本文根据城市桥梁群体的实际震害资料数据,采用粒子群算法(PSO)来优化支持向量机(SVM)参数,选择影响桥梁震害等级的8个因素作为特征输入向量,充分用2种算法的优点建立PSO-SVM的桥梁震害预测模型.通过比较PSO-SVM和SVM模...
针对基于高斯径向基核函数的OCSVM 等异常检测算法,对地物光谱变异极为敏感,导致算法异常检测性能不稳定的问题,根据光谱角度余弦测度对光谱形状相似性的描述不受地物光谱辐射强度变异影响的特性,将具有非正定核特...
针对常规克里金插值方法中变异函数为有限确定函数,难以准确刻画实际数据分布(特别是复杂要素资料的空间结构)的不足,基于最小二乘支持向量机从实际资料场中拟合重构变异函数的研究思想,提出了一种改进的插值方法——...
[期刊论文] 《湖南大学学报(自然科学版)》2007年12期
针对污水处理厂运行时故障数据不平衡性和代价敏感等特点,构造风险泛函R(WLOO)(α)来改进支持向量机(SUPPORT VECTOR MACHINE,SVM);并用遗传算法(GA)对风险泛函求全局最优.在GA对R(WLOO)(α)寻优过程中,SVM的几个参数以...
[期刊论文] 《工程力学》2006年z1期
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,能够较好的解决小样本的学习问题.介绍了支持向量机分类和回归算法,将其应用于梁结构的损伤诊断中.以曲率模态参数作为损伤识别指标,提出了基于支持向量机的结构损伤位...
面对海量地震资料,自动准确地拾取震相并确定其到时的需求非常迫切.基于支持向量机技术,本文提出了使用两个分类器SSD和SPS自动识别地震体波震相并自动拾取其到时的方法.相比于传统的自动拾取方法,本文方法能够更准确地...
有机并有效利用纵波与转换横波在油气储层敏感度上存在的差异,有助于突出地震油气储层特征,有助于提高地震油气储层分布边界刻画的精度.基于此,本文设计了一种卷积神经网络与支持向量机方法相结合的多波地震油气储层分...
简要介绍了近年来倍受瞩目的一种处理高度非线性分类、回归等问题的计算机学习的新方法--支持向量机(SVM)方法;分析了这一方法的特点及其在数值预报产品释用及气象研究业务中的应用前景.SVM是一种有坚实理论基础的新颖...
[期刊论文] 《上海理工大学学报 》2012年4期
在分析传统预测方法不足的基础上,利用灰色支持向量机组合分析模型,以实际值与灰色模型预测值的比值序列作为支持向量机模型的输入,选取径向基函数为核函数,并通过交叉验证法选取最优参数,利用支持向量机模型分析预测比...
[期刊论文] 《岩石力学与工程学报》 2003年2期
在综合分析了各种边坡稳定性分析方法的基础上,提出了基于支持向量机的边坡稳定性预测方法,并在MATLAB中编制了相应的支持向量机程序,建立了相应的边坡稳定性预测模型.以大量的实例数据为学习样本和测试样本,讨论了基于...
[期刊论文] 《计算机应用》2011年3期
基于结构风险最小原理的支持向量机(SVM)具有较强的学习泛化能力和良好的分类性能,能用来解决少样本学习的二类模式识别问题.针对具备多级类别的地下水水质评价问题,可以采用决策树SVM分类方法,通过对多类别水质标准的...
[期刊论文] 《中国安全科学学报》2008年7期
针对矿井突水样本数少,信息不完整的特点,提出了矿井突水分析的线性核H-SVMs模型.推导模型的理论推广误差公式,设计自顶向下基于SVM最大间隔逐层分类构造H-SVMs的新方法,并应用于实际的矿井突水预测.实验结果表明,线性...
为了研究辽东湾双台河口湿地变化原因,对该地区全极化SAR影像进行湿地分类.引入Freeman分解建模全极化SAR影像,得到二面角散射、体散射、表面散射的散射功率,利用SVM分类法对散射机制假彩色影像进行分类,进而确定该地区...
[期刊论文] 《中国农机化》2010年1期
鉴于灰色预测模型和支持向量机各自的优点,将灰色预测模型与支持向量机相结合,提出灰色支持向量机组合模型,并将该模型应用于花生产量预测中.结果表明,与单一支持向量机和灰色预测模型相比,灰色支持向量机组合模型的预...
针对高光谱影像分类问题,提出了一种显著性特征提取方法.首先,利用超像素分割算法将高光谱影像3个相邻波段分割为若干个小区域.然后,基于分割得到的小区域计算反映不同区域的显著性特征.最后,沿着光谱方向采用大小为3、...
[期刊论文] 《吉林大学学报(地球科学版)》 2019年3期
采用邻域粗糙集和支持向量机建立滹沱河某地区软土固结系数的预测模型.基于自行改装的渗透固结仪,利用公式法确定不同压力下的固结系数.通过室内试验确定土体的指标参数,采用邻域粗糙集对该指标参数进行属性约简,将约简...
以赣州市2017年全年的空气质量和气象数据为研究对象,通过最大相关最小冗余算法(MRMR)提取出最优的特征子集,并将其作为预测模型的输入数据,同时构造混合核函数(HK)对传统的支持向量机模型(SVM)进行改进,最终建立MRMR-...
数理统计和机器学习模型如支持向量机(support vector machine,SVM)等,在区域滑坡敏感性评价中得到广泛的应用.但这些模型的建模过程往往较复杂,如在对机器学习进行训练和测试时难以选取合理的非滑坡栅格单元,而且有较...
[期刊论文] 《吉林大学学报(地球科学版)》 2019年2期
由于支持向量机属于黑箱模型,因此在进行模型学习时无法直接对特征进行选择,而决策树模型在递归创建的过程中自身具有一定的特征选择能力.针对岩性分类问题,本文将决策树和支持向量机结合,通过决策树的建立,在考虑特征...