论提高装备故障预测准确度的方法途径——先进智能预测算法研究

提高故障预测准确度的方法有很多,研究先进的智能预测算法就是其中的一种。大量的先进预测算法都得到了广泛的应用,如专家系统、神经网络、支持向量机等。每种智能预测算法都有各自的优点和不足,首先介绍了常见的智能预测算法及其应用;然后重点介绍了支持向量机,主要包括其基本原理和主要问题;最后对支持向量机算法的改进方向进行了探讨。支持向量机作为智能预测算法的一种,对于提高故障预测准确度有很好的应用前景。     

基于支持向量回归机的物流需求预测模型研究

通过介绍物流需求和支持向量机的基础理论,利用经济与物流需求之间的关系,提出了基于支持向量回归机的物流需求预测模型,给出了构建模型的具体分析步骤,并通过实例详细阐述了模型的应用过程,预测结果验证了模型的可行性和有效性。     

两种减少噪声对双支持向量机影响的方法

双支持向量机是Jayadeva等人在2007年提出的一种新的支持向量机.在处理模式分类问题时,双支持向量机的训练速度远远超过传统的支持向量机,计算效率大约是传统支持向量机的四倍.但双支持向量机没有考虑到不同样本点对最优超平面所产生的影响,而是同等对待所有的训练数据样本来构造最优超平面,从而无法降低噪声对分类面的影响.为了克服这个缺点,总结提出了两种方法,一是将模糊技术应用于双支持向量机中,对不同的样本采用不同的惩罚权系数,找到适合的隶属度函数来提高双支持向量机的分类准确率;二是将超球体技术与双支持向量机相结合,清除数据样本中的噪声,减小系统结构误差.实验证明这两种方法能有效的减少噪声的影响.     

基于支持向量机的舰艇部队作战油料消耗量预测研究

为了提高舰艇部队战时油料消耗量预测的准确性,提出了基于支持向量机的预测方法.分析了支持向量机的回归原理及算法,构造了舰艇部队作战油料消耗量预测模型.针对支持向量机中训练参数对预测结果的影响,采用遗传算法对相关参数取值进行优化,以获得预测性能较好的支持向量机模型.以某舰艇部队参加演习的油料消耗量数据作为实验数据,采用构建的支持向量机模型对舰艇部队油料消耗量进行预测,并将其与BP神经网络进行对比分析.实验结果表明,支持向量机比BP神经网络预测精确度更高,误差更小,有效提高了舰艇部队作战油料消耗量预测的准确性和可靠性.     

SVM在企业财务困境分析中的应用

企业财务困境分析对商业银行和各种投资者而言具有重要的意义，本文研究了支持向量机模型的基本原理，并对支持向量机在企业财务困境分析中的应用进行了实证分析，结果表明支持向量机模型与其他模型相比具有较好的效果，值得深入研究。     

基于启发式SVM的入侵检测系统研究

文章针对支持向量机参数一直存在根据经验确定不足的问题,提出将启发式支持向量机快速学习算法应用于入侵检测系统中。为了使支持向量分类机获得更好的分类性能,该算法提出以启发式规则选取对分类器最有利的样本进行训练,以确定支持向量机的参数,并采用内积矩阵分解算法提高分类速度,达到提高学习速度的目的。实验表明该算法在入侵检测系统中的应用优于标准支持向量机算法。     

支持向量机在手写签名的应用研究

文章论述了支持向量机的原理和在手写签名方面的应用,描述了手写签名识别系统的判别过程。实验表明,支持向量机有很好的识别能力。     

基于支持向量机的利率期限结构研究

支持向量机具有良好的非线性函数逼近功能,是一种重要的研究利率期限结构的非参数化方法。文章建立了基于支持向量机的利率期限结构模型,并对其进行了估计,然后与传统的及神经网络的方法进行了对比,结果充分显示了支持向量机的良好性能,精确度也得到了进一步的提高。     

基于支持向量机回归算法的航空公司客流量预测研究

在航空公司运营管理过程中,航空客流量预测是其航班计划和机队规划的重要依据。本文介绍了航空客流量预测中常用的几种预测方法,并对他们的特点进行了分析比较;阐述了支持向量机的理论基础和原理,给出了支持向量机的回归模型,并重点探讨了预测模型中核函数的选择方法;在选择适当的参数和核函数的基础上,对航空客流量进行预测,并与BPANN和线性回归算法这两种预测方法进行对比,证明支持向量机回归算法能获得训练最小的相对误差,是相对有效的一种航空客流量预测方法。     

基于支持向量机的柴油机故障诊断

本文研究了基于支持向量机的故障诊断方法。以传感器检测数据为输入,利用v-支持向量分类机进行故障分类识别。通过对柴油机燃油压力波动信息和柴油机振动监测数据的处理分析,结果显示基于支持向量机的故障分类器能够在样本有限的情况下出色的完成多种故障的诊断分类。     

基于支持向量机的品牌特色专业评价

简述了江苏省教育厅在本科品牌专业、特色专业验收时的验收标准。利用支持向量机建立了品牌专业、特色专业验收时的验收模型。通过实例,结果表明支持向量机比较精确和有效。     

SVM与神经网络在时间序列预测中的比较

神经网络和支持向量机都能有效地预测时间序列数据,但各自结构特点不同,导致其预测性能有差别。文章从理论和实践上比较了支持向量机与神经网络的优缺点。     

基于Logistic—SVM的上市公司总经理离职行为预警模型研究

文章在建立上市公司总经理离职行为预警指标体系基础上,提出了Logistic和支持向量机（SVM）相结合的上市公司总经理离职行为预警模型。对原始指标数据进行标准化处理,然后通过Logistic回归分析对SVM的输出提供支持信念以修正支持向量机的结果。     

遗传支持向量机在城市节假日电力负荷预测中的应用

支持向量机（support vector machines,SVM）根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷,具有良好的预测效果？但是在基于支持向量机的负荷预测方法中,参数的选择对预测结果具有较大影响,可能导致结果误差较大。本文利用遗传算法对SVM的参数最优值进行自动搜索,改善其预测性能。然后将遗传支持向量机（GA-SVM）应用于广东省某城市的节假日电力负荷预测。结果表明,基于遗传支持向量机的预测效果比相似日法更好。     

SVM分类器在继发性干燥综合征诊断中的应用

本文为解决SLE患者并发继发性干燥综合征不易诊断及确诊主观性较强等问题,提出了一种可供计算机学习的支持向量机智能算法预测诊断模型。首先对材料中141名患者的26种相关诊断指标进行数据预处理,使之成为能够适合支持向量机计算的量化数据;其次运用交叉验证法、网格搜索法、改进的粒子群优化算法分别对支持向量机模型中的惩罚系数C与核参数g进行优化选择,并利用MATLAB软件分别画出以上3种优化方式得出的支持向量机参数模型;最终对比选出对SLE患者并发继发性干燥综合征疾病诊断预测度最高的预测模型。结果表明,基于改进的粒子群算法优化的支持向量机分类模型参数的自优化,对该疾病预测诊断精度最高。     

基于粒子群优化的LS-SVM的福建航空物流需求预测

根据福建省过去十几年航空货物发送量的数据,针对航空物流预测的不确定性,将粒子群优化算法和最小二乘支持向量机相结合,采用粒子群优化最小二乘支持向量机的方法来建立模型。并将优化后的最小二乘支持向量机模型应用于福建省航空物流的需求预测中,而后通过仿真对结果进行验证。     

基于支持向量机的公路货运量预测方法研究

首先分析了公路货运量预测的重要性,介绍了国内外丰要预测方法.归纳总结了支持向量机的核心思想和基本原理,利用此较新的理论建立了公路货运量预测模型,给出了构建模型的具体分析步骤.同时探讨了参数的标定和修正过程.利用北京市基础数据,建立北京市公路货运量预测的支持向量机模型,并应用LibSVM软件进行预测,预测结果验证了模型的有效性和可行性,表明方法可以推广并可实际应用.     

基于支持向量机的公路货运量预测方法研究

首先分析了公路货运量预测的重要性，介绍了国内外主要预测方法。归纳总结了支持向量机的核心思想和基本原理，利用此较新的理论建立了公路货运量预测模型，给出了构建模型的具体分析步骤，同时探讨了参数的标定和修正过程。利用北京市基础数据，建立北京市公路货运量预测的支持向量机模型，并应用LibSVM软件进行预测，预测结果验证了模型的有效性和可行性，表明方法可以推广并可实际应用。     

基于支持向量机模型的财务预警警度分类研究

本文以模式分类理论阐述了财务预警的实质,给出了财务预警指标及量化方法,并应用支持向量机模型对上市公司进行财务预警警度分类,实证表明了支持向量机以多模式分类标识财务预警警度的可行性和实用性。     

基于支持向量机的工程项目投资风险评价研究

提出一种工程项目投资风险评价的新方法—支持向量机评价法,由于支持向量机对样本数量的依赖性弱,通过学习有限的样本而建立的模型仍具有很强的泛化能力,具有比神经网络更好推广性能,因此在项目风险评价方面必然比神经网络具有更大的优势。实例研究也表明支持向量机方法更适合于投资项目风险评价的研究。