基于差异进化支持向量机的坑外土体沉降预测

就用支持向量机(SVM)预测基坑外土体沉降而言,通过差异进化(DE)算法构造适合的决策函数十分重要。在确定坑外土体沉降函数的基本形式下,进行参数反演。后将得到的解析式作为SVM的决策函数,再进行核函数转换,从而使SVM的曲线拟合更加快速,预测更加准确。对大连地铁湾家车站基坑坑外土体的沉降数据的分析及预测的结果表明,使用SVM-DE算法在计算数据量、计算消耗时间和预测精度方面优于2种方法单独使用。     

基于支持向量机的边坡稳定性预测研究

针对边坡稳定性影响因素复杂,传统的稳定性分析存在计算量大、计算过程复杂的问题,提出了边坡稳定性的支持向量机预测方法。分析了边坡稳定性的影响因素,选择影响边坡稳定性的边坡重度、内聚力、摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙压力比6项指标为特征向量。并运行该方法对典型边坡实例进行了预测,预测结果与边坡稳定性实际状态及其它方法预测结果相吻合,表明了支持向量机在边坡稳定性预测中的可靠性和有效性。     

基于支持向量回归机的煤层瓦斯含量预测研究

为了对煤层瓦斯含量进行准确预测,应用支持向量回归机(SVR)理论建立煤层瓦斯含量预测模型,结合现场实测数据利用支持向量机(SVM)工具箱进行模型的求解及预测,并从均方根误差、希尔不等系数和平均绝对百分误差3个不同误差指标与人工神经网络预测模型进行比较分析。研究结果表明:SVR模型其预测精度及可行性高于神经网络模型,而且运算快,实时性较好,用于煤层瓦斯含量的预测较理想,具有良好的应用前景,可以为煤矿瓦斯防治提供理论依据。     

基于粗糙集和支持向量机的航班运行风险预测

为提高航班运行风险预测精确度,参照民航局咨询通告《航空承运人运行控制风险管控系统实施指南》,首先分析山东航空航班控制工作流程,初步筛选出15个航班运行风险评估指标项;然后精选100个航班历史数据,根据粗糙集理论,结合遗传算法和Johnson算法约简评估项,获取8个核心指标;最后,利用支持向量机(SVM)算法建立风险预测模型,并用Matlab进行仿真。结果表明:对于高中低3类风险等级,用该方法所得样本分类正确率可达82.22%,该方法可用于航班运行风险的评估和分级。     

基于支持向量机的煤与瓦斯突出预测研究

为准确预测矿井煤与瓦斯突出的危险性,针对煤与瓦斯突出样本的不足从一定程度上制约了基于知识的方法在煤与瓦斯突出预测中的应用这一问题,利用支持向量机在小样本情况下具有较强识别能力的特点,提出了煤与瓦斯突出的支持向量机预测方法。对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,提取特征向量。选用典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,以云南恩洪煤矿的突出实例作为预测样本,将支持向量机预测结果与其他预测结果进行对比。结果表明支持向量机模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。     

基于遗传算法的支持向量机预测有机物自燃点的研究

根据定量构效关系(QSPR)原理,研究自燃点(AIT)与其分子结构间的内在定量关系。以265种有机化合物作为样本集,随机选择238种作为训练集,27种作为测试集,用遗传算法(GA)进行变量选择,分别建立多元线性回归(MLR)模型和支持向量机(SVM)模型研究有机物的自燃点与其分子结构间的关系。通过分析,发现造成模型预测效果不佳的原因是试验数据本身存在问题。通过对2个模型的比较,结果为GA-SVM模型明显优于GA-MLR模型,说明自燃点与其分子结构间具有很强的非线性关系。     

基于支持向量机的综合管廊火灾纵向温度实时预测

城市地下综合管廊一旦发生火灾,会对城市造成很大的经济损失和社会影响。考虑到火灾的快速发展和综合管廊狭长受限的特殊空间结构,迫切需要一套准确、实时的火灾温度预测系统辅助消防救援人员制定决策和指导消防行动。建立了5种不同火源位置的地下综合管廊电缆火灾数值模型,结合支持向量机(SVM),根据火源位置、热释放速率、火灾发生时间以及待测点与火源之间的相对位置关系开发了一种数据驱动的温度实时预测模型,实现了地下管廊火灾场景内的纵向温度预测,提出了在火源附近数据结构的优化方案,提高了火源附近的预测准确度。该方法在预测性能和预测时间方面取得了优异的性能,展示了人工智能在火灾预测应用中的优越表现和发展前景。     

基于数据库与支持向量机的施工升降机安全风险预测

为预防施工升降机安全事故的发生,利用数据库和支持向量机(SVM)算法预测施工升降机的安全风险.首先依据相关理论和施工升降机的特点,初步定性分析施工升降机的安全风险因素;然后利用施工升降机安全事故数据库管理系统统计分析施工升降机安全事故案例,细化安全风险因素,确定施工升降机安全风险预测指标;最后运用SVM算法构建施工升降...     

支持向量机在边坡稳定性预测中的应用

针对离子型稀土原地浸矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,采用一种边坡稳定性预测模型——支持向量机(SVM)模型,分别使用网格参数寻优、遗传算法(GA)参数寻优、粒子群(PSO)寻优算法来计算SVM模型的参数,分析比较3种算法得到的参数,确定最适合离子型稀土原地浸矿边坡稳定性预测的SVM回归模型的参数寻优算法。     

基于支持向量机的采空区稳定性分级

针对采空区稳定性分级的影响因素众多且关系复杂的特点,提出采用支持向量机理论对采空区稳定性进行分级。根据分级评价指标选取原则,选取岩体结构、地质构造、岩石的质量指标、地下可见水、地下水体、周边开采的影响、相邻空区的情况、工程布置、跨度、面积、高度、矿柱的尺寸及布置、埋藏深度和采空区的规格14个影响因子,建立了采空区稳定性评价指标体系,引入支持向量机理论,选择有向无环图方式构造多类分类器,得到采空区稳定性分级的支持向量机模型。将该模型用于山东黄金矿业西山矿区的25个采空区进行分级,并与未确知测度方法的分级情况     

基于支持向量机的高速公路事件检测

针对交通领域中的事件检测(无事件模式和事件模式)模式识别问题,描述了支持向量机(SVM)支持的基本方法,建立了基于线性(linear function)、多项式(polynomial function)和径向基(radial basis function)3种核函数的事件检测SVM模型。采用高速公路路段I-880线圈数据集和事件数据集验证模型,结果发现:无论对于向北、向南或混合方向的事件检测,在3个SVM模型中,SVM(P)检测效果最好,SVM(L)最差。SVM算法具有避免局部最小,实现全局最优化,更好的泛化效果的优点,是高速公路事件检测的一种很有潜力的算法。     

基于支持向量机的入侵检测研究

根据入侵检测和支持向量机的特点,提出基于最小二乘支持向量机异常检测方法,并建立基于支持向量机入侵检测的模型,对网络数据进行采集,提取特征,进行分类,分辨正常的数据和异常的数据。并在KDD CUP'99标准入侵检测数据集上进行实验,选取data_10_percent子集,把该数据集中的41个属性作为特征,将该子集最后一个属性label属性为:back,ipsweep,neptun,ports-weep和normal各200个数据进行测试。实证表明:该方法能获得较高检测率和较低误警率。     

雾霾天气预测中支持向量机的应用分析

支持向量机在对非线性复杂问题进行处理的过程中,展现出来的优势特征非常突出,本文针对雾霾天气预测中支持向量机的应用做出了进一步探究,对支持向量机的概念、支持向量机的基本思想、建立雾霾预测模型、预测试验给出了详细的分析。     

灰色支持向量机在瓦斯流量预测中的应用

在分析了灰色预测方法和支持向量机各自的优缺点基础上,提出了将二者相结合的一种新的预测模型灰色支持向量机瓦斯流量预测模型.新模型发挥了灰色预测方法中"累加生成"的优点,弱化了原始序列中随机扰动因素的影响,增强了数据的规律性,同时避免了灰色预测方法及模型存在的理论缺陷,工程实例表明,所提出的瓦斯流量测模型较传统的GM(1,1)模型、支持向量机模型精度都有所提高,为瓦斯流量预测提供了一种新的方法.     

基于支持向量机的山东省水资源承载力评价

选取人均水资源可利用量、水资源利用率、耕地灌溉率、人口密度、生态环境用水率等15个指标构建水资源承载力评价指标体系,并以水资源承载能力指数为评价标准,使用支持向量机方法对2001-2018年山东省及2016年17地市水资源承载力状况进行系统评价.结果 表明:1)2001-2018年山东省水资源承载力指数在0.520～0.627范围内,除2017和2018年处于Ⅱ级外,其余年份均处于Ⅲ级,水资源承载能力较弱;2)工业产值占工农业产值的百分比、人均GDP、农民年均收入和万元工业增加值耗水量为影响山东省水资源承载力的有利因子,人均水资源量、水资源利用率、水功能区水质达标率、供水量模数、森林覆盖率和人口密度则为不利因子;3)2001-2018年山东省水资源承载力指数呈现上升态势,主要因为水功能区水质达标率、恩格尔系数、人均GDP、农民年均收入、万元工业增加值耗水量以及生态环境用水率的向好发展.总体上看,水资源短缺的形势依然不容乐观,今后应在非常规水源利用、水资源利用率提升、生态环境保护等方面采取更加有效的措施予以应对.     

基于支持向量机的尾矿库灾害区域预警

尾矿库区域安全预警可以及时掌握区域内尾矿库安全态势的变化,防患未然,为尾矿库安全决策提供基础信息,具有重要的意义.建立一个高度自动化、智能化的区域安全预警系统,将在尾矿库的安全管理体系中发挥积极的作用.在确定尾矿库区域预警指标体系的基础上,本文首先介绍了支持向量机的基本原理,其次介绍了模型样本的生成方法,然后说明了怎样实现模型,最后举出实例. 通过该方法可以确定尾矿库的预警等级,从而为有效预防事故的发生提供了依据.     

基于支持向量机的飞行安全隐患危险性评价

提出了基于支持向量机的飞行安全隐患危险性评价方法,建立了支持向量机模型。并以飞行安全隐患危险性评价的基本要素为输入节点,以评价结果作为输出节点,对空军某部的飞行安全状况进行了评价。结果表明:对于飞行安全隐患危险性评价问题,支持向量机方法较传统神经网络方法精度更高,速度更快,实际应用中也更易于实现。     

基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机的岩爆倾向性预测

为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机(H-PSO-SVM)岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群(PSO)极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明:H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。     

露天矿边坡变形预测的协同进化多核相关向量机模型

为提高露天矿边坡变形预测精度,利用协同进化粒子群(CEPSO)优化多核相关向量机(MK-RVM)的参数,构建协同进化多核相关向量机(CEPSO-MK-RVM),并将此模型应用于露天矿边坡变形预测。将CEPSO-MK-RVM的结果与协同进化多项式核函数相关向量机(CEPSO-PolyRVM)、协同进化高斯核函数相关向量机(CEPSO-Gauss-RVM)及修正果蝇优化下的支持向量回归(MFOA-SVR)的结果进行对比,并分析CEPSO对MK-RVM参数的优化效果。结果表明,CEPSO比标准粒子群优化(PSO)算法具有更好的优化效率及最优解;用CEPSO-MK-RVM模型得到的结果,4个精度指标均优于其余3种方法,边坡变形预测的精度得到有效提高。     

基于支持向量机的管制疲劳检测模型研究

管制疲劳是影响民航安全的重大隐患,准确检测疲劳状态是进行疲劳预警、降低疲劳风险的关键。提出应用支持向量机模型融合多生理参数和眼动指标进行管制疲劳检测,通过MP150多导生理记录仪与眼动仪,采集模拟管制试验中正常与剥夺睡眠状态下被试的试验数据,同时记录其Karolinska疲劳等级和操作绩效。结果表明,RR间期、LF/HF、快慢波比值、PERCLOS和扫视速度均与管制疲劳呈较强相关,利用支持向量机融合五项指标构建管制疲劳检测模型,对于五级疲劳度的识别准确率为78. 1%,判断正常组与剥夺睡眠组的准确率为94. 2%。