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PSO-SVR的气膜薄壳钢筋混凝土穹顶储仓的工期预测

为客观、合理地进行气膜薄壳钢筋混凝土穹顶储仓的工期预测,提出了基于PSO-SVR的预测方法。采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对支持向量回归机(support vector regression,SVR)的参数进行优化,并运用优化后的支持向量回归机对气膜薄壳钢筋混凝土穹顶储仓的工期进行预测。通过实例验证表明:PSO-SVR模型的预测效果优于遗传算法(GA-SVR)和串联型灰色神经网络(SGNN)。     

基于改进粒子群算法的SVR参数优化选择的研究基于改进粒子群算法的SVR参数优化选择的研究

支持向量回归机（SVR）模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,由于在参数的选择范围内可选择的数量是无穷的,在多个参数中盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难逼近最优。因此提出了基于改进粒子群算法的SVR参数优化选择方法。仿真结果表明：该改进粒子群算法优化SVR参数方法可行、有效,由此得到的SVR模型具有更好的学习精度和推广能力。     

基于改进粒子群算法的SVR参数优化选择的研究

支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,由于在参数的选择范围内可选择的数量是无穷的,在多个参数中盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难逼近最优。因此提出了基于改进粒子群算法的SVR参数优化选择方法。仿真结果表明:该改进粒子群算法优化SVR参数方法可行、有效,由此得到的SVR模型具有更好的学习精度和推广能力。     

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.     

橡胶充气芯模混凝土填料工程工期预测研究

根据橡胶充气芯模混凝土填料施工的特点,详细分析了影响其工期的因素,结合支持向量回归机(SVR)和粒子群算法(PSO)的优点,建立基于PSO-SVR的橡胶充气芯模混凝土填料工程工期预测模型。通过对某选煤厂混凝土填料施工的数据进行仿真,结果显示:PSO-SVR模型的预测效果优于基于交叉验证的支持向量回归机(CV-SVR)模型以及基于遗传算法的支持向量回归机(GA-SVR)模型。     

基于PSO-SVM的空气钻井地下水水位预测

为缩短兴隆气田空气钻井周期,降低钻井成本,需对地下水水位进行预测。结合粒子群算法(PSO)和支持向量机(SVM),提出了一种新的空气钻井地下水水位预测模型。结果表明,该模型具有收敛快、预测精度高等特点,在空气钻井地下水位预测中具有一定的工程应用价值。     

基于PCA-SVM的交通事件检测研究

随着自动控制等技术的不断发展,智能事件自动检测系统为高速公路事件检测提供了有效的途径。但传统的检测方法因为交通数据样本有限、输入交通特征过于冗余、参数设置无法达到最优等问题的影响而无法获得更优的性能。文中采用I-880实测数据集,运用主成分分析方法对交通输入特性进行特征选择,构建支持向量机事件检测模型,最后用粒子群算法选择支持向量机模型参数,获得了满意的检测效果,为设计高性能的事件检测算法提供了方法,具有一定的现实意义。     

支持向量机的应用

支持向量机算法是十大经典算法之一,对于数据分类,数据回归方便有着极好的应用.在实际操作中,我们常用它来处理分类问题.但传统的支持向量机存在噪声太多,数据处理太慢和收敛过快的问题,可通过调整参数进行改进.本文将建立一个模型,实现对支持向量机的简单应用.     

基于改进的樽海鞘算法优化BP神经网络参数的分类识别方法

针对BP神经网络容易陷入局部最优解从而无法收敛到全局最优解,以及收敛速率过慢的现象,本文采用一种改进的樽海鞘算法寻找BP神经网络的权重和阈值这两个参数的最优参数。之后采用BCI 2003运动想象数据集进行分类识别测试,并且分别利用樽海鞘算法、粒子群优化算法、差分进化算法、权重自适应樽海鞘算法、疯狂自适应樽海鞘算法对BP神经网络进行参数优化作对比研究,结果显示,采用改进的樽海鞘算法优化BP神经网络参数的模型比其他模型得到的平均分类准确率要高。     

供应链中配送系统联合优化的数学模型

主要分析了供应链配送系统中分销商和零售商之间的关系．应用最优化方法提出了以转运为基础的动态数学模型。模型中讨论了如何动态地集中控制各分销商和零售商的库存，以最大限度地满足顾客的需求。并给出了按BENGERS方法设计的求解算法。模型中约束方程数量的有限性保证了算法的收敛性。最后，以苏果超市为背景对模型进行实例分析。分析结果表明，该模型能够有效的降低库存，为企业科学决策提供了支持。     

浅析弹性理论的应用

经济学中弹性问题一直是重点问题和难点问题,并且弹性理论的应用很广,而且在不断扩大。本文通过总结微观经济学中弹性理论的内容,介绍弹性理论在现实中的各种应用,为广大经济学爱好者理解及运用弹性理论提供一些参考价值。     

一起变压器高压套管介损值增长异常的原因分析

对110kV红某变电站#2主变A相高压套管介质损耗角tanδ值增长速度异常做了详细说明,并对套管进行了详细的试验分析,结合试验结果对产生这类情况的原因作了分析和研究,可供类似情况作参考。     

减少强氯精出料结晶差的频次探讨

在强氯精生产过程中若控制不当,会使物料结晶颗粒过小,造成氯化锅出料结晶差,出黏料,产生废料,从而增加生产成本和废水处理的难度。     

企业文化教育在物流人才培养中的作用浅析

全面分析了企业文化教育在物流人才培养中的作用,并从打造“人本型、民主沟通型、激励型、服务型、学习型”企业文化等五个方面,提出了发挥好企业文化教育在物流人才培养中作用的措施.     

高等教育资源利用效率评价指标体系的构建

如何合理配置高等教育资源、如何提高高等教育资源的利用效率,关系到我国高等教育的长远发展。文章在高等教育资源的利用效率评价指标体系设计原则、指标体系设计中存在问题研究的基础上,设计出适合我国高等教育资源利用效率的评价指标体系。     

场站保障装备管理指标体系的参数分析

本文建立了场站保障装备管理指标体系,重点对指标体系中各个参数进行了分析。     

风沙灾害的危险性分析及防沙治沙安全格局的构建

风沙是一种以气候为主因的灾害类型,大风是形成风沙的主要因素。地形、降水、气温和沙源也是促成风沙危害的发生发展的重要因素。针对不同的沙化土地分布特征划分治理区域,通过对其风沙危害季节的风沙扩散情况进行科学分析、正确评估,统筹设计治理方案,构建防沙治沙的安全格局,能有效地阻止风沙漫延,切断其扩散路径,降低风沙灾害的危害程度。     

我国高技术园区人才流动的经济学分析

文章总结了当前我国高技术园区人才流动问题的若干特点,并从制度方面分析了我国人才在园中流动不足的问题。     

浅析实施大规模定制(MC)的影响因素

大规模定制是一种新的生产方式,但是在实施过程中它会受到企业内部和外部的一些因素影响,以及所应用的实施策略其自身的限制。面对不同的影响,企业须加强内外的整合,有针对性地解决问题。