基于支持向量机的分层注水效果预测模型设计与实现
构建支持向量机算法的预测模型
构建支持向量机算法的预测模型在现代的数据分析领域中,预测模型被广泛应用于各个领域。
构建一个有效的预测模型需要精准的数据预处理和特征工程,但是最重要的是使用合适的算法。
其中,支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)被认为是各种预测模型中最具有实用价值的算法之一。
本文将讨论如何构建支持向量机算法的预测模型,以预测未来的事件和情况。
一、什么是支持向量机?支持向量机是一种非常流行的机器学习算法,可用于分类和回归分析问题。
它的主要思想是通过在数据点之间构建一个最佳的分割线(超平面)来对数据进行分类或回归分析。
在支持向量机算法中,我们选择两个不同的数据集类别,并尝试使它们在最终解决方案中达到最大分离。
这可以通过选择具有最大间隔的超平面来实现。
例如,在两个类别的数据集中,我们可以选择一个超平面,使得两个数据集类别之间的距离最大。
该超平面成为:最大间隔超平面。
使用支持向量机进行分类时,我们必须将新数据点映射到距离最近的类别。
SVM算法的主要优点在于它们不受异常数据的影响,并在低维数据集中提供出色的结果。
然而,SVM算法在高维数据集中需要进行更多的计算和分析,才能获得较好的结果。
二、构建支持向量机的预测模型构建支持向量机算法的预测模型需要考虑以下步骤:1. 数据预处理作为数学模型,支持向量机算法对于输入数据有特殊的要求。
首先,我们需要确保数据被准确地标记和归类。
其次,我们需要使用合适的特征转换技术,将数据集的特征转换为支持向量机算法可以理解的形式。
在数据预处理阶段中,我们应该:(1) 验证数据的质量和数量,排除掉可能对算法产生负面影响的异常值和无效数据。
(2) 标记和归类数据,以使其适用于算法的需求。
(3) 选择合适的特征转换技术,将数据转换为支持向量机算法可以处理的形式。
2. 特征工程在特征工程阶段,我们应该选择最具预测性的特征作为算法输入。
在这个过程中,我们可以使用一些特定的技术来解决高维度和维度灾难(curse of dimensionality)的问题。
基于最小二乘支持向量回归的水质预测
计算机与现代化JISUANja YU XIUNDAIHUA2019年第9期总第289期文章编号:1006-2475(2019)09-0031-04基于最小二乘支持向量回归的水质预测刘红梅1,徐英岚1,张博2,李荣1(1.北京农业职业学院,北京102442;2.北京理工大学,北京100020)摘要:水质系统是一个开放的、复杂的、非线性动力学系统,具有时变复杂性,针对水质预测方法的研究虽然已经取得了一些成果,但也存在预测精度与计算复杂度等难题。
为Q,本文提出一种基于最小二乘支持向量回归的水质预测算法。
支持向量机是机器学习中一种常用的分类模型,通过核函数将非线性数据从低维映射到高维空间,在高维空间实现线性分类和回归,最小二乘支持向量回归!LS-SVR)利用所有的样本参与回归拟合,使得回归的损失函数不再只与小部分支持向量样本有关,而是由所有样本参与学习修正误差,提高预测精度;同时该算法将标准SVR求解问题由不等式的约束条件及凸二次规划问题转化成线性方程组来求解,提高了运算速度,解决了非线性复杂特性的水质预测问题。
关键词:支持向量回归(SVR);最小二乘支持向量回归(LS-SVR);水质预测中图分类号:TP301文献标识码:A doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.09.006Prediction of Water Quality Based on Leash Square Supporh Vector RegressionLIU Hong-mei1,XU Ying-Ian1,ZHANG Bo2,LI Rong1(1.Beijing Vocational Collexe of Agriculture,Beijing102442,China;2.Beijing Institute of Technology,Beijing100020,China)Abstraci:The water quality system is an open,complex,and nonlinear dynamic system with time-varying complexity.Although some achievements have been made in the research of water qualita prediction methods,there are still some difficueies such as prediction accuracy and computational complexity.Therefore,this paper proposes a water qualita prediction aleorithm based on least squares support vector resression.Support vector machine(SVM)is a kind of commonly used machine learning classifico-tion modei,nonlinear data are mapped from low-dimensionai space W high-dimensionai space through the kernei function,linear classification and resression are realized in the high diniensional space,the least squares support vector resression(LS-SVR)uses ali samples a participate in resression fitting,which makes the resression loss function be no longer only related a a smali numbeeAfsuppAeeeeceesampees,buea e sampeespaeeicipaeein eeaeninge cA e ecee e Aeand impeAeeehepeedicein peecisin.Ae ehesameeime,byehisaegoeiehm,eheseandaed SVRsoeeingpeobeem iseeansfoemed feom inequaeieyconseeainecondieionsand con-eetquadeaeicpeogeammingpeobeem ineosoeeingeineaeequaeions,which inceeasesopeeaeion speed and soeeesehewaeeequaeiey peediceion peobeem wieh noneineaecompeetchaeaceeeiseics.Key words:Support Vector Resression(SVR);Least Square Support Vector Resression(LS-SVR);water qualita predictiono引言水质预测主要是利用实测数据,通过不同的预测方法来预测环境变量(预测指标以外的所有可能变量)与待预测指标之间的非线性关系,或者待预测水质指标本身随时间的变化规律'T。
支持向量机在水质监测预测与治理中的应用步骤与方法
支持向量机在水质监测预测与治理中的应用步骤与方法随着工业化进程的加快和人口的增长,水资源的污染问题日益严重,给人们的生活和环境带来了巨大的威胁。
水质监测预测与治理成为了当今社会亟待解决的重要问题之一。
在这个过程中,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为一种强大的机器学习算法,被广泛应用于水质监测预测与治理中。
支持向量机是一种非常有效的分类和回归算法,其核心思想是寻找一个最优的超平面,将不同类别的数据点分隔开来。
在水质监测预测中,支持向量机可以通过学习历史水质数据,建立一个预测模型,对未来水质进行预测,从而及时采取相应的治理措施。
首先,进行数据收集和预处理是支持向量机应用于水质监测预测的第一步。
我们需要收集大量的水质监测数据,包括水质指标、水源地特征等。
在收集到数据后,需要对数据进行预处理,包括数据清洗、特征选择和数据标准化等。
这些步骤可以提高支持向量机模型的准确性和稳定性。
接下来,选择合适的核函数和参数是支持向量机应用于水质监测预测的关键步骤。
核函数是支持向量机的核心,它可以将低维的输入空间映射到高维的特征空间,从而使得数据在特征空间中更容易分隔。
常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和径向基函数等。
在选择核函数的同时,还需要调整相应的参数,如惩罚系数C 和核函数的参数γ等。
通过交叉验证等方法,可以选择最优的核函数和参数组合。
然后,进行支持向量机模型的训练和评估。
在训练过程中,我们将历史水质数据作为输入,利用支持向量机算法学习数据的特征和规律,建立一个预测模型。
在评估过程中,我们将模型应用于测试数据集,计算模型的准确性和泛化能力。
常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值等。
最后,根据支持向量机模型的预测结果,制定相应的水质治理措施。
根据预测结果,我们可以判断水质是否达到标准要求,如果不达标,就可以及时采取相应的治理措施,如增加水处理设备、改善污水排放等。
通过不断优化和迭代,可以提高水质监测预测与治理的效果。
基于支持向量机的水质预测应用实例_张秀菊
文章编号:1007-2284(2015)01-0085-05基于支持向量机的水质预测应用实例张秀菊1,安 焕1,赵文荣1,张琴玲2(1.河海大学水文与水资源学院,南京210098;2.芜湖水文水资源局,安徽芜湖241000) 摘 要:水质预测作为水环境污染控制的重要手段,能够预测水质的变化趋势,从而有效地控制水质恶化情况。
分析了支持向量机的回归理论和算法;构建了支持向量机水质预测模型。
应用实例以通州区新江海河站点为研究对象,取NH3-N浓度和TP浓度为时间序列样本,运用支持向量回归机的理论与方法,构造预测模型,并利用Libsvm软件包和MATLAB软件进行水质预测。
从整体预测效果来看,其预测结果能较好地反映水质情况。
关键词:水环境;水质预测;支持向量机;回归理论 中图分类号:TV213.4 文献标识码:AAn Application Example of Water Quality Prediction Based on Support Vector MachinesZHANG Xiu-ju1,AN Huan1,ZHAO Wen-rong1,ZHANG Qin-ling2(1.College of Hydrology and Water Resources,Hohai University,Nanjing 210098,China;2.Wuhu Hydrology and Water Resources Bureau,Wuhu 241000,Anhui Province,China)Abstract:As an important means of water environmental pollution control,water quality prediction can predict the change trend ofwater quality so as to control water deterioration effectively.This paper analyses regression theory and algorithm of Support VectorMachine,and establishes Support Vector Machine model for water quality prediction.We take Xinjianghai River of Tongzhou Dis-trict as a research example,and the concentration of NH3-N and TP as time series samples,and establishes a model to predict wa-ter quality by using the theory and method of Support Vector Regression and taking advantage of Libsvm software and MATLABsoftware.From the perspective of overall prediction results,it shows that prediction results of Support Vector Machine model canreflect water quality situation well.Key words:water environment;water quality prediction;support vector machine;regression theory收稿日期:2014-04-29基金项目:中央高校基本科研业务费专项资助项目(2011B01814);江苏省水利科技资助项目(2010015)。
基于支持向量机的水资源预测模型
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( a ) 线 性 分 类 器
分类 闻隔
1 支 持 向量 机 理 论
1 . 1 支 持 向量机 的基 本思 想
工作 机理 l l 1 j : 对 于线 性 可 分 的数 据 , 寻 找 一 个 既要 保证 分类 精度 , 又要 使 两 侧 空 白区域 最 大 化 的分 类超 平 面 。理论上 , S VM 能够将 线性 可 分数 据分 类 最 优化 。而对 于线性 不 可 分数 据 , 可 以通 过 核 函数 将其 映射 成高 维 空间 中的线 性可 分数 据 。
文章编号 :1 6 7 1 — 1 7 4 2 ( 2 0 1 5 ) 0 1 — 0 0 5 9 . 0 4
基 于 支 持 向量 机 的 水 资 源 预 测 模 型
潘长森 , 王小亭 , 梁晓龙2
( 1 . 成都 信 息工程 学院资 源环境 学院 , 四川 成都 6 1 0 2 2 5 ; 2 . 成都 市环 境保 护科 学研 究 院 , 四川 成 都 6 1 0 0 7 2 )
摘要 : 水 资源信息 的预测 可以为水资源的合理调 配 、 管 理和规 划提供 依据 , 为提 高拟合 和预测精 度 , 建 立基 于 支持 向量机 的水资源信息预测模 型 , 采用捕鱼算法对其参数优化 , 并应用于地下水水 位预测 的实例分析 , 且拟合及 预测精度均较高 , 与神经网络模 型方法所取得 的结果进行 比较 , 能取得更好效果 , 表明将 回归支持 向量机 用于水 资 源信息的拟合 、 预测是可行的。 关 键 词: 人工神经 网络 ; 支持 向量机 ; 捕鱼算法 ; 水资源 ; 预测模型
基于支持向量机的水资源预测模型
基于支持向量机的水资源预测模型
潘长森;王小亭;梁晓龙
【期刊名称】《成都信息工程学院学报》
【年(卷),期】2015(030)001
【摘要】水资源信息的预测可以为水资源的合理调配、管理和规划提供依据,为提高拟合和预测精度,建立基于支持向量机的水资源信息预测模型,采用捕鱼算法对其参数优化,并应用于地下水水位预测的实例分析,且拟合及预测精度均较高,与神经网络模型方法所取得的结果进行比较,能取得更好效果,表明将回归支持向量机用于水资源信息的拟合、预测是可行的.
【总页数】4页(P59-62)
【作者】潘长森;王小亭;梁晓龙
【作者单位】成都信息工程学院资源环境学院,四川成都610225;成都信息工程学院资源环境学院,四川成都610225;成都市环境保护科学研究院,四川成都610072【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于支持向量机的学生满意度指标评价预测模型 [J], 袁宜英
2.基于支持向量机的配电网全域大数据自动化预测模型设计 [J], 王栋;张自强;高建勇;刘诣超;杨军亭
3.基于支持向量机回归的豫南地区小麦蚜虫发生程度预测模型研究 [J], 高风昕
4.基于Bi-LSTM和支持向量机的风机叶片短期覆冰状态预测模型 [J], 熊昌全;何
泽其;张宇宁;黄胜
5.基于支持向量机的储粮仓壁动态侧压力预测模型 [J], 徐志军;刘婷婷;李建平;原方
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基于支持向量机的水质评价和预测研究
总之,我们将继续致力于支持向量机在水质评价和预测方面的研究,为水资 源的保护和管理提供更科学、有效的技术支持。
参考内容
引言
传染病预测系统在公共卫生领域具有重要意义,能够帮助政策制定者和研究 人员及时预测疫情的发展趋势,从而采取有效的防控措施。支持向量机(SVM) 是一种常见的机器学习算法,广泛应用于分类和回归问题。近年来,支持向量机 回归在传染病预测方面也取得了不少进展。本次演示将探讨基于支持向量机回归 的传染病预测系统建模方法,并对其进行实验验证和分析。
结论与展望
本次演示成功地将支持向量机应用于水质评价和预测中,取得了较好的分类 效果,但在预测方面还有待提高。尽管如此,支持向量机仍不失为一种有效的水 质评价和预测工具,具有广泛的应用前景。
在未来的研究中,我们将继续探索提高支持向量机性能的方法,如结合深度 学习技术、优化模型参数等,以更好地解决水质评价和预测问题。我们还将研究 如何将多指标整合到支持向量机模型中,以实现更全面和准确的水质评价和预测。 另外,我们也将实际应用中数据不平衡的问题,寻找更有效的处理方法,以提高 模型的泛化能力。
3、参数优化:支持向量机的性能受参数设置影响较大,因此,一些研究者 通过优化参数来提高支持向量机的性能。例如,Wang等(2020)采用遗传算法对 支持向量机的参数进行优化,有效提高了预测精度。
然而,现有的研究大多单一的水质指标,如何整合多指标进行综合评价和预 测是亟待解决的问题。此外,如何解决不平衡数据集的问题以及如何优化模型的 性能以适应实际应用的需求也需要进一步研究。
研究方法
本次演示采用支持向量机对水质进行评价和预测,主要包括以下步骤:
1、数据预处理:收集水质数据并进行预处理,包括数据清洗、标准化和归 一化等,以消除数据间的量纲和冗余信息。
基于支持向量机的水下目标识别与分类研究
基于支持向量机的水下目标识别与分类研究近年来,随着人们对海洋资源的日益重视以及海洋环境保护的要求,水下目标识别与分类技术逐渐成为海洋领域研究的热点之一。
其中,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为一种基于统计和机器学习的方法,被广泛应用于水下目标识别与分类研究之中。
一、 SVM的基本原理SVM是一种二分类模型,其基本原理是寻找一个最优的超平面(hyperplane),使得能够将两类数据分开。
在二维空间中,超平面为一条直线,可以将两类数据分为正类和负类。
而在高维空间中,超平面为一个超曲面,可以进行多类分类。
SVM的目标是找到一个最大间隔超平面,使得正负样本之间的距离最大化,也就是在该超平面上分类误差最小。
为了实现这一目标,SVM采用了一种叫做“间隔最大化”的思想,通过最大化两类数据样本离超平面的距离来确定最优的超平面。
二、 SVM在水下目标识别与分类中的应用在水下目标识别与分类中,SVM可以通过对不同目标的声学特征进行学习和分类,实现自动识别和分类的功能。
同时,SVM还可以通过训练和测试数据集的构建,不断优化模型的预测能力。
1. 声学特征的提取水下目标识别与分类中,主要采用的声学特征包括频谱特征、时频特征、高阶统计特征等。
这些特征可以通过信号处理技术进行提取和转换,最终形成一个特征向量集合。
2. SVM的训练和测试将提取好的特征向量作为输入,通过训练SVM模型来学习特征向量和目标类别之间的关系。
在训练过程中,SVM利用样本数据的特征向量和标签信息,通过优化模型中的参数,来找到合适的分类超平面。
当SVM训练完成后,可以使用训练好的模型对新的水下目标进行分类。
通过将新的目标特征向量输入到已经训练好的SVM模型中,可以得到相应的分类结果。
三、 SVM在水下目标识别与分类中面临的问题虽然SVM在水下目标识别与分类中具有很高的应用价值,但是仍面临一些问题和挑战。
其中包括:1. 数据集的构建问题。
支持向量机法在灌区节水改造工程评价中的应用
支持向量机法在灌区节水改造工程评价中的应用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种二分类模型,基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。
SVM通过构建最优分类超平面,将不同类别的样本分离开来。
在灌区节水改造工程评价中,可以利用支持向量机法进行多方面的应用,包括决策评价、水资源分配、节水方案制定和效果评估等。
支持向量机可以用于决策评价。
在灌区节水改造工程中,需要评价不同的决策方案,如选择不同的灌溉方式、改变水源等。
通过建立支持向量机模型,可以对不同方案的效果进行评价和比较,从而选择最优的决策方案。
支持向量机可以用于水资源分配。
在灌区节水改造工程中,需要合理分配有限的水资源,以满足不同农田的需水量。
通过构建支持向量机模型,可以根据不同农田的土壤类型、作物需水等因素,预测每个农田的需水量,并进行水资源优化分配,以实现节水的目标。
支持向量机可以用于节水方案制定。
针对不同的灌区,可以通过支持向量机建立预测模型,预测灌溉需水量,并制定合理的节水方案。
支持向量机可以根据历史数据、气象资料等因素,对未来的灌溉需水进行预测,并制定适当的灌溉措施,以降低灌溉水量,实现节水的目标。
支持向量机可以用于评估节水改造工程的效果。
在节水改造工程完成后,可以利用支持向量机模型对改造前后的数据进行比较,评估改造工程的效果。
支持向量机可以对改造前后的数据进行分类,并计算分类的准确率和召回率等指标,从而评估改造工程的效果。
支持向量机法在灌区节水改造工程评价中具有广泛的应用价值。
通过支持向量机模型,可以对决策评价、水资源分配、节水方案制定和效果评估等方面进行分析和预测,为灌区节水改造工程的科学决策和可持续发展提供支持。
支持向量机法在灌区节水改造工程评价中的应用
支持向量机法在灌区节水改造工程评价中的应用
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种监督学习算法,可以用于分类和回归问题。
它在灌区节水改造工程评价中的应用主要体现在以下几个方面:
1. 水资源利用效率评价:支持向量机可以通过建立一个高维特征空间,通过最大化
类间间隔来实现分类,从而对灌区的水资源利用效率进行评价。
可以通过将灌溉量、作物
需水量、灌溉面积等指标作为特征,将灌区划分为高效利用、中等利用和低效利用三个类别,从而评价不同灌区的水资源利用效率。
2. 优化灌溉方案:支持向量机可以通过学习已有的灌溉方案和相应的灌溉效果,建
立一个回归模型,从而实现灌溉方案的优化。
可以通过将不同的灌溉指标(如土壤含水量、作物蒸腾量等)作为特征,将灌溉量作为目标变量,通过支持向量机训练模型,预测出最
适合当前环境条件的灌溉量。
3. 灌区水资源平衡评估:支持向量机可用于评估灌区内水资源的平衡情况,即进水
量和出水量之间的差异。
通过将不同的水资源流向(如进水量、灌溉用水量、排水量等)
作为特征,将水资源平衡情况(如正平衡、负平衡、零平衡等)作为目标变量,通过支持
向量机进行建模和预测,从而评估灌区水资源平衡的状况。
支持向量机在灌区节水改造工程评价中具有广泛的应用前景,可以不仅可以评价灌区
的水资源利用效率,优化灌溉方案,评估水资源平衡状况,还可以实现灌区水资源的调度,提高整体灌区的节水效益,实现可持续发展。
模式识别论文
模式识别课题:基于支持向量机人工神经网络的水质预测研究专业:电子信息工程摘要针对江水浊度序列宽频、非线性、非平稳的特点,将经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)回归方法引入浊度预测领域,建立了基于EMD2SVM的浊度预测模型.通过EMD分解,将原始非平稳的浊度序列分解为若干固有模态分量(IMF),根据各IMF序列的特点,选择不同的参数对各IMF序列进行预测,最后合成原始序列的预测值.将该方法应用于实际浊度预测,并与径向基神经网络(RBF)预测及单独支持向量机回归预测结果进行比较,仿真结果表明该方法预测精度有明显提高.水质评价实际上是一个监测数据处理与状态估计、识别的过程,提出一种基于支持向量机的方法应用于水质评价,该方法依据决策二叉树多类分类的思想,构建了基于支持向量机的水环境质量状况识别与评价模型。
以长江口的实际水质监测数据为例进行了实验分析,并与单因子方法及单个BP神经网络方法进行了比较分析。
实验结果表明,运用该模型对长江口的实际水质监测数据进行的综合水质评价效果较好,且具有较高的实用价值。
关键词:浊度;预测;经验模态分解;支持向量;BP神经网络一.概述江水浊度受地表径流、温度以及人类活动等的影响,波动明显,在不同的月份有着很大的变化,表现出非平稳、非线性的特点.对其进行分析和预测,对于河流生态评价、航运安全以及以江河水为原水的饮用水生产具有重要的指导意义.国内外在浊度序列分析方面的研究文献较少,通常都是综合考虑各种水质参数而对浊度进行预测,采用较多的是人工神经网络等非线性模型方法[1,2].这种模型结构复杂,要求原始数据丰富,在实际操作中实现较为困难.此外,对于江水浊度这一具有宽带频谱的小样本混沌时间序列,采用单一的预测方法,将会把原始浊度序列中的各种不同特征信息同质化,势必影响其预测精度.采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)将浊度序列分解后分别预测,再进行合成将可能提高其预测精度.不同于小波变换,在对信号进行经验模态分解时不需要先验基底,每一个固有模态函数(In2trinsic Mode Function,IMF)包含的频率成分不仅与采样频率有关,并且还随着信号本身的变化而变化,具有自适应性,能够把局部时间内含有的多个模态的非线性、非平稳信号分解成若干个彼此间影响甚微的基本模态分量,这些分量具有不同的尺度,从而简化系统间特征信息的干涉或耦合[3].支持向量机(Support Vector Ma2chines,SVM)是建立在统计学习理论上的一种机器学习方法,是目前针对小样本统计估计和预测学习的较好方法[4],对统计学习理论的发展起到巨大推动作用并得到广泛应用[5~8].SVM有良好的泛化能力,并解决了模型选择与欠学习、过学习问题及非线性问题,避免了局部最优解,克服了“维数灾难”,且人为设定参数少,便于使用,已成功应用于许多分类、识别和回归问题[5,6,8].根据江水浊度序列的特点,结合EMD和SVM两种方法的不同功能,本文提出了基于EMD2SVM模型的预测方法,用于江水浊度的预测.二.基本原理1.1经验模态分解(EMD)假设任一信号都是由若干固有模态函数IMF组成的,任何时候,一个信号都可以包含多个固有模态信号.固有模态信号是满足以下两个条件的信号:(1)整个数据中,零点数与极点数相等或至多相差1(2)信号上任意一点,由局部极大值点确定的包络线和由局部极小值点确定的包络线的均值均为0,即信号关于时间轴局部对称.对任一信号s(t),首先确定出s(t)上的所有极值点,然后将所有极大值点和所有极小值点分别用一条曲线连接起来,使两条曲线间包含所有的信号数据.将这两条曲线分别作为s(t)的上、下包络线.若上、下包络线的平均值记作m, s(t)与m的差记作h,则:s(t)-m=h(1)将h视为新的s(t),重复以上操作,直到当h满足一定的条件(如h变化足够小)时,记c1=h(2)将c1视为一个IMF,再作s(t)-c1 =r(3)将r视为新的s(t),重复以上过程,依次得第二个IMF c2,第三个IMF c3,⋯.当cn(n∈N)或r满足给定的终止条件(如分解出的IMF或残余函数r足够小或r成为单调函数)时,筛选过程终止,得分解式:s(t)=Σci+r(4)其中,r称为残余函数,代表信号的平均趋势.1.2支持向量机(SVM)对于给定的非线性样本数据{(xi,yi)|i=1,2,⋯,k},(其中xi∈Rn为样本输入,yi∈Rn为样本输出),利用非线性映射φ(·)将训练数据集非线性映射到一个高维特征空间(Hilbert空间),将在输入空间中的非线性函数估计问题转化为高维特征空间中的线性函数估计问题.2基于EMD2SVM的浊度预测模型通过支持向量机学习一个时间序列模型的最简单方法就是将时间序列的延迟样本作为支持向量机的输入样本.时间序列越复杂,则需要的过去信息就越多.经验模式分解不仅使原始信号中包含的信息通过各基本模态分量得以充分体现,而且还简化了系统间特征信息的干涉或耦合.对各基本模态分量分别进行支持向量机学习时,不仅所需要的过去信息明显减少,而且网络训练的迭代次数明显减少,大大简化了学习任务.(1)原始浊度序列的EMD分解采用镜像法对数据端点进行延拓,以减弱端点效应,将原始浊度序列分解为一系列基本模态分量.(2)模型的输入输出样本选取对训练样本数据进行相空间重构,即将一维的时间序列转化为矩阵形式,获得数据间的关联信息,以尽可能大地挖掘数据的信息量.可通过嵌入窗法、G2P算法和C2C算法等方法来确定嵌入维数m,和延迟时间τ.通过相空间重构,来构造预报样本{xi,yi},其中: xi为m维向量.(3)模型参数选取及核函数的确定支持向量机参数的选择,即不敏感损失函数ε和误差惩罚因子γ.ε影响支持向量的数目,ε值越大,支持向量数目就越少,估计的函数精度越低,反之亦然;γ取得小,训练误差变大,系统的泛化能力变差,γ值取大,12ωTω的权重就小,同样泛化能力下降.以平均相对误差最小为寻优条件,用网格搜索法并通过试算分别对各序列的输入输出矩阵进行参数选择,得到不同序列的最优参数.不同的核函数决定了不同特征空间的结构.目前常用的核函数有线性函数、多项式函数、径向基函数和Sigmoid函数等.本研究针对不同的输入输出对象分别采用了线性核函数和径向基核函数.3仿真三.步骤1.取样与监测在降雨-径流发生期间,在落水管地面排水口安装60°三角堰,用便携式自动采样器(配超声波流量计)监测路面径流流量变化,并采集瞬时径流水样,采样间隔5~30min,视降雨历时和径流流量而定。
基于PSO优化支持向量机的煤层注水效果预测模型
基于PSO优化支持向量机的煤层注水效果预测模型
王亮;秦学斌;郭秀才;马宪民
【期刊名称】《信息通信》
【年(卷),期】2016(0)6
【摘要】开展煤层注水效果的精准化预测对于优化注水工艺过程、调整流程参数具有直接而显著的决定作用。
作为非线性预测回归问题,煤层注水效果预测兼具小样本数据训练的特点,基于此,文章利用支持向量机小样本强泛化能力构建基于PSO优化支持向量机参数的煤层注水效果预测模型,通过对所获取样本数据的学习与训练过程,得到最优的支持向量机预测模型。
实验结果显示:文章所提出的预测模型与传统的BP神经网络预测模型相比较具有明显的精度优势,可达到相对误差2.026%,对于指导煤层注水实际工程具有较强的应用价值。
【总页数】2页(P27-28)
【作者】王亮;秦学斌;郭秀才;马宪民
【作者单位】西安科技大学电气与控制工程学院,陕西西安710054;西安科技大学西部矿井开采及灾害防治教育部重点实验室,陕西西安710054;西安科技大学电气与控制工程学院,陕西西安710054;西安科技大学电气与控制工程学院,陕西西安710054
【正文语种】中文
【中图分类】TE93
【相关文献】
1.基于支持向量机的分层注水效果预测模型设计与实现 [J], 袁士宝;陈月明;蒋海岩;陶军
2.优化注水参数完善注水工艺提高煤层注水效果 [J], 杨磊;程详
3.基于PSO-SVM的油田注水动态预测模型 [J], 尚水英;黄继宏
4.基于PSO-SVM的油田注水动态预测模型 [J], 尚水英;黄继宏
5.基于IWO-PSO优化支持向量机的模拟电路故障诊断 [J], 孔梦君;于莲芝;吴志强因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
支持向量机在水质评价中的应用
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支持向量机法在灌区节水改造工程评价中的应用
支持向量机法在灌区节水改造工程评价中的应用
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论和结构风险最小化原则的机器学习方法,广泛应用于各个领域的分类和回归问题。
在灌区节水改造工程的评价中,支持向量机法也可以发挥重要的作用。
支持向量机法可以用于灌区节水改造工程的分类问题。
在灌区节水改造工程中,需要对不同灌区的节水效果进行评价。
通过收集各个灌区的相关数据,如土壤湿度、降雨量、灌溉水量等,可以进行数据分析和建模。
将灌区分为节水效果好和节水效果差两类,利用支持向量机算法对数据进行分类,可以得到一个较好的分类模型。
这样一来,可以根据模型预测的分类结果来评估灌区的节水效果,并对节水改造工程进行调整和优化。
支持向量机法在处理非线性问题时具有一定的优势。
在灌区节水改造工程的评价中,往往存在众多的影响因素,而这些因素之间的关系往往是复杂的非线性关系。
利用支持向量机算法的核函数,可以将数据从原来的低维空间映射到高维空间,从而在高维空间中寻找一个线性超平面,将数据进行分类或回归。
这样一来,支持向量机法能够更好地处理非线性问题,提高灌区节水改造工程评价的准确性和可靠性。
支持向量机法在灌区节水改造工程评价中具有广泛的应用前景。
通过支持向量机的分类功能和回归功能,可以对灌区的节水效果进行评估和预测。
支持向量机法在处理非线性问题时的优越性也能够提高评价结果的准确性。
支持向量机方法在灌区节水改造工程评价中的应用具有重要的意义。
基于鱼群优化支持向量机的水文预测系统的开题报告
基于鱼群优化支持向量机的水文预测系统的开题报告1. 研究背景和意义水文预测是现代水资源管理中的重要问题,对于确保水资源的合理利用、保障人民生活、保护生态环境具有重要意义。
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)作为一种高效、有效的分类器和回归分析方法,被广泛应用于水文预测中。
然而,SVM算法也存在一些问题:一方面,SVM算法的收敛速度较慢,需要较长的训练时间;另一方面,支持向量的选取也对算法的性能有很大的影响。
为了解决这些问题,需要对SVM算法进行优化。
鱼群算法是一种基于群体智能的优化算法,具有寻优速度快、精度高等特点。
本研究旨在建立一种基于鱼群优化的SVM算法,并将其应用于水文预测中,以提高水文预测的准确性和效率。
2. 研究内容和技术路线(1)建立基于鱼群优化的SVM算法。
根据SVM原理,并结合鱼群算法的思想,建立一种基于鱼群优化的SVM算法。
该算法实现的主要过程包括:初始化鱼群群体、计算适应度函数、选择最优适应度鱼群、执行优化策略、更新鱼群位置等等。
(2)设计水文预测系统在建立基于鱼群优化的SVM算法的基础上,设计水文预测系统。
该系统主要包括:数据采集模块、数据预处理模块、特征选择模块、基于鱼群优化的SVM模型建立模块、模型评价模块、结果展示模块等。
(3)实验验证和分析采用实验验证的方法,通过对比基于鱼群优化的SVM算法和传统SVM算法在水文预测上的表现,对算法的优化效果进行验证和分析。
3. 预期成果和意义本研究预期可以建立一种基于鱼群优化的SVM算法,并将其应用于水文预测中,提高水文预测的准确性和效率。
同时,设计出基于该算法的水文预测系统,可以为水资源管理和相关领域的研究提供新的思路和方法。
基于ν-支持向量机的时用水量预测模型
基于ν-支持向量机的时用水量预测模型
陈磊
【期刊名称】《应用基础与工程科学学报》
【年(卷),期】2009(17)4
【摘要】为解决BP神经网络结构较难确定以及过学习的问题,在对时用水量序列进行相关分析的基础上,建立了基于ν-支持向量机(ν-SVM)的时用水量预测模型.ν-SVM算法通过引入参数ν代替传统支持向量机算法的不敏感系数ε,有效地控制支持向量个数.实例分析结果表明,与基于BP网络的预测模型和基于传统SVM的预测模型相比,基于ν-SVM的时用水量预测模型建模速度更快,预测精度更高.
【总页数】6页(P543-548)
【关键词】ν-支持向量机;相关分析;BP神经网络;供水系统;时用水量预测
【作者】陈磊
【作者单位】浙江工业大学市政工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TU991.33
【相关文献】
1.基于自适应过滤与BP神经网络的城市时用水量组合预测模型 [J], 班福忱;吴丹;黑月明
2.基于遗传支持向量机的时用水量预测模型 [J], 陈磊
3.基于最小二乘支持向量机的时用水量预测模型 [J], 陈磊;张土乔
4.基于BP神经网络的城市时用水量分时段预测模型 [J], 向平;张蒙;张智;张南
5.基于贝叶斯最小二乘支持向量机的时用水量预测模型 [J], 陈磊;张土乔
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支持向量机在供水方案范文综合评价中的应用研究
支持向量机在供水方案范文综合评价中的应用研究摘要:针对开始不能确定目标权重或隶属度的多方案综合评价的问题时,提出了一种支持向量机的学习算法实现多方案的综合评价。
本文在电厂以中水作为水源的情况下,引入支持向量机算法,通过建立目标、综合属性的优化模型,再对建立的多种供水方案进行综合评价。
计算结果表明,三种方案的综合评判值分别为:0.24、0.55和0.61,方案三为首选的供水方案,与实际首选方案和层次分析法确定的方案一样。
将支持向量机算法应用于供水方案的选取,得到的综合效果评价是可行的。
关键词:中水支持向量机供水方案综合评价TheApplicationofupportvectormachineinwaterupplycheme随着经济的迅速发展,人口的增加及工业化和城市化步伐的加快,城市用水量和污水排放量急剧增加,这更加剧了水资源的短缺和水环境的恶化[1]。
中水作为电厂供水水源的选择缓解了城市水资源紧张,同时城市中水用于电厂用水,从水质、水量、处理技术及经济效益方面来讲,都具备一定条件和优势。
在此基础上为了更好的为电厂供应中水,需要建立多种供水方案,并解决哪一方案综合指标最优。
目前常用的方法有层次分析法[2]、主成分分析法[3]、加权多数算法[4]、模糊综合评价法[5]、模糊神经网络方法[6]、功效评分法[7]及综合指数法[8],但这些方法需要事先确定目标的权重或隶属度,因此,难以给出明确的偏好信息作为方案的综合评价,这些算法表现的人为主关因素比较大。
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)[9]是20世纪90年代初期Vapnik[10]根据统计学理论提出的一种新的通用的机器学习方法,具有优于前面几种方法的特点。
近年来在模式识别、回归分析和特征提取等方面得到较多的应用,正成为继神经网络研究之后新的研究热点。
本文将SVM技术应用于供水方案综合评价中,提出了一种先通过优化方案的综合属性值得到相应的目标属性值,再进行综合评价的算法,应用结果表明,该算法避免了获取偏好信息的困难,具有较好的推广性和应用性。
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学 习能力 不稳定 。a n o v a核 函数计 算结 果 的平 均相 对 误差 1 . 2 4 远小于 r a d i a l 核 函数 的 6 5 . 3 8 ,所 以
初步选用 a n o v a 核 函数作为分层注水效果预测的 S V M 核函数 ( 核函数的具体形式参见文献 [ 6 ] ) 。 表2 中的数据是利用表 1 建立的 2 个模型对 4组检验样本进行检验运算 的结果 ,从结果可 以看出
为学习样本,其余 4口井 的资料作为检验样本 。由于断块油藏的复杂性 ,这些井所在区块 的区块类型、 流 体情况 和井组 连通 情 况各 不相 同 ,所 以选取 的样 本广 泛且具 有代 表性 。
为 了使各种 影 响 因素量 纲不 同造 成 的计算 误差 降到最 小 ,须对样 本 数据 进行 预 处理 ,一 般采用 归 一 化 方法 将样本 数据 统一 到 [ O ,1 ]之间。
律 ,初步 确定选 用 的核 函数及 其 参数 f建 立检 验样本 主要 是为 了检 验这 一潜 在 规律 的正 确性 ,以便 调整 模型 参数 ,最终 建立 完善 的 预测 模 型 。这 两 种样 本 都 是 由输 入 和 输 出数 据 组 成 ,如 前 所 述 ,把 井控 储 量 、渗透 率变异 系数 、连 通 率 、原油 粘度 、月 产油 量 、含水率 、连 通油 井数 和 分注 的分 段数 作为样 本 的
样本 , 1 分 别 等于 1 8和 4 。
用S V M 的回归算法对学习样本进行学习训练 ,认为学习误差满足要求后初步确定 S V M 的模 型 ,
然 后用此 模型对 检 验样 本进 行计 算 ,如果 计算 结果 和样 本 的实际值 相差 很 大 ,那 么 须重 新选 用不 同的核 函数 及其 核 函数 的 可调参 数 [ 6 进行 重新 建模 ,最 终选 取学 习和检 验 误 差都 较 小 的一 组 S VM 参数 建 立分
a , Y 是各个 内积 核 的权重 值 。
2 S V M 模 型 构 建 及 应 用
2 . I 影响 因素及 评 价指标 的 确定
分层注 水措施 是一 个 由多种影 响 因素构 成 的复杂 系统 ,其效 果是 措施 井所 在 的沉 积相 、油藏渗 透率
性 、原 油性 质等 多种 因素共 同作 用的 结果 ,建立 分层 注水 效果预 测模 型要 综合 考 虑 以上 几方 面 。基 于 以
基 于 支 持 向 量 机 的 分 层 注 水 效 果 预 测 模 型 设 计 与 实 现
袁士 宝 ,陈月明 ,蒋海岩 ,陶 军 ( 中国 石油大学石油工程学院。 山 东 东营2 5 7 0 6 1 )
[ 摘要]将影 响分层 注水效果的井控储量 、渗 透率 变异系数、连通率、原 油粘度 、月 产油t 、含 水率、连
择分 注措施 井 。油藏数 值 模 拟方法 可 以进行 分 层注 水 的模 拟 ,有学 者用 数值 模 拟 的方法 对分 注 最佳分 级
进行了有意义的探索口 ] ,但是该方法需要的时间周期较长 、要求数据多 ,无法满足矿场选井快捷而且准
确 的要 求 。为此 ,笔 者将 基 于统 计 学 习 理论 的 S VM ( S u p p o r t Ve c t o r Ma c h i n e s )方 法 L 3 引 入 到分 层 注
通 油 井 数 、 分 注 的分 段 数 作 为 输 入 参 数 ,将 评 价 分 层 注 水 效 果 好 坏 的 无 因 次 增 油 t 作 为 输 出 参 数 , 建 立 了基 于 支 持 向量 机 的分 层 注 水 效 果 预 测 模 型 。 选 用 油 田实 施 井 例 建 立 了支 持 向量 机 的 学 习样 本 和 检 验 样 本 ,使 用 支 持 向量 机 的 回 归 训 练 算 法 对 学 习样 本 进 行 学 习 训 练 , 然 后 对 检 验 样 本 进 行 预 测 运 算 , 结 果 表 明支 持 向量 机 方 法 能 够 达 到 较 高 的预 测 精 度 。 与油 藏 数 值 模 拟 法 和 B P神 经 网络 法 计 算 结 果 进 行 对 比 ,表 明 了支 持 向量 机 方 法 的 预 测 精 度 高 于 其 他 两 种 方 法 ,可 以 用 来 预 测 分 层 注 水 的 效 果 . 指 导 油 田 进 行 分 层
数值和实际值符合很好 ,体现 出 S V M 方法 磊
2 . 3 学 习训 练和检 验
.
为 了衡量 拟合 与预 测 的效果 ,用 平 均相对 误差 e 作 为评定 效果 好坏 的 指标 [ 5 ] :
_ ■ I , I
e =
n i
X i 0 0 %
( 1 )
式 中, Y 表示拟合时第 个样本 的S V M计算值 f Y 表示第f 个样本的样本值 , 对于本例的学习样本和检验
中石油 统计 资料 表 明从 1 9 9 8  ̄2 0 0 4年 的分 层注 水井 每 年 以上 千 口的速 度 在增 长[ 1 ] 。但 是 在 现场 应 用 过
程 中也 暴露 出管柱 寿命 短 、频 繁作 业 以及 配注层 段合 格率低 等 问题[ 1 ] ,其 中大部 分是 因为选井 决策 失误 造成 的 。分 层注 水效果 是 地质 、开发 和工 艺参 数共 同作用 的结 果 ,对其 进行 科 学 的预 测有助 于 正确地选
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石油天然气学报 ( 江汉石油学院学报 ) 2 0 0 6 年6 月 第2 8 卷 第3 期 J o u r n a l o f O i l a n d Ga s T e c h n o l o g y( J . J P I ) J u n . 2 0 0 6 V o 1 . 2 8 N o . 3
输入 参数 ,无 因次增 油 量作 为样 本 的输 出参数 。每 一井 次 的输 入 和输 出数据 作 为一 个样 本 ,综合各 个井 次 的数 据 就构成 了 S VM 样 本集 。
以东 辛油 田实施 的 2 2井 次 分层 注水 的统计 数据 作为 该次研 究 的样本 集 ,随 机选 取 1 8口井 的资料作
上分 析 ,确定 3类参 数作 为分 层 注水 效果 的影 响 因 素 :① 措 施 井基 础 参数 :井控 储 量 ( 1 0 ‘ t ) ;渗透 率 变异 系数 f连通 率 f原油 粘度 ( mP a・s ) 。② 开发 参 数 ;月产 油 量 ( t / mo n ) f含水 率 ( ) f连 通油 井
水效果 预测 中来 ,以实例 说 明计 算过 程 ,并证 实该 方法 的有效 性 。
1 S V M 方法概述
S VM 方 法[ 3 ] 是 由 Va p n i k及 其
输 出( 输出规则) :
Y = s g n ( ∑n j Y K ( x . ) 舶)
权 重值a l Y l
石油天然气学报 ( 江汉石 油学院学 报)
2 0 0 6 年 6 月
图 1中 ,∑ 中 即支持 向量 ( S u p p o r t Ve c t o r ) ,s . v . 一s ( s 为支 持 向量 的个 数 ) ; k ( x , z )是 S VM 的
v.
核 函数 f 蕾 为支 持 向量 的样 本 因子 向量 , f 一1 , 2 ’ . . ・ , s f z为待 预测 因子 向量 f 6为建 立 模型 待确 定 的系数 f
支持 向 量 构 成 拟 合 函数 ,利 用 得 出 的拟 合 函数对 未 知 数 据 列 做 出预 测 , 其 过程参 见 图 1 。
工。
基于 个支持向量 l , x 2 。 …X s 的非线性变换( 内积)
输入 向量× = ( l , X 2 , …X d )
图 1 支 持 向量 机 示 意 图
r a d i a l 核 函数 计算 结果 仍然 不稳 定 ,检 验样 本 的 1 和 2相对 误 差小 于 2 % ,而 样 本 3和 4的 相对 误 差 却 大于 z o %。a n o v a核 函数 计 算 结 果 的平 均 相 对 误 差 7 . O 2 小于 r a d i a l 核 函数 的 1 2 . 6 % ,且 计算 稳 定 , 所 以最终 确定选 用 a n o v a核 函数来 建立 分层 注水 效果 预测 的 S V M 模 型。
[ 收稿 日期]2 0 0 6—1 1—2 4 [ 基金项 目]中国石油化 工集 团公 司科技攻关项目 ( P 0 3 0 2 5 ) 。 [ 作者简介]袁士宝 ( 1 9 7 7 一 ) 。男 。2 0 0 1 年大 学毕业 。博士 生 。 现主要从事油藏工程方面的研究 工作。
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合作 者 提 出 的一 种 基 于 统 计 学 习 理 论 的机 器 学 习 方 法 ,它 采 用 结 构 风
险最 小 化 原 则 ,对 处 理 高 维 数 、小
样本 、非 线 性 等 复 杂 的 问题 具 有 很 好 的适 应 性 。S VM 方 法 在 进行 函 数 逼 近的 运 算 时可 以 从 学 习 样 本 中 挑 选 出少 数 具 有 代 表 性 的 样 本 即 所 谓
注水 选 井 工作 。
[ 关键词]支持 向量机 1分 层注水I预测 I模 型I油藏数值 模拟 [ 中图分类号]TE 3 5 7 . 6 2 [ 文献标识码]A [ 文章编号]1 0 0 0—9 7 5 2( 2 0 0 6 )0 3— 0 1 3 1 — 0 4
分层 注水是 指在 注水 井下 封 隔 器 ,把 性 质差异 较 大的油层 分 隔开 ,再 用配 水 器进 行分 层 配水 ,使得 高 渗层注 水量 得到控 制 ,中低渗 油层 注 水得 到加 强 的一种工 艺措 施 。分层 注水 措 施是 油 田注水 井 的基本 措施 之 一 , 目前 在 国内各个 油 田应 用 十分广 泛 ,在全 国各 油 田已经 开 展 了 3 0多 年 ,随 着 工艺 技 术 的不 断完善 ,分层 注水 在注 水 开发 、稳 产 中发挥 了重 要 的作用 。胜 利油 田在 2 0 0 4年 分 注 率就 达 到 4 5 9 , 6 袁士宝等 :基于支持 向量机 的分层注水效 果预 测模 型设 计与实现