GA—SVR模型用于日供水量预测的研究
维数与延迟时间实现对时间序列数据的重构;其次针对传统支持向量机选参盲目性的问题,提出采用遗传算法,通过交叉、变异等遗传操作来实现支持向量机参数的优化选取,获得基于相空间重构的GA-SVR组合模型;然后利用Microsoft Visual C++将Libsvm编译到MATLAB2012中,并结合拓展工具箱实现对传统支持向量机和组合支持向量机模型的...
AIBorithm,GA)相结合,面向采煤机总体参数确定过程,建立了基于GA—SVR的采煤机概念 设计模型。利用SVR实现了客户需求到采煤机总体技术参数的映射,利用GA算法对模型参数 进行了优化,设计者进行参数调整,得到产品的的最优概念设计方案。该模型实现了产品的 创新设计,通过工程实例验证了该模型的有效性和准确性。
以X轴为例,利用BP、GA-BP、SVR和GA-SVR算法建立误差模型,进行了建模精度比较。试验结果表明,基于GA-SVR算法的3种几何误差建模精度更高,定位误差、直线度误差和角度误差预测值与实测真值的最大残差分别为0.1796μm、0.06757μm和0.0192",更适合于机床3种几何误差精确建模和误差补偿。 【总页数】8页(P1428-1435)...
在传统支持向量回归机的基础上,考虑观测数据的混沌特性,通过对训练样本的相空间重构,并结合遗传算法在寻参上的优势,建立边坡变形的相空间重构GA—SVR组合模型.通过组合模型对某矿山边坡位移预测值与实测值进行对比分析,发现组合模型在预测精度上更具优势.关键词: 边坡变形 ;相空间重构 ;支持向量回归机 ;位移预测 ; ...
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基于GA-SVR 的 CO2 驱原油最小混相压力预测模型 孙雷;罗强;潘毅;冯洋 【期刊名称】《大庆石油地质与开发》 【年(卷),期】2017(036)003 【摘要】为了得到更精确的 CO2 驱原油最小混相压力,考虑挥发组分 (N2+CO2+CH4+H2S)含量、中间烃组分(C2.6)含量、重质组分(C7+)含量、重质 组分的相对分子质量、重质...
摘要 针对有机固体溶质在超临界CO2(SCCO2)中的溶解度实验耗时费力问题,采用基于支持向量机和遗传算法建立了多环芳香烃(PAH)在SCCO2中的溶解度模型(GA-SVR),利用PAH在SCCO2中的467个实验溶解度数据对GA-SVR模型进行了训练和预测,并基于帽子矩阵和William plot理论,建立了一种检测GA-SVR模型异常点的方法.实验结果...
首先,根据挤压生产特点分析影响挤压能耗的关键因素,建立关键能耗因素为输入、电耗为输出的GA-SVR能耗预测模型.其次,考虑异常点的不确定性,基于GA-SVR模型构建单产能耗的置信区间并将其作为能耗异常区间.最后,以SY-1000Ton型挤压机为对象进行数值实验,验证所提模型的有效性.实验结果表明:置信度达到97%以上时所提模型...
基于AR-GA-SVR模型的水产品价格采集和预测系统是由中国农业大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2017SRBJ0584,属于分类,想要查询更多关于基于AR-GA-SVR模型的水产品价格采集和预测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!