向量回归机模型。最后,分组进行负荷预测并将预测结果求和得到地区最终预测月负荷,并与卷积神经网络模型、长短期记忆神经网络模型、决策树模型、支持向量回归机模型进行对比。文中使用扬中市高新区的负荷数据作为算例进行分析,结果表明文中所提方法相较于现有算法具有更高的负荷预测精度和运算效率。

关键词：负荷预测卷积神经网络支持向量回归机聚类

基于支持向量回归机和粒子群算法的船舶操纵运动模型辨识

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船舶力学 2016年第11期20卷 1427-1432页

作者：张心光邹早建王岩松上海工程技术大学汽车工程学院上海201620 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院上海200240 上海交通大学海洋工程国家重点实验室上海200240

基于仿真的Z形试验数据,应用支持向量回归机对船舶操纵运动响应模型进行了机理建模,从核函数结构中得到了模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行了Z形试验的运动预报,同时引入粒子群算法对惩罚因子C值进行寻优,以减少惩罚因子C... 详细信息

基于仿真的Z形试验数据,应用支持向量回归机对船舶操纵运动响应模型进行了机理建模,从核函数结构中得到了模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行了Z形试验的运动预报,同时引入粒子群算法对惩罚因子C值进行寻优,以减少惩罚因子C值选择的任意性对船舶操纵运动模型辨识精度产生的不利影响。通过将运动预报结果同仿真试验数据进行比较,验证了文中方法的有效性。

关键词：船舶操纵响应模型参数辨识支持向量回归机粒子群算法

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基于支持向量回归机的中国碳排放预测模型

中国石油大学学报（自然科学版） 2012年第1期36卷 182-187页

作者：宋杰鲲中国石油大学经济管理学院山东青岛266555

选取人口、城镇化率、人均GDP、服务业增加值比重、单位GDP能耗、煤炭消费比例等6项影响因素作为自变量,运用支持向量回归机方法构建中国碳排放预测模型。以1980—2009年碳排放及影响因素数据为样本,通过训练、测试得到具有良好学习与... 详细信息

选取人口、城镇化率、人均GDP、服务业增加值比重、单位GDP能耗、煤炭消费比例等6项影响因素作为自变量,运用支持向量回归机方法构建中国碳排放预测模型。以1980—2009年碳排放及影响因素数据为样本,通过训练、测试得到具有良好学习与推广能力的支持向量回归机模型。结合"十二五"规划,设置不同情境下影响因素预测值,对2010—2015年中国碳排放进行预测。预测结果表明,中国可适当降低GDP增速,不断优化能源结构,以确保碳减排目标的有效实现。

关键词：碳排放支持向量回归机预测模型