基于改进网格搜索法的支持向量机在气体定量分析中的应用

基于改进TF·IDF和支持向量机的多类别文本分类

科●0引言随着互联网的飞速发展，人们可以获取的电子文本信息的数量也呈指数级增长。

如何有效的搜索和管理这些文本数据成为人们面临的巨大挑战。

文本分类技术可以提高信息资源的可用性和利用率[1]。

目前，常用的文本分类方法多是基于统计学和机器学习理论的方法[2]。

其中，TF ·IDF 方法是公认比较有效的文本特征提取方法，但是在以往的研究中，TF ·IDF 方法只考虑了特征词的出现频度及包含它的文档频度，而没有在语义层面上考虑该特征词出现在文本中不同位置对该文本的重要程度，因此存在一定不足。

基于上述问题，本文提出一种基于改进TF ·IDF 和支持向量机（Support Vector Machine ，SVM ）的多类别文本分类方法，有效加强了重点词汇的特征标引作用，并结合SVM 分类器进行多类别分类，达到了较满意的中文文本分类效果。

1基于改进TF ·IDF 的特征提取方法1.1向量空间模型针对文本的特征提取中，文本数据通常描述为向量空间模型（Vector Space Model,VSM ）。

VSM 方法把非结构化的文本数据映射到一个特定的空间，将其表示成计算机可以识别的结构化的向量形式[3]。

针对M 个无序的特征词t i ，建立文本矩阵，每个文本d j 表示为特征向量a j =（a 1j ，a 2j ，…，a Mj ）。

1．2改进的TF ·IDF 方法在TF ·IDF 计算过程中，只考虑了特征词频度和文档频度，而没有在语义层面上考虑特征词出现在文档中的位置因素。

结合中文文献的语义特点，出现在文献不同位置的特征词反映主题的重要程度不同，其对于文献分类的贡献程度也不同。

因此，本文为出现在文献不同位置的特征词赋予不同的权重λ。

中文文献大体可分为标题、摘要、关键字、正文和结论等五个部分。

其中，摘要部分是作者阐述文献主要论点和内容的重要区域，而标题和关键字给出了能够代表文献学科类别的核心词汇，因此，在这些区域出现的特征词最能代表该文献的主题，赋予最高的权重。

天然气输配系统优化与调度考核试卷

A.线性模型
B.非线性模型
C.确定性模型
D.随机性模型
14.以下哪项因素对天然气输配系统优化调度的影响较大？（）
A.气源价格
B.用户需求
C.管网设备性能
D.气候变化
15.天然气输配系统优化调度中，以下哪种方法有助于降低能耗？（）
A.提高供气压力
B.减少输气管道数量
C.优化管网布局
D.提高输气设备负荷
（）
3.天然气输配系统优化调度中，常用的数学模型包括线性模型、非线性模型和______模型。
（）
4.优化天然气输配系统调度时，常用的智能优化算法有遗传算法、粒子群算法和______算法。
（）
5.天然气输配系统的输配效率受到输气管道直径、压力和______等因素的影响。
（）
6.为了降低天然气输配系统的能耗，可以采取优化管网布局、提高输气设备负荷和______等措施。
10.在天然气输配系统优化调度中，不需要考虑气源价格波动的影响。（）
五、主观题（本题共4小题，每题10分，共40分）
1.请简述天然气输配系统优化调度的重要性，并列举三种常用的优化方法。
（10分）
2.天然气输配系统在用气高峰时段容易出现供气不足的问题，请提出至少两种解决措施，并分析其效果。
（10分）
3.请阐述多目标优化在天然气输配系统优化调度中的应用，并介绍一种多目标优化算法的基本原理。
1.天然气输配系统中，以下哪项不是优化调度的目标？（）
A.提高能源利用率
B.降低输配成本
C.减少用气高峰时段供气
D.提高系统运行稳定性
2.在天然气输配系统中，以下哪种情况最适宜采用管网优化调度？（）
A.用气量波动较大
B.管网设备严重老化

基于改进GA参数优化的SVR股价预测模型

基于改进GA参数优化的SVR股价预测模型孙秋韵;刘金清;刘引;吴庆祥【摘要】针对股票价格的动态性及非线性等特点,提出了基于改进遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化参数的支持向量回归机(Support Vector Regression, SVR)股价预测模型。

首先将选取的股票价格样本进行小波去噪处理,然后将经过改进GA优化参数的SVR模型对去噪后的数据进行预测及评价。

结果证明,改进小波-GA-SVR模型具有良好的预测效果,对股票价格的预测研究具有一定的意义。

%Aiming to the dynamics and nonlinearities of stock price, a stock price prediction model that based on support vector regression (SVR) with parameters optimized by improved genetic algorithm (GA) was proposed. First, the wavelet was used to de-noise the samples of stock price. Then the SVR model whose parameters were optimized by improved GA was utilized to predict and assess the data de-noised by wavelet. The result demonstrated that the improved wavelet-GA-SVR model has good prediction effect, and it is significant to the study of the prediction of stock price.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2015(000)009【总页数】6页(P29-34)【关键词】小波去噪;遗传算法;支持向量机回归;股价预测【作者】孙秋韵;刘金清;刘引;吴庆祥【作者单位】福建师范大学光电与信息工程学院，福州 350007;福建师范大学光电与信息工程学院，福州 350007;福建师范大学光电与信息工程学院，福州350007;福建师范大学光电与信息工程学院，福州 350007【正文语种】中文股票价格的数据预测系统是一个动态、非线性的系统. 影响股票价格的因素不胜枚举, 价格波动的变化也显得异常复杂. 因此, 如何有效地进行股票价格的预测, 最大程度的规避股票风险, 成为当今国内外学者的研究方向. 目前, 常见的股票价格的预测方法有文献[1]利用K线图法分析股票市场, 能预测股票大致走势, 但这种图形分析法属于定性方法, 无法预测具体的股票价格. 文献[2]利用自回归移动平均模型等时间序列模型, 较好地解决了线性平稳的预测问题, 但对于非线性和非平稳的预测问题解决得不够理想. 由于股票价格的非线性, 价格预测的研究方向逐渐从传统时间序列分析方法向人工智能分析方法进行转变.近年来, 具有自组织、自学习和良好非线性逼近能力的神经网络被引入到股市预测的研究中[3,4], 但神经网络存在收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点.而Vapnik基于结构风险最小化原则提出的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)作为一种新型神经网络因具有全局最优解, 从而能较好地解决了这一问题[5]. 基于SVM衍生的支持向量回归机(Support Vector Regression, SVR)主要是通过空间升维后, 在高维空间中构造线性决策函数来实现线性回归[6]. SVR具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点, 但由于此算法的核心在于用核函数代替线性方程中的线性项进行非线性回归, 直接应用于股票预测领域容易存在参数难以选择的问题.本文针对SVR存在参数难以选择的问题, 提出了一种基于改进遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的SVR模型用于股票价格预测. 首先对股票价格时间序列进行小波去噪, 消除其中的噪声, 并充分保留原信号的有效特征; 使用改进GA对SVR模型所涉及的参数进行优化; 最后利用优化后的参数来训练SVR模型, 而得到改进小波-GA-SVR模型. 通过对比预测值与实际值, 验证了该模型的有效性. 不仅能够减少反复实验的盲目性, 还能有效的提高最优参数选取的成功率和效率, 进而提高SVR模型的预测精度.1.1小波理论简析小波分析的概念最初由Hear在20世纪初提出, 直到20世纪80年代末法国学者Mallat提出了多分辨率分析的概念, 统一了各种具体小波基的构造方法, 小波分析在信号处理、图像分析、非线性科学等领域已有重大突破, 成为20世纪最辉煌的科学成就之一[7].任意函数f(t)∈L2(R)在小波基Ψa,b (t)下进行展开, 称作函数f(t)的连续小波变换, 其表达式为:其中, a为尺度因子, b为平移量. 由表达式可以得出, 在连续变化的a, b值下, Ψa,b (t) 具有很强的关联性, 因此, 小波变换系数的信息量是冗余的, 而冗余信息不利于对信号的分析和处理, 所以对尺度和时移参数进行离散化后, 再进行小波重构. 通常使用的离散化方法是:尺度参数的离散化: , j∈Z(通常a0的值为2, 称为二进小波).时移参数的离散化(取决于尺度参数): , j,k∈Z.则函数离散化后的小波变换的表达式为:1.2 小波去噪原理根据信号中有用信号和噪声的时频特性的不同, 通过将离散化后的小波分解成j 层, 此时有用信号在时域上表现为低频信号或者较为平稳的信号. 但是由于噪声在时域分布的全局性, 需要从第一层到第j层, 每层选择一个阈值, 同时对高频系数进行量化处理. 最后对经过阈值消噪处理后的各层高频系数和小波分解后的低频系数进行小波重构, 恢复去噪后的原始信号估计值.含噪声的数据信号f(t)表示为:其中, s(t)是原始信号, e(t)是一个标准的高斯白噪声, 即e(t)~N(0,1), 是噪声级. 从含噪声的数据信号f(t)中恢复原始信号s(t), 需要以下3个步骤:1)选取合适的小波基函数, 对原始信号进行小波分解, 得到各层的小波系数. 若f(k)为信号f(t)的离散采样数据, 则信号f(t)的正交小波变换分解公式为:其中, cj,k为尺度系数, dj,k为小波系数, h、g为一对正交镜像滤波器组; j为分解层数, N为离散采样点数. 运用上式将含噪信号f(t)进行小波分解至j层, 得到相应的小波分解系数.2)对分解得到的小波系数进行阈值处理, 其阈值的处理方法有2种:软阈值法能够使估计信号实现最大均方误差最小化, 即去噪后的估计信号是原始信号的近似最优估计. 因此本文选择软阈值法进行小波去噪.3)把去噪处理后的小波系数进行小波重构, 得到去噪后的数据. 小波重构过程是分解过程的逆运算, 相应的重构公式为:将经阈值处理过的小波系数用上式重构, 得到恢复的原始信号估计值. 小波去噪流程图如图1所示:2.1 改进遗传算法遗传算法是模仿自然界“适者生存”的生物进化原理发展起来的随机全局搜索和优化方法, 根据个体在问题域中的适应度值和从自然遗传学中借鉴来的再造方法进行个体选择, 经过多代繁殖进化, 获得适应值最好的个体作为问题的全局最优解[8,9]. 然而标准遗传算法在优化参数的过程中存在收敛慢的问题, 本文提出一种改进遗传算法, 简化了标准遗传算法中变异、交叉概率需要反复试验才能得到较精确结果的步骤, 同时提高了遗传算法的收敛性. 与标准的遗传算法相比, 改进遗传算法的交叉概率与变异概率不再是一个固定值, 而是按种群的适应度进行自动调整. 改进遗传算法中交叉概率及变异概率的具体运算公式如下:其中交叉概率pc1, pc2及变异概率pm1, pm2均为给定值, f’为要交叉的两个体中较大的适应度值, f是被选择为变异个体的适应度值, fa为每代群体的平均适应度值, fmax为群体中最大的适应度值. 群体中的较优个体拥有更高的交叉概率与变异概率, 为了保证每一代的最优个体不被破坏, 采用最优精英策略, 将其直接复制到下一代中.2.2 支持向量回归机支持向量机模型是一种能够实现结构风险最小化思想的较好方法. 通过引入核函数将非线性矢量映射到高维空间, 避免了非线性拟合出现局部最优, 保证了较高的拟合精度, 得到全局最优解. 同时, 随着Vapnik将不敏感损失函数的引入, 替代了高维空间中的内积运算, 并且将该方法推广到回归问题, 提出了支持向量回归机模型. SVR模型具有较好的推广能力和非线性处理能力, 尤其在处理高维数据时, 能有效地解决“维数灾难”问题.SVR主要是通过下列4个损失函数来实现回归: Quadartic损失函数、Laplaee 损失函数、Huber损失函数及ε-不敏感损失函数. 由于ε-不敏感损失函数可以忽略真实值在某个上下范围内的误差, 其解以函数的最小化为特征, 使计算得到的对偶向量具有稀疏性, 确保全局最小解的存在和可靠泛化界的优化. 因此本文采取非线性的ε-SVR, 其构造原理[10]如下:给出一组数据点的集合, 其中xi是输入特征向量, yi是目标值, n是样本量. 非线性SVR的基本思想是透过一个非线性映像Φ, 将数据x映像到高维特征空间, 并在这个空间进行线性回归. 即:其中变量w反映了函数的复杂度, b为偏置值, φ是高维特征空间, 它是输入空间x 的非线性映像.为了能估计w和b, 所需要解决的优化问题由以下方程得出:其中C为惩罚参数, , 为松弛变量, ε为不敏感损失函数, ε的引入提高了估计的稳健性.为了求解以上问题, 通常采用对偶理论, 把其转化为凸二次规划问题. 对上式进行拉格朗日变换, 可得:其中, 拉格朗日函数相对于变量w, b, , 的导数为0.最后, 导入拉格朗日算子和优化的限制式, 式(13)的决策函数变为:其中, k(xi+x)为SVM的核函数. 只有当核函数满足Mercer条件时, 才能得到低维空间对应的非线性计算. 而常用的核函数主要有三种: 多项式核函数、Gauss径向基(RBF)核函数及多层感知机核函数. 在以上三种核函数中, RBF不需要先验知识,对任意样本能够表现出较好的泛化性能和较强的学习能力, 所以本文选择将RBF作为核函数.SVR模型中, RBF核函数引入的参数σ、惩罚因子C及ε-不敏感损失函数中的参数ε的选择及优化直接影响SVR模型的准确性, 若参数选取不当, 将会导致SVR模型的过学习或欠学习现象. 目前SVR参数选择的方法中, 主要有经验确定法和网格搜索法. 其中经验确定法要求使用者有较深厚的SVR理论基础; 而网格搜索法的计算量较大, 并且两种方法都不能对参数进行优化及保证找到全局最优解. 为此, 引入改进遗传算法对支持向量回归模型参数进行优化, 以保证股价预测模型的准确性. 2.3 改进遗传算法优化SVR模型原理改进遗传算法优化参数过程分为四个步骤: 对参数进行编码、初始化群体、计算适应度函数和遗传操作.Step1: 采用二进制编码方法对SVR参数(C, σ, ε)进行编码, 并随机产生初始种群; Step2: 计算适应度值. 适应度函数通常根据求解问题的目标函数来选取, 本文选取的适应度函数为均方误差MSE, 它是从交叉验证(cross validation, CV)机制中验证子集产生的均方误差, 在回归问题中能有效地衡量染色体优劣, 并且经过交叉验证后可以避免或减轻过拟合现象. 其公式如下:其中为真实值, 为预测值, n为训练集样本量. 该适应度值越小, 表示个体效果越优, 被选择的概率也越大.Step3: 遗传操作. 运用选择、交叉和变异算子进行遗传操作, 计算由交叉和变异生成的新个体的适应度值, 新个体与父代一起组成新一代群体.选择操作: 按照轮盘赌选择方法选择N(N为偶数)个个体, 计算群体的平均适应度值fa和最大适应度值fmax.交叉、变异操作: 将群体个体随机配对, 对每对个体, 根据公式(8)和(9)计算自适应交叉概率pc和变异概率pm, 以pc和pm为概率分别进行交叉操作及变异操作. Step4: 判断适应度值是否达到终止条件(以最大迭代次数为终止条件), 未达到终止条件, 转入Step2; 继续执行优化算法, 直到满足终止条件, 最终以进化过程中最小适应度的个体作为最优解, 把得到的最优参数(C, σ, ε)带入SVR模型进行预测. 改进GA-SVR流程图如图2所示:3.1 实验数据选取及实验环境本文选取上证A股指数为实验对象, 并选取收盘价, 开盘价, 最高价, 最低价, 成交价及成交量为预测模型的特征值. 在数据区间上, 选取2013年1月4日至2013年12月31日之间的238个交易日线数据, 其样本量大小为1428, 构成238*6矩阵, 所有数据均来源于大智慧数据库. 其中, 前180组数据样本为训练集, 后58组数据样本为测试集.在MATLAB2010b的环境下, 实现改进小波-GA-SVR模型对股票样本的回归和预测, 并使用相关系数(R2)和均方误差(MSE)作为回归模型的评价依据, 与单一的SVR 模型、GA-SVR模型、BP神经网络模型和标准小波-GA-SVR模型进行对比分析.3.2 数据的归一化及小波去噪细节为了消除指标之间的量纲影响, 对数据进行归一化处理, 使得数据较容易进行处理比较. 本文通过对数据的归一化处理, 将数据映射到[-1, 1]区间内. 经过归一化处理后的原始数据, 其各项指标均处于同一数量级, 适合进行综合对比评价.数据归一化后, 对数据样本进行小波去噪处理, 以充分保留数据的有效特征. 由于小波基类型和小波分解层数的不同会使小波去噪产生不同的效果, 所以需要确定适合本文研究对象, 即股票价格序列的小波基类型和小波分解层数.图3, 图4分别上证A股指数去噪前后图, 由图看出, 去噪后的数据较去噪前的数据平滑很多. 同时经过反复调试, 将sym4小波定为小波基类型, 并且最佳小波分解层数为三层.3.3 实验参数设置及结果在改进小波-GA-SVR的模型环境下, 通过实验平台的反复测试, 最终将各参数设置为: 进化次数为100代, 群体大小N为50, pc1=0.9, pc2=0.6, pm1=0.1,pm2=0.001, 适应度函数为进行3折CV的MSE. 实验得出的最优化参数惩罚因子C=2.2741, RBF核函数参数σ=0.9621, 不敏感损失函数ε=0.0697.图5为适应度曲线的寻优结果, 反映了逐代的平均适应度和最佳适应度的进化过程. 可以看出, 平均适应度逐渐收敛到一个较小的值, 慢慢接近最佳适应度. 这不仅说明了改进GA的收敛性较好, 也意味着种群在逐渐接近最优解, 满足目标优化控制的精度要求.3.4 模型预测与比较为了验证本文提出的改进小波-GA-SVR模型在股票价格预测中的有效性和优势, 本节从三个方面进行对比实验: (1)不经过小波去噪处理, 直接运用单一的SVR模型和GA-SVR模型对股票价格时间序列进行预测分析, 并和改进小波-GA-SVR模型进行对比验证; (2)使用BP神经网络模型对股票价格时间序列进行预测分析, 并将BP神经网络, 同改进小波-GA-SVR模型进行对比验证. (3)使用标准小波-GA-SVR 模型对股票价格时间序列进行预测分析, 并和改进小波-GA-SVR模型进行对比验证. 预测结果分别如图6~10.图6为单一的SVR模型预测结果图, 图7为GA-SVR模型预测结果图, 图8为BP神经网络模型预测结果图, 图9为小波-GA-SVR模型预测结果图, 图10为改进小波-GA-SVR模型. 我们可以从图中直观的观察出, 标准小波-GA-SVR模型和单一的SVR模型及BP神经网络模型相比, 在数据上较为平滑, 而且在预测精度上也有明显地提高. 然而, 对比以上模型, 改进小波-GA-SVR模型得到的预测结果与实际结果在数值上更加接近, 模型预测取得较优的效果.此外, 表1给出了BP神经网络模型、单一的SVR模型, GA-SVR模型、标准小波-GA-SVR及改进小波-GA-SVR的MSE及R2的结果. 通过改进遗传算法对SVR参数的优化, 改进了遗传操作中的交叉, 变异算子, 不再是需要反复试验的单一固定值, 而是按种群的适应度进行自动调整, 大大提高了收敛性, 有效避免了标准GA收敛慢的问题, 因此改进小波-GA-SVR模型较标准小波-GA-SVR模型的预测精确度更高, 误差更小. 此外, 未经过小波去噪处理的GA-SVR模型对股票样本的预测结果在性能指标上与标准小波-GA-SVR模型较为接近, 而相比之下, 标准小波-GA-SVR 模型MSE较小, 而R2相对较大, 进而说明了采用小波去噪方法的有效性, 可以进一步提高拟合度和预测精度. 而单一的SVR模型预测结果不管在均方误差MSE还是在相关系数R2上都远不如改进小波-GA-SVR模型的预测结果, 进一步表明了SVR 模型的参数选择问题对预测结果的重要影响. 此外, BP神经网络的实验结果相对不理想. 通过和多种回归模型的对比试验, 体现出了本文所建立的改进小波-GA-SVR 模型对于股票价格序列的回归预测的准确性和优势.本文选取上证A股指数2013年的238个交易日线数据为样本, 针对SVR存在参数难以选择的问题, 使用改进GA对SVR所涉及参数的动态过程进行优化, 此外, 使用小波变换对原始数据进行小波去噪处理, 从而建立了改进小波-GA-SVR股票预测模型, 并将其同单一的SVR模型, GA-SVR模型, 标准小波-GA-SVR模型及BP神经网络模型进行了预测对比. 实验结果表明, 改进小波-GA-SVR模型不仅解决了标准遗传算法收敛速度慢及SVR模型参数难以选择的问题, 还在结合小波去噪技术之后, 进一步提高了模型的稳定性及预测精度, 说明改进小波-GA-SVR模型是有效可行的. 同时, 小波去噪技术最大限度地保留了真实的信号系数, 从而进一步提高了预测结果的正确性. 本文提出的改进小波-GA-SVR模型在股价预测的理论研究中具有重要意义, 在实际应用中还有待我们进一步的完善.1 王伟钧,袁正伟,谢文吉,杨晋浩.股市K线组合的关联规则挖掘.成都大学学报(自然科学版),2009,28(3):268 –271.2 郑伟伦.上证综合指数股票价格短期预测--基于ARIMA模型的研究分析.经济研究导刊,2014,(16):136–137.3 Guresen E, Kayakutlu G, Daim TU. Using artificial neural network models in stock market index prediction. Expert Systems with Applications, 2011, 38(8): 10389–10397.4 张秋明,朱红莉.灰色神经网络在股价预测中的应用研究. Computer Engineering and Applications, 2013, 49(12).5 Cortes C, Vapnik V. Support–vector networks. Machine Learning, 1995, 20(3): 273–297.6 董美双,何欢,童晓星.基于ε-SVR的粮食产量预测模型及应用.浙江大学学报(农业与生命科学版),2009,35(4):439–443.7 Demirel H, Anbarjafari G. Image resolution enhancement by using discrete and stationary wavelet decomposition. IEEE Trans. on Image Processing, 2011, 20(5): 1458–1460.8 田建立,晁学鹏.求解0-1背包问题的混沌遗传算法.计算机应用研究,2011,28(8):2838–2839.9 Deb K, Pratap A, Agarwal S, et al. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Trans. on Evolutionary Computation, 2002, 6(2): 182–197.10 吴德会.基于 SVR的非线性动态系统建模方法研究.计算机应用,2007,27(9):2253–2255。

《2024年基于支持向量机的供水管道泄漏检测算法研究》范文

《基于支持向量机的供水管道泄漏检测算法研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快，供水系统作为城市基础设施的重要组成部分，其安全性和稳定性显得尤为重要。

供水管道泄漏检测是保障供水系统正常运行的关键环节。

传统的泄漏检测方法往往依赖于人工巡检或定期检查，这种方式效率低下且易出现漏检、误检等问题。

因此，研究一种高效、准确的供水管道泄漏检测算法具有重要的现实意义。

本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的供水管道泄漏检测算法，旨在提高泄漏检测的准确性和效率。

二、支持向量机（SVM）理论概述支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。

其基本思想是将输入空间通过非线性变换映射到高维特征空间，然后在该空间中构建最优分类边界。

SVM具有较好的泛化能力和鲁棒性，在处理高维数据和复杂模式识别问题上表现出色。

在供水管道泄漏检测中，SVM可以通过学习正常和泄漏状态下的管道数据，建立泄漏检测模型，实现对管道泄漏的准确判断。

三、算法设计1. 数据采集与预处理首先，需要收集正常和泄漏状态下的供水管道数据，包括压力、流量、温度等参数。

对数据进行清洗、去噪和归一化处理，以消除异常值和噪声对模型的影响。

2. 特征提取与选择从预处理后的数据中提取出与管道泄漏相关的特征，如压力变化率、流量波动等。

通过特征选择算法，选择出对泄漏检测敏感且具有代表性的特征。

3. 模型训练与优化将提取出的特征输入到SVM模型中进行训练。

通过调整SVM的参数，如核函数、惩罚系数等，优化模型的性能。

同时，采用交叉验证等方法对模型进行评估，确保模型的泛化能力和鲁棒性。

4. 泄漏检测与报警将实时采集的管道数据输入到训练好的SVM模型中，判断管道是否发生泄漏。

当模型判断为泄漏时，启动报警系统，通知相关人员进行处理。

同时，可以结合其他检测手段对泄漏情况进行进一步确认和处理。

四、实验与分析为了验证基于SVM的供水管道泄漏检测算法的有效性，我们进行了实验分析。

实验数据来源于某城市供水系统的实际运行数据。

使用支持向量机进行肺部CT影像分析的实践指南

使用支持向量机进行肺部CT影像分析的实践指南随着医学影像技术的不断发展，肺部CT影像在临床诊断中起着越来越重要的作用。

而支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种常用的机器学习算法，可以有效地处理肺部CT影像数据，提供准确的分析结果。

本文将介绍使用支持向量机进行肺部CT影像分析的实践指南，帮助读者了解该算法的原理和应用，并提供一些实用的操作技巧。

一、支持向量机的原理支持向量机是一种二分类模型，其基本思想是通过在特征空间中构建一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。

具体来说，SVM通过寻找一个最大间隔的超平面，使得两个不同类别的样本点离超平面的距离最大化。

在实际应用中，SVM还可以通过核函数将低维特征映射到高维特征空间，从而提高分类的准确性。

二、数据预处理在进行肺部CT影像分析之前，需要对数据进行预处理。

首先，需要对原始的CT影像进行去噪处理，以减少噪声对分析结果的影响。

常用的去噪方法包括中值滤波和高斯滤波等。

其次，需要对影像进行分割，将感兴趣的区域提取出来。

肺部CT影像通常包含肺组织、肿瘤和血管等不同的组织结构，因此需要使用合适的分割算法进行区域提取。

最后，还需要对提取的区域进行特征提取，以便用于支持向量机的训练和分类。

三、特征选择在进行支持向量机的训练和分类之前，需要选择合适的特征。

特征选择的目标是提取出最具有区分性的特征，以提高分类的准确性。

在肺部CT影像分析中，常用的特征包括形状特征、纹理特征和密度特征等。

形状特征描述了肺部CT影像中不同结构的形状信息，纹理特征描述了不同区域的纹理变化，密度特征描述了不同组织的密度差异。

选择合适的特征可以提高分类的准确性，但也需要考虑计算效率和特征维度的问题。

四、模型训练和优化在进行支持向量机的训练和分类之前，需要划分训练集和测试集。

训练集用于训练支持向量机模型，而测试集用于评估模型的性能。

在训练过程中，需要选择合适的参数和核函数。

改进的支持向量机算法在短时交通流预测中的应用

问题上没有统一的认识，仍需进一步研究。
交通流短时预测是实现智能交通控制和诱导系统的重要环节，由于交通流量受诸多因素影响，其使具有非线性和不确定性Ｉ］２。本文在支持向量机预测模型中引入交叉验证和网格搜索算法，化惩罚优因子和核函数的参数，建立了改进的支持向量机预测模型，并将其应用于短时交通流预测进行实证分
ａｃｒｃｆＳｐ￣ＶｅｔｒＭａｈｎｅｍｏｅｓｔｓａｌｓｍｅｔｏｎｉｒｖｄＳｐ￣ＶｅｔｒＭａｃｕａｙｏｕｐｏｃｏｃｉｄｌ，ｈｅｅｔｂｉｈｎｆａｍｐｏｅｕｐｏｃｏ —
Ａｂｓｒｃ：ｅｐｐｅｎｒｄｃｓｃｏｓｖｌｄｔｏａｄｒｄｓａｃｔｏｏｏｔｉｅｔｐｅｉｔｏｔａｔＴｈａｒｉｔｏｕｅｒｓ — ａｉａｉｎｎｇｉ —ｅｒｈｍｅｈｄｔｐｉｚｈｅｒｄｃｉｎｍ
持向量回归机是将样本数据｛，通过非线性函数（Ｙ｝）映射到高维特征空间｛）Ｙ｝，后在特（，然
基金项目：北省高等学校科学技术研究指导项目：２００１河Ｚ１２０
收稿日期：０１１１２１ —０—９
型。通过Ｍａａｔｂ软件编程实现该模型，ｌ编写了通用算法程序，计算过程简单。通过对某无检测器交叉

基于改进的网格搜索法的SVM参数优化

式识别领域得到了广泛的引用．与其他重视经验风险最小化的算法相比，ＳＭ能够得到更好的泛化精度，Ｖ
在小样本、非线性模式识别中具有一定的优势．实践
证明，核函数的参数以及惩罚系数对ＳＶＭ的性能有
优解．由于网格内多数参数组对应的分类准确率都非常低，只在一个比较小的区间内的参数组所对应的分类准确率很高，所以遍历网格内所有参数组会相当浪费时间．Ａ算法和ＰＯ算法属于启发式算法，它们不ＧＳ必遍历区间内所有的参数组也能找到全局最优解，但这２种算法操作往往比较复杂，且容易陷入局部最优．针对网格搜索法搜索时间长的问题提出一种改进
ａａｚｄＩｉｐｐｒｎｍｒｖｄｄｅｃｔｄａｒｐｓｄＦｒｌｗａｈｄｔｆａａｔｓｎｒｅｐｃｎｌｅ．ｔｓａｅａｐｏｅ鲥ａｈｍｅｏｓｏｏｅ．ｉｔ，ｅｅｒｅｓｐｒｍｅｒｉａａａｅｙｎｈｉｓｒｈｗｐｓｙｓｃａｅｏｅｌｇｓ
中图分类号：Ｔ２３Ｐ７文献标志码：Ａ文章编号：１０ —７Ｘ（０２３０２．４０９６１２１）０ —０８０
ＡａａｅｅｐｉｉａｉｎｍｅｈｄｆｒａＶＭｐｒｍｔｒｏｔｍｚｔｏｔｏｏｎＳｂｓｄｏｐｒｖｄｇｉｅｒｈａｇｒｔｍａｅｎｉｍｏｅｒｄｓａｃｌｏｉｈ
ｔｎｓｓｉｂｅｆｒｔｅａｐｉａｉｎｓｏｅｋｒｒｃｇｉｉｎｌｔｄｂｉ．ｉａｄｉｕｔｌｏｐｌｔｏｆｓａｅｏｎｔｍｉｙｔｍｅａｈｃｐｅｏｉｅｍｅ

基于改进网格搜索算法的随机森林参数优化

基于改进网格搜索算法的随机森林参数优化温博文;董文瀚;解武杰;马骏【摘要】随机森林是一种有效的集成学习算法,被广泛应用于模式识别中.为了得到更高的预测精度,需要对参数进行优化.提出了一种基于袋外数据估计的分类误差,利用改进的网格搜索算法对随机森林算法中的决策树数量和候选分裂属性数进行参数优化的随机森林算法.仿真结果表明,利用该方法优化得到的参数都能够使随机森林的分类效果得到一定程度的提高.%Random forest is an effective ensemble learning method,which is widely used in pattern recognition.In order to get higher accuracy,it is necessary to optimize the parameter of random forest.Based on generalization error of out-of-bag estimates,this paper proposes a parameter optimization method for a random forest with improved grid search.The parameter of the number of decision trees and candidate splitting attributes is optimized to improve accuracy.The simula-tion results demonstrates that optimized parameter by the method proposed in this paper makes the classification perfor-mance of random forest better.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2018(054)010【总页数】4页(P154-157)【关键词】随机森林;袋外估计;网格搜索;参数优化【作者】温博文;董文瀚;解武杰;马骏【作者单位】空军工程大学航空航天工程学院,西安710038;空军工程大学航空航天工程学院,西安710038;空军工程大学航空航天工程学院,西安710038;空军工程大学航空航天工程学院,西安710038【正文语种】中文【中图分类】TP1811 引言随机森林算法是由Breiman于2001年提出的一种集成学习算法，并在文献[1]用强大数定理证明了其收敛性。

改进的网格搜索算法在SVM故障诊断中的应用

１１标准的Ｓ．ＶＭ算法
非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中［。１］该方法最大的优点就是在小样本情况下依然可以保持
很好的对新样本的适应能力。
第２（第１１）期总７期２１年４月０２
机械工程与自动化
ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＥＮＧＩＮＥＥＮＧＲＩ＆ＡＵＴＯＭＡＴＩＯＮ
ＮＯ２．
Ａｐｒ．
文章编号：６２６１（０２０ — １８０１７－４３２１）２００ —３
这个大的搜索范围内得到识别率最高的、。。（）先固定一，求Ｃ在Ｃ２要附近采用较小的
采用径向基核函数对样本进行训练和测试，分类结对果进行对比，找到最佳的Ｃ和值。
３３分类结果与分析．
长，其在一个小的范围内进行精细的搜索， ① 取使即：ｄｌ０１，以一００１步长为ｌ② 取ｄ［／一［，。］ｄ．０，；一１１， ×１］００ ≤ ｃ１ｌ，长为１ｌ；取ｄｏ】０，．１ｒ≤ Ｏ步／ｏ③ 一［／Ｏ３０，：１０步长为１；取＝［一ｌ，０］０，ｏ④ ＝ｌ＝
・１９・０
在指定的范围内确定最优的Ｃ和口是ＳＶＭ达到最优分类必须解决的问题。２改进的网格搜索算法

基于集成深度学习模型的空气质量指数预测

ＧＲＵ网络的时序计算和ＡＱＩ预测值的输出，预测流
ＣＮＮ⁃ＧＲＵ集成深度学习模型对ＡＱＩ的预测步
骤如下：
１）空气质量数据的输入
输入数据为城市每日的ＰＭ２５、ＰＭ１０、ＳＯ２、ＮＯ２、
ＣＯ、Ｏ３质量浓度值和ＡＱＩ值．由于收集的数据中存
在缺失和各指标量纲不同的问题，本文使用插值函
（ＰｒｉｎｃｉｐｌｅＣｏｍｐｏｎｅｎｔＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＰＣＲ）、ＡＲＩＭＡ⁃ＰＣＲ组合模型、
ＡＲＩＭＡ和基因表达编程（ＧＥＰ）的组合模型对每日空气质量指数进行
预测，并使用平均绝对百分比误差（ＭＡＰＥ）、均方根误差（ＲＭＳＥ）和
归一化均方误差（ＮＭＳＥ）等指标来评估和比较模型预测效果．Ｐｈｒｕｋ⁃
输入层接收数据后对其进行预处理，如图像归一化、
对语音进行傅里叶变换等．同时，输入层设置输入数
据的尺寸、通道数和类型等配置参数，为卷积层提供
合适的输入数据．
卷积层是ＣＮＮ的核心层，主要负责特征提取，
具有局部连接、参数共享和尺度不变性的特性．卷积
层通过卷积核对每个通道的矩阵依次运算来提取输
入数据中有用的特征表示，为池化层提供更丰富抽
域特征进行聚合，通过最大值池化或平均值池化保
留输入特征映射中的主要特征信息，降低了特征映
射的维度．
Ｆｌａｔｔｅｎ层在ＣＮＮ中位于池化层和全连接层之
间，主要用于将池化层输出的多维数据转换为１维
向量，以便输入到全连接层进行分类或回归等任务．
全连接层主要负责特征融合、参数学习和非线
模型的简单性和计算的高效性．因此，本文构建

电力变压器故障诊断与预测的机器学习方法

设计应用技术电力变压器故障诊断与预测的机器学习方法任宏涛1，高洁2运城043600；2.国网山西省电力公司翼城县供电公司，山西针对电力变压器故障诊断与预测问题，基于机器学习方法进行研究。

在研究过程中，采用支持向量机2种机器学习方法进行故障诊断与预测，并对比分析。

根据实验结果，提出的基于机器学习方法的电力变压器故障诊断与预测研究，在提高故障诊断准确率和预测能力方面取得了显著成效。

SVM、深度学习以及综合方法分别在不同程度上优化了故障诊断与预测的性能，为电力系统运行维护提供了有力支持。

通过研究可以有效提高变压器故障的准确诊断率和预测准确度，降低电力系统的电力变压器；故障诊断与预测；机器学习；支持向量机（SVM）Machine Learning Methods for Fault Diagnosis and Prediction ofPower TransformersREN Hongtao1, GAO Jie2.State Grid Shanxi Electric Power Company Jiangxian Power Supply Company, Yuncheng.State grid Shanxi Electric Power Company Yicheng County Power Supply Company, LinfenTelecom Power Technology26 示，对于复杂的电力变压器故障预测任务具有较好的图1 SVM 的原理2 数据收集与预处理2.1 数据来源与采集在本研究中，电力变压器故障诊断与预测所需的数据主要来自2个方面，分别是传感器数据和历史故障记录。

为了监测变压器的运行状态，文章采集了多个传感器的数据，包括电流传感器、温度传感器以及振动传感器等。

这些传感器被安置在变压器的不同部位，实时监测关键参数的变化，从而形成了大量的实时监测数据[3]。

同时，可以从电力系统运维数据库中获取了变压器的历史故障记录。

机器学习算法在空气质量预测中的应用研究

机器学习算法在空气质量预测中的应用研究随着工业化的进程和城市化的加速，空气质量问题日益成为人们关注的焦点。

在城市中，许多因素会影响空气质量，例如交通、燃煤、工业废气等等，而这些因素又受到天气、地形等自然因素的影响，使得预测空气质量变得十分复杂。

然而，随着数据技术的发展，可以通过机器学习算法对大量的数据进行处理分析，提高预测的准确性。

本文将探讨机器学习算法在空气质量预测中的应用研究。

一、机器学习算法简介机器学习是一项人工智能技术，旨在使计算机系统能够自动地学习和改进。

利用机器学习算法，可以对大量数据进行分类、聚类和预测等操作。

不同的机器学习算法适用于不同的任务，在此我们将重点介绍几种常用的算法。

1.1 支持向量机（SVM）支持向量机是一种二分类模型，其核心是找到一个最优超平面，将不同类别的数据分隔开来。

SVM被广泛应用于图像识别、文本分类等领域。

1.2 决策树决策树是一种分层分类方法，通过建立分类规则的树形结构来进行预测。

与支持向量机不同，决策树不需要对数据进行线性分割，因此适用于非线性问题。

1.3 集成学习集成学习是一种同时使用多个分类器对数据进行预测的方法，通过加权平均等方式汇总各个模型的结果来提高预测准确性。

常见的集成学习算法包括随机森林和AdaBoost等。

二、空气质量预测介绍空气质量预测是一个复杂的系统工程，需要考虑众多因素。

目前，常用的空气质量预测方法主要是物理模型法和统计模型法。

物理模型法采用物理知识和计算机模拟来预测空气质量，不需要大量的历史数据，但需要复杂计算。

统计模型法则通过对大量历史数据进行统计分析，得出预测模型，但模型的准确性受到数据的质量和数量的限制。

三、机器学习算法在空气质量预测中的应用由于机器学习算法将大量数据进行分析和处理，因此可以在一定程度上减小数据缺失对预测的影响，提高预测的准确性。

本节将分别介绍机器学习算法在空气质量预测中的应用。

3.1 SVM在空气质量预测中的应用支持向量机适用于二分类问题，因此可以用来对空气质量进行二分类预测，即空气质量好或差。

基于改进的网格搜索法的SVM参数优化

基于改进的网格搜索法的SVM参数优化支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种广泛使用的监督学习算法，用于分类和回归问题。

在SVM中，参数的选择对于模型的性能至关重要。

一种常用的方法是使用网格来寻找最佳的参数组合。

然而，传统的网格法存在计算复杂度高的问题。

本文将介绍基于改进的网格法的SVM参数优化，并讨论其优势和局限性。

传统的网格法是通过遍历给定的参数组合空间来选择最佳的参数组合。

然而，当参数空间很大时，这种方法的计算复杂度会呈指数级增长。

为了解决这个问题，我们可以采用改进的网格法。

改进的网格法使用迭代的方法来寻找最佳的参数组合。

具体而言，它首先选择一个初始参数组合，并在其周围进行。

然后，在过程中，逐步调整参数组合，并比较它们的性能。

这样，我们可以根据已知的结果来选择下一个参数组合进行。

通过这种方式，我们可以减少空间，从而降低计算复杂度。

改进的网格法的优势是可以更快地找到最佳的参数组合，并减少计算复杂度。

此外，它可以根据先前的结果动态调整参数范围，从而更好地适应不同的数据集。

此外，改进的网格法还可以根据不同的性能指标来选择最佳的参数组合，从而更好地满足需求。

然而，改进的网格法也存在一些局限性。

首先，它可能会在局部最优解附近徘徊，而忽略了全局最优解。

其次，由于在过程中依赖于先前的结果，在一些情况下可能会导致偏向一些参数组合，而忽略其他可能的组合。

此外，改进的网格法还可能存在过拟合的问题，特别是在训练数据集较小或噪声较多的情况下。

为克服改进的网格法的局限性，我们可以采用以下方法。

首先，我们可以使用交叉验证来评估每个参数组合的性能，并选择性能最好的组合。

其次，我们可以使用更复杂的算法，例如遗传算法或模拟退火算法，以更好地参数空间。

此外，我们还可以将改进的网格法与其他优化算法相结合，以充分利用它们的优势。

综上所述，改进的网格法是一种快速有效的SVM参数优化方法。

它可以大大减少计算复杂度，并根据先前的结果来动态调整参数范围。

气体检测技术中的机器学习算法研究

气体检测技术中的机器学习算法研究随着科技的不断进步，我们可以对各个领域进行更加精确的观测和检测。

在气体检测领域，机器学习算法的引入给我们带来了更多的可能性。

本文将阐述气体检测技术中机器学习算法的研究进展及其应用。

一、机器学习算法在气体检测技术中的应用机器学习算法在气体检测技术中的应用可谓是多种多样，可以应用于气体传感器，气体分析仪等各种检测设备。

机器学习算法可以通过对数据的学习和分析，自动识别出特定气体的性质和特征，极大地提高了测量和检测的准确度。

以气体传感器为例，机器学习算法可以在传感器中进行数据处理和分析，识别出特定气体分子的特征，以此对气体进行精准检测。

传统的气体传感器需要事先通过一定的研究和测试得到特定气体的参数，而机器学习算法可以大大减少这一时间和成本开销。

同时，机器学习算法在气体分析仪中的应用也可以大大提高测量的准确度。

气体分析仪需要获取大量的气体数据并进行分析，而机器学习算法可以自动筛选和分类气体分子，进一步提高气体分析仪的工作效率和精度。

二、机器学习算法在气体检测技术中的关键点机器学习算法在气体检测技术中的应用需要注意一些关键点。

首先，机器学习算法需要对特定的气体往往需要进行特定的学习，才能更准确地识别出相应的特性和特征。

其次，机器学习算法的数据质量和多样性也对气体检测的准确性有很大的影响，需要进行多样的数据分析和处理。

最后，机器学习算法的算法精度和运行速度也需要考虑，以保证算法的准确性和效率。

三、机器学习算法在气体检测技术中的未来发展机器学习算法在气体检测技术中的应用还有多种待探索的方向。

例如，未来可以探索更加细致和鲁棒的气体检测模型，进一步提升其运行速度和准确性。

此外，还可以将机器学习算法与互联网技术相结合，实现气体检测数据的在线共享和分析，为大型气体检测数据的分析和处理提供更好的解决方案。

未来的气体检测技术还将面临经济效益和环保问题，机器学习算法的应用有望更好地解决这些问题，为社会经济和环境保护做出贡献。

支持向量机中超参数调优的方法与策略

支持向量机中超参数调优的方法与策略支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。

然而，在使用SVM时，选择合适的超参数对模型的性能和泛化能力有着重要影响。

本文将介绍一些支持向量机中超参数调优的方法与策略。

1. 数据预处理在使用SVM之前，首先需要对数据进行预处理。

这包括数据清洗、特征选择和特征缩放等步骤。

数据清洗可以去除异常值和噪声，使数据更加干净可靠。

特征选择可以减少冗余特征，提高模型的训练效率和泛化能力。

特征缩放可以将不同范围的特征转化为相同的尺度，避免某些特征对模型的影响过大。

2. 超参数选择SVM中的超参数包括核函数选择、正则化参数C和核函数参数等。

核函数选择决定了SVM的映射方式，常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等。

正则化参数C控制了模型的复杂度，较大的C值会使模型更加复杂，容易过拟合；较小的C值会使模型更加简单，容易欠拟合。

核函数参数根据不同的核函数而定，如多项式核函数的次数、高斯核函数的带宽等。

3. 网格搜索网格搜索是一种常用的超参数调优方法，它通过遍历给定的超参数组合，选择在验证集上表现最好的超参数组合。

具体而言，可以定义一个超参数网格，包含不同的超参数取值，然后通过交叉验证的方式评估每个超参数组合的性能。

最终选择在验证集上性能最好的超参数组合作为最终模型的超参数。

4. 随机搜索随机搜索是另一种超参数调优方法，与网格搜索相比，它随机选择超参数组合进行评估。

相对于网格搜索，随机搜索可以在更大的超参数空间中搜索，有更大的机会找到更好的超参数组合。

同时，随机搜索也可以通过设置搜索次数来控制搜索的范围。

5. 贝叶斯优化贝叶斯优化是一种基于概率模型的超参数调优方法。

它通过建立模型来估计超参数与模型性能之间的关系，并根据模型的预测结果选择下一个超参数组合。

贝叶斯优化可以在有限的迭代次数内找到较好的超参数组合，具有较高的效率和准确性。

基于局部加权最小二乘支持向量机的含硫废气质量指标监控

作者：廖德君王星王旭王浩罗一东梁爽刘倩
作者机构：西南油气田分公司蜀南气矿,四川泸州746000
出版物刊名：科技资讯
页码： 61-62页
年卷期： 2014年第2期
主题词：软测量含硫废气质量监控最小二乘支持向量机
摘要：为监控脱硫单元废气中的H2S及SO2的含量,本文采用一种基于局部加权最小二乘支持向量机（Local Weighted Least Squares Support Vector Machines,LWLSSVM）的软测量建模方法.在即时学习框架下（Just-in-time learning,JITL）建立WLSSVM模型,模型参数通过粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）优化获得.采用此软测量模型代替硬件分析仪表在线估计H2S及SO2的含量,能够避免对硬件仪表的腐蚀,减少维护负担,从而降低运营成本.在某硫回收单元上的应用效果表明,所建软测量模型具有令人满意的预报精度.。

《基于GCN-LSTM的空气质量预测系统的设计与实现》

《基于GCN-LSTM的空气质量预测系统的设计与实现》一、引言随着城市化进程的加快，空气质量问题已经成为国内外广泛关注的热点问题。

空气质量预测系统的设计实现，不仅对改善居民生活质量、保护环境具有重要意义，同时也为政府决策提供了科学依据。

本文将详细介绍基于图卷积神经网络（GCN）与长短期记忆网络（LSTM）的空气质量预测系统的设计与实现。

二、系统设计1. 需求分析在系统设计阶段，首先需要对空气质量预测系统的需求进行详细分析。

包括但不限于对历史数据的收集、处理、分析，对未来空气质量的预测，以及预测结果的展示与输出等。

2. 技术选型针对空气质量预测系统的需求，选择合适的算法和技术是实现系统的关键。

本系统采用GCN-LSTM模型作为核心算法，通过图卷积神经网络（GCN）对环境因素的空间关系进行建模，结合长短期记忆网络（LSTM）对时间序列数据进行处理，实现空气质量的精准预测。

3. 系统架构系统架构包括数据层、模型层、应用层三个部分。

数据层负责数据的收集与预处理；模型层采用GCN-LSTM模型进行空气质量预测；应用层负责将预测结果进行可视化展示，并提供用户交互功能。

三、系统实现1. 数据预处理数据预处理是空气质量预测系统的关键步骤。

首先，对收集到的历史数据进行清洗、去噪、标准化等操作，以便后续的模型训练。

其次，将空间信息与时间信息进行融合，为图卷积神经网络提供输入数据。

2. 模型构建本系统采用GCN-LSTM模型进行空气质量预测。

模型中，GCN负责提取环境因素的空间关系特征，LSTM则用于捕捉时间序列数据中的依赖关系。

通过联合学习两种网络，实现对空气质量的精准预测。

3. 训练与优化在模型训练阶段，采用梯度下降算法对模型参数进行优化。

通过不断调整模型参数，使模型在训练数据上的预测结果逐渐接近实际值。

同时，为了防止过拟合，采用早停法等策略对模型进行优化。

4. 系统测试与评估在系统测试阶段，采用真实数据对系统进行测试与评估。

基于改进支持向量机的微震初至波到时自动拾取方法

基于改进支持向量机的微震初至波到时自动拾取方法李铁牛1，胡宾鑫1，李化坤2，耿文成2，郝鹏程3，纪旭波4，孙增荣3，朱峰1，张华1，阳铖权1（1. 齐鲁工业大学（山东省科学院）激光研究所，山东济南　250300；2. 赤峰吉隆矿业有限责任公司,内蒙古赤峰　024328；3. 山东盛隆安全技术有限公司，山东济南　250032；4. 山东恒邦矿业发展有限公司，山东烟台　264199）摘要：微震初至波到时拾取是实现微震震源高精度定位的重要前提。

传统的人工拾取方法效率低，而自动拾取方法在低信噪比条件下难以准确拾取初至波到时。

针对上述问题，提出了一种基于改进支持向量机（SVM ）的微震初至波到时自动拾取方法。

首先，对原始微震数据进行归一化处理、线性校正和适当裁剪，将微震数据的振幅、能量和相邻时刻的能量比作为特征对数据标记不同类别；然后采用粒子群优化（PSO ）算法和网格搜索法优化SVM 的惩罚参数和核函数参数，即先利用PSO 算法对参数进行大范围的快速定位，得到初步最优解，再以该解为初始位置重新构建参数搜索区间，设置小步长的网格搜索法对参数进行精细搜寻，得到最优参数，并将该最优参数代入SVM 模型进行训练，得到改进SVM 模型；最后根据改进的SVM 模型对微震数据进行分类识别，定义微震波第1个采样点对应的时刻为初至波到时。

采用某矿井下微震监测数据进行实验，结果表明：该方法对微震初至波到时的拾取准确率达96.5%，平均拾取误差为3.8 ms ，在低信噪比情况下仍可对微震初至波到时进行准确拾取，拾取精度高于自动拾取方法中常用的长短时窗能量比（STA/LTA ）法。

关键词：微震监测；微震初至波；初至波到时；支持向量机；网格搜索法；粒子群优化算法中图分类号：TD324 文献标志码：AAutomatic picking method of microseismic first arrival time based on improved support vector machineLI Tieniu 1, HU Binxin 1, LI Huakun 2, GENG Wencheng 2, HAO Pengcheng 3, JI Xubo 4, SUN Zengrong 3, ZHU Feng 1, ZHANG Hua 1, YANG Chengquan 1(1. Laser Research Institute, Qilu University of Technology(Shandong Academy of Sciences), Jinan 250300, China ；2. Chifeng Jilong Mining Co., Ltd., Chifeng 024328, China ； 3. Shandong Shenglong Safety Technology Co., Ltd.,Jinan 250032, China ； 4. Shandong Hengbang Mining Development Co., Ltd., Yantai 264199, China)Abstract : The microseismic first arrival time picking is an important prerequisite for the high-precision positioning of the microseismic source. The traditional manual picking method is inefficient. The automatic picking method is difficult to pick the arrival time of the first wave accurately under the condition of low signal-to-noise ratio. In order to solve the above problems, an automatic picking method of microseismic first arrival time based on improved support vector machine (SVM) is proposed. Firstly, the method carries out normalization processing, linear correction and proper clipping on original microseismic data. The method marks different categories of the data by taking the amplitude, the energy and the energy ratio of adjacent moments of the microseismic data as features. Secondly, the method adopts a particle swarm optimization (PSO) algorithm and a收稿日期：2022-05-30；修回日期：2023-03-09；责任编辑：盛男。

支持向量机在分类中的应用

支持向量机在分类中的应用
陆波;尉询楷;毕笃彦
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2005(010)008
【摘要】通过引入结构风险最小化原则和最优分类面的概念,介绍了支持向量机及其用于非线性分类的基本原理和训练算法,并选用不同的核函数及参数对一组线性不可分的两类样本进行了划分识别,得到了较好的效果,并对结果进行了分析说明,展望了支持向量机的发展趋势.
【总页数】7页(P1029-1035)
【作者】陆波;尉询楷;毕笃彦
【作者单位】空军工程大学工程学院,西安,710038;空军工程大学工程学院,西安,710038;空军工程大学工程学院,西安,710038
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.优化的支持向量机集成分类器在非平衡数据集分类中的应用 [J], 章少平;梁雪春
2.支持向量机分类法在异步电机故障诊断中的应用 [J], 张行;朱树先
3.基于自适应引力搜索的支持向量机在公安巡防警情分类中的应用研究 [J], 王云;李丛
4.改进支持向量机分类方法及其在原发性肝癌筛查中的应用 [J], 曹国刚;李梦雪;陈颖;曹聪;王孜怡;房萌;高春芳;刘云翔
5.卷积神经网络和支持向量机算法在塑料近红外光谱分类中的模型应用 [J], 张文杰;焦安然;田静;王晓娟;王斌;徐晓轩
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基于SVM的股票指数预测

基于SVM的股票指数预测邹存利;张蕾;王玥;丛琳【摘要】随着中国经济的飞速发展,越来越多的人加入到股市这个大家庭中来。

由于股票市场具有高噪声、不确定等特性,使得股票的价格预测极为困难。

而较为准确的预测股票价格,有利于人们的投资。

本文选用国泰君安大智慧软件中2007年1月4日至2017年12月29日的沪深300指数中2676个交易日数据作为原始分析数据,通过建立支持向量机模型和ARMA模型进行分析并做出短期预测。

实验结果:采用支持向量机模型的预测数据与实际数据的拟合度较高,相对误差控制在4%左右;说明支持向量机模型可以对股票市场做出更准确的价格预测,可以为沪深股票市场股票价格走势的研究提供一些借鉴。

【期刊名称】《计算机科学与应用》【年(卷),期】2018(008)004【总页数】8页(P421-428)【关键词】沪深300指数;支持向量机;ARMA模型;股票预测;数据归一化【作者】邹存利;张蕾;王玥;丛琳【作者单位】[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;【正文语种】中文【中图分类】F21.引言股票市场瞬息万变，风险很高，而对股票指数的预测可以为我们从整体上把握股市的变动提供有效的信息。

沪深300指数是沪深证交所联合发布，以流动性和规模作为两大选样的根本标准，是一个能反映A股市场价格整体走势的指标。

所以对于沪深指数的预测具有十分重要的意义。

基于支持向量机的优良性能，考虑将其应用于股市指数的预测[5]。

支持向量机于1995年由Cortes和Vapnik等人正式发表，由于其在文本分类任务中显示出卓越性能，很快成为机器学习的主流技术，并直接掀起了“统计学习”在2000年前后的高潮。

Vapnik等人从六、七十年代开始致力于此方面研究，直到九十年代才使抽象的理论转化为通用的学习算法，其中核技巧才真正成为机器学习的通用基本技术。