最小二乘支持向量机在城市防洪体系综合评价中的应用

针对在工程实践中,应用单一方法预测建筑物沉降存在着局限性,提出了基于最小二乘支持向量机回归综合单一方法预测沉降量。该方法能综合单一方法的特点,增强了模型的普适性,从而提高了预测精度和预报期次。文中讨论了如何实现和运用该方法,最后通过实例验证了其有效性。

通过影响因素分析,确定了软土层厚度、软土层压缩模量、地表硬层厚度、地表压缩模量、路堤高度、路堤顶宽、路基填筑时间和填筑竣工时沉降量等参数对公路软基沉降有影响。对公路软基的观测数据进行分析和取样,输入样本为各参数,输出样本为路堤中线下地表沉降值,利用最小二乘支持向量机的非线性映射和泛化能力,通过训练,建立了公路软基沉降预测模型。研究表明,所建立的模型对公路软基沉降进行预测具有较高的精度,同时具有很好的泛化性能。

基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测——将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测．根据基坑位移的实测时间序列资料，应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型．研究结果表明，最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测，具有较高的预...

采用最小二乘支持向量机的方法,利用现场测量的数据,建立水泥粒度软测量模型;通过交叉验证方法优化参数,并用仿真实验验证了该方法的有效性,解决了非线性、小样本、高维数等常规测量方法难以实现的问题,实现了水泥粒度的在线测量。

最小二乘支持向量机在热舒适性pmv指标预测中的应用研究——介绍了一种新型的机器学习算法—最小二乘支持向量机的原理,并针对预测pmv指标建立了最小二乘支持向量机预测模型。该模型的预测结果表明,最小二乘支持向量机预测准确度高,计算过程速度快,可以满足以pmv...

为了对柳州市现有防洪体系进行科学客观评价,在分析我国城市防洪体系安全评价的指标体系及其等级标准的基础上,提出了基于层次分析赋权的topsis综合评价法,并建立了城市防洪体系安全综合评价模型。利用该模型对柳州市防洪体系进行评价,结果表明,柳州市防洪体系尚属不太完善水平,滞后于当地的经济社会发展。该模型能较好地对城市防洪体系进行综合评价。

随着我国城市化进程的不断加快,城市防洪越来越重要,城市防洪体系综合评价成为摆在人们面前的一个现实问题。建立基于物元理论的城市防洪综合体系评价模型,并以辽宁省抚顺市为例,确定指标体系及各指标的经典域、节域和权重进行评价。评价结果与抚顺市防洪现实较为一致,表明物元模型能有效解决城市防洪体系综合评价问题。

根据齿轮箱故障时振动信号特点,提出了一种基于小波分解和最小二乘支持向量机(ls-svm)相结合的齿轮箱故障诊断方法。通过对齿轮箱振动信号进行小波分解,得到各分解节点对应频率段的重构信号和节点的能量,并将各节点能量组成的特征向量作为诊断模型的特征向量,输入到ls-svm多类分类器中进行故障识别。诊断结果表明:该方法能够准确地识别风力发电机组齿轮箱的常见故障。

基于最小二乘支持向量机回归的单桩竖向极限承载力预测——基于单桩载荷试验数据，采用最小二乘支持向量机(lssvm)回归的方法，建立了单桩竖向极限承载力的预测模型．利用文献中桩的载荷试验数据来训练lssvm模型，并确定了模型参数．研究结果表明，同常用的bp网络...

为提高水库来水量的预测精度,提出了一种基于最小二乘支持向量机(ls-svm)的来水量预测模型。实例应用结果表明,该模型预测能力强、预测精度高,其预测精度明显高于bp模型,为来水量预测提供了一种可靠、有效的方法。

根据沉降数据的特性,以最小二乘支持向量机为核心技术构建预测模型,提出了一种路基沉降预测的新方法。由于测量误差不可避免,沉降数据通常含有噪声,不宜直接进行拟合,因此首先采用小波分析的方法对原始沉降数据进行降噪预处理,然后馈送到最小二乘支持向量机完成沉降预测。最后用某高速公路实测数据进行了实例分析,并与bp神经网络预测结果进行了对比,计算结果表明,小波分析结合支持向量机的模型有较好的预测精度,将该模型应用于公路软基沉降预测是可行的和值得研究的。

隧道围岩变形预测的最小二乘支持向量机方法——为及时掌握围岩变形趋势并采取措施加以控制，在岭南高速雪家庄隧道施工过程中，采用一种新的时间序列预测模型--最小二乘支持向量机(ls-svm)。介绍了ls．svm的基本原理和该预测模型的具体操作步骤，实践表明，该方...

提出一种联合灰色模型(greymodel,gm)和最小二乘支持向量机回归(leastsquaresupportvectorregression,lssvr)算法的电力短期负荷智能组合预测方法。在考虑负荷日周期性的基础上,通过对历史负荷数据的不同取舍,构建出各种不同的历史负荷数据序列,并对每个历史数据序列分别建立能修正β参数的gm(1,1)灰色模型进行负荷预测;采用最小二乘支持向量机回归算法对不同灰色模型的预测结果进行非线性组合,以获取最终预测值。该方法在充分利用灰色模型所需原始数据少、建模简单、运算方便等优势的基础上,结合最小二乘支持向量机所具有的泛化能力强、非线性拟合性好、小样本等特性,提高了预测精度。仿真结果验证了所提出组合方法的有效性和实用性。

针对最小二乘支持向量机在电力负荷预测应用中的参数优化问题,将改进粒子群算法引入到最小二乘支持向量机参数中,建立一种新型的电力负荷预测模型(ipso-lssvm)。首先将最小二乘支持向量机参数编码为粒子初始位置向量;然后通过粒子个体之间的信息交流、协作找到最小二乘支持向量机的最优参数,并针对标准粒子群算法的不足进行相应改进;最后将其应用于电力负荷建模与预测,并通过仿真对比实验测试其性能。实验结果表明,ipso-lssvm可以获得较高准确度的电力负荷预测结果,大幅度减少了训练时间,满足电力负荷在线预测要求。

基于最小二乘支持向量机的砂土液化预测方法——使用最小二乘支持向量机分类方法建立了两个砂土液化预测模型，预测结果与野外实际情况全部相符，表明该分类方法用于预测砂土液化是可行的，且预测准确率高。

针对神经网络存在结构较难确定,训练易陷入局部最小等问题,提出将最小二乘支持向量机和相似搜索用于预测出清电价。该方法对相似搜索得到的相似负荷日的数据用最小二乘支持向量机建立预测模型,采用美国newenglandiso的真实数据做验证,结果表明该方法比bp神经网络有更高的预测精度,是一种有效的预测方法。

由于公路工程造价的影响因素错综复杂,且历史数据非常有限,使公路工程造价预测成为典型的小样本条件下非线性回归问题。针对传统的回归方法解决这类问题的不足,该文提出一种新型的公路工程造价预测模型。该模型基于最小二乘支持向量机的基本原理,结合公路工程的具体特征,实现了公路工程造价的智能化预测。新模型充分发挥了最小二乘支持向量机在解决有限样本及非线性回归问题中的优势,建立了较准确的预测模型,且训练速度较普通支持向量机更快。实证数据分析验证了本模型的有效性。

采用eof时空分解、小波频率分解和最小二乘支持向量机(ls-svm)交叉互补方法,建立夏季500hpa位势高度场的预测模型,用以描绘和表述副热带高压形势场的形态和变化。首先用经验正交函数分解(eof)方法将ncep/ncar再分析资料500hpa位势高度场序列分解为彼此正交的特征向量及其对应时间系数,随后提取前15个主要特征向量的时间系数(方差贡献96.2%),采用小波分解方法将其分解为相对简单的带通信号,再利用ls-svm方法建立各分量信号的预测模型,最后通过小波时频分量重构和eof时空重构,得到500hpa位势高度场的预测结果以及副热带高压形势场的预测。通过对预测模型的试验情况和分析对比,结果表明:基于上述思想提出的算法模型能较为准确地描述500hpa位势高度场的形态分布并预测1～7d的副热带高压活动,对10～15d的副热带高压活动预测结果也有参考意义。

基于最小二乘支持向量机的砂土液化预测方法——使用最小二乘支持向量机分类方法建立了两个砂土液化预测模型，预测结果与野外实际情况全部相符，表明该分类方法用于预测砂土液化是可行的，且预测准确率高。

为了提高变压器故障诊断正判率,提出了一种基于小样本的最小二乘支持向量机(ls-svm)多分类电力变压器油中气体分析(dga)法,即通过相关统计分析和数据的预处理,选择变压油中典型气体作为ls-svm的输入,然后利用典型故障气体的体积分数在高维空间的分布特性诊断变压器故障类型。该法在小样本条件下可获得最优解,泛化能力很好,且没有传统支持向量机只能分两类的缺陷,很好地解决了变压器多种故障共存的实际情况。试验表明,该方法分类效果很好,可较好地解决变压器放电和过热共存时故障的难分辨问题,故障类型的正判率较高。

电解温度、氧化铝浓度和极距是铝电解槽中十分重要却又难以在线测量的3个参数.针对这个问题,提出一种基于最小二乘支持向量机和粒子群优化的新方法,建立这3个参数的软测量模型.该方法考虑最小二乘支持向量机的算法参数的选取问题,先定义预测误差的平方和的算术平均作为适应度函数,然后采用粒子群优化技术在可行域内不断迭代搜索,使适应值不断减小,最终得到最优的算法参数,以及对应的模型参数.仿真结果表明:本文方法具有比神经网络方法更小的绝对误差和相对误差,证明了本文方法的有效性和优越性.

针对工程造价变化的时变性、混沌性,提出一种混沌理论和最小二乘支持向量机的工程造价预测模型.首先收集工程造价历史样本并进行相应的预处理,然后根据混沌理论确定最优延迟时间和嵌入维数,重建工程造价的训练集和测试集,最后用最小二乘支持向量机建立工程造价预测模型,并采用具体建筑工程造价数据进行仿真测试.结果表明,相对其他工程造价预测模型,该模型可以很好地反映工程造价的变化趋势,提高工程造价的预测准确性.