优化针对开关磁阻电机的非线性,高度饱和的磁链特性,用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)精确构建开关磁阻电动机的磁链模型.支持向量机的惩罚系数C和RBF核函数的σ对模型的精度影响很大,用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对SVM模型的参数优化,进而得到相对最优开关磁阻电机的磁链模型.通过与样机实测...
从表1可以看出,PSO-SVM预测模型的平均误差和相对百分误差分别为1.653 6%和1.637 8%,明显小于灰色神经网络预测模型和单纯SVM预测模型的预测误差。因此,经PSO优化的SVM模型比神经网络预测模型以及SVM模型具有更好的预测能力。 4 结束语 本文在考虑船舶影响因素的条件下,利用SVM预测模型具有小样本学习能力、学习速度快、泛...
摘要 针对混合核支持向量机(SVM)中的可调参数一般是根据经验或人工随机调试得到,不能确保参数最优的局限性,提出用粒子群和人工蜂群的并行混合优化(ABC-PSO)算法来优化混合核SVM参数,找出满足条件的最优参数组合.将该SVM模型应用到语... 关键词混合核...
基于GA-PSO 优化分层 DT-SVM 混合核的遥感图像分类及其 应用 目录 第一章绪论 (1) 1.1 课题研究背景与意义 (1) 1.1.1 研究背景 (1) 1.1.2 研究意义 (2) 1.2 SVM 遥感分类研究现状和存在问题 (2) 1.2.1 SVM 遥感分类的研究现状 (2) 1.2.2 SVM 遥感分类的存在问题 (3) 1.3 本文章节安排 (4) ...
(SVM)最佳的分类参数,用以构建适合纹理图像分割的SVM分类器,文中是将基于小生境和交叉选择算子的粒子群算法(NCSPSO)引入变异算子和族外竞争机制加以改进后与人工鱼群算法(AFSA)混合,提出了一种改进的NCSPSO—AFSA混合算法优化支持向量机参数,并分别与AFSA算法,粒子群算法(PSO),NCSPSO算法在图像分割准确率、参数寻优...
LSSVMBasedonPSOandItsApplicationstoTimeSeries 中国机械工程第22卷第21期2011年11月上半月基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在时间序列预测中的应用张弦王宏力第二炮兵工程学院,西安,710025摘要:为提高基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的时间序列预测方法的泛化能力与预测精度,研究了一种基于粒子群优化(PSo)的LSSVM...
ABC-PSO算法支持向量机语音识别针对混合核支持向量机(SVM)中的可调参数一般是根据经验或人工随机调试得到,不能确保参数最优的局限性,提出用粒子群和人工蜂群的并行混合优化(ABC-PSO)算法来优化混合核SVM参数,找出满足条件的最优参数组合.将该SVM模型应用到语音识别中,通过对三个不同语种的语音数据库的实验仿真,验证...
影响GIS的绝缘能力,定量分析故障GIS内SF6衍生物有助于评估设备发生故障的原因.为了从GIS设备内SF6气体的红外光谱中获取衍生物的种类及体积,使用支持向量机(SVM)回归法建立了SF6及其部分衍生物的定量分析模型,采用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机的参数进行了优化选择,与遍历选择参数方法相比,粒子群优化避免了交叉...
PSO优化的SVM回归在SF6废气定量分析中的应用
PSO优化的SVM模型在成矿预测中的应用PSO-SVM模型PSO-SVM模型成矿预测粒子群优化算法(PSO)支持向量机(SVM)PSO优化SVM模型成矿预测No article summary included中国有色金属学会中国有色金属学会金属矿山成矿理论与深部找矿新技术研讨会刘光萍刘光萍王静东华理工大学理学院,江西抚州...