基于GA-SVM的太原市空气质量指数预测

针对大气环境的复杂多变性和不确定性,采用太原市2014年至2016年的空气污染物监测数据,分别将改进的粒子群算法(IPSO)和遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)相结合,通过参数寻优构建新模型完成对空气质量指数(AQI)的预测.实验结果表明,GA-SVM在预测精度、误差率和可靠性方面均优于IPSO-SVM与SVM.因此GA-SVM模型更适用于AQI的预测,为大气污染防治提供了科学合理的理论依据和新的预测方法.     

基于PCA-GA-SVM的火成岩分类方法研究

在地质科学中,正确的岩石分类有助于研究岩石的成因、形成条件、演化过程和工程设计等.由于地质条件的多样性、变异性及复杂性,人们很难对岩石样本进行准确的分类.通过主成分分析法(PCA)从影响火成岩分类的众多氧化物评价指标中提取出主成分,用遗传算法(GA)优化支持向量机参数,并采用支持向量机方法(SVM)对实际火成岩公开数据进行训练,建立了火成岩岩石分类的PCA-GA-SVM模型,同时结合火成岩实际数据将预测结果和基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络模型(LM-BP)的预测结果做了比较.结果表明:基于PCA-GA-SVM模型得到的火成岩分类预测结果精度较LM-BP神经网络有很大的提高,与实际分类相符,有广泛的应用前景.     

Grid-Search和PSO优化的SVM在Shibor回归预测中的应用研究

作为一种动态和非稳定时间序列,Shibor发展变化是随机波动的,难以准确预测Shibor的波动性.支持向量机(SVM)在回归预测非线性时间序列方面有很好地预测效果,SVM的预测精度和泛化能力的核心是参数的优化选择,分别用网格搜索法(Grid-Search)和粒子群(PSO)算法来优化SVM的参数c和g.从而将参数优化后的SVM非线性回归预测法与基于传统ARIMA时间序列预测结果进行对比分析.实验表明,优化后的SVM回归预测方法比ARIMA时间序列方法更精确,在实际中具有很大的应用价值.     

优化支持向量机在降水预报中的应用

利用粒子群优化算法对支持向量机参数进行优化,主成分分析法对众多的降水因子进行特征提取,将取得的主成分作为优化支持向量机的特征向量建立优化支持向量机降水预测模型,并对广西降水进行预测.仿真结果表明,粒子群优化支持向量机的预测结果与降水实际值有很好的一致性,通过与其他模型进行比较,表明了模型拟合和泛化能力方面的优越性.     

基于逐步非线性回归的血管紧张素转化酶抑制肽QSAR建模

线性特征选择方法可提升定量构效关系(QSAR)模型的预测能力,但易忽略特征(理化属性)与分子活性间的非线性关系。本文提出基于支持向量回归(SVR)的逐步非线性回归(SSNR)特征选择算法并用于降血压药物血管紧张素转化酶(ACE)抑制肽的QSAR研究。首先以具有不同背景的5组分子描述符分别表征肽序列,以SSNR实施特征选择,再通过智能一致性模型(ICM)对各组描述符对应子模型的预测活性进行加权整合,获得最终活性预测值。在ACE抑制二肽与三肽两个数据上的应用结果表明,SSNR获得的特征子集结合ICM策略可有效提升模型预测能力(二肽的平均Q■为0.675±0.002,三肽为0.663±0.013),优于遗传算法-偏最小二乘(0.538±0.049、0.599±0.047)与逐步线性回归(0.583±0.041、0.675±0.010)。最后基于抑制活性已知肽序列预测所有活性未知肽的活性,分析了高活性肽及其氨基酸偏好性,为人工合成潜在高活性ACE抑制肽提供可能的序列组合。     

基于AdaBoost-SVM算法的油井反向压驱效果预测方法

预测油井的反向压驱增油效果是反向压驱选井选层工作的重要环节.针对反向压驱历史数据规模有限的问题,提出一种基于AdaBoost-SVM的油井反向压驱增油效果预测方法.应用SMOTE算法对压驱历史数据进行过采样,并建立AdaBoost-SVM反向压驱增油效果预测模型,以对油井的压驱效果进行预测.在油井上的实际应用结果表明,该预测方法能够有效预测油井应用反向压驱工艺的增油效果,为进一步的选井选层工作提供参考.     

支持向量机在混合气体定量分析中的应用

针对使用掺铥光纤激光器的气体传感系统进行混合气体测量时,吸收谱线重叠较为严重且相互交叉吸收干扰的现象造成的测量误差大、分析精度低的问题,提出一种基于自适应变异粒子群优化的支持向量机(SVM)方法,用于建立混合气体体积分数定量分析预测模型。对体积分数为0.5%～2%的氨气(NH3)和2%～5%的二氧化碳(CO₂)混合气体的吸收光谱数据进行采集和处理,利用自适应变异粒子群优化(AMPSO)算法对SVM模型参数进行寻优,利用获得的最优模型参数构建氨气和二氧化碳气体体积分数定量分析模型,并与标准粒子群优化算法和网格搜索法进行对比。实验结果表明,基于自适应粒子群优化算法建立的氨气和二氧化碳气体体积分数定量分析模型在较为合适的寻优时间下,可以得到最佳的均方误差,效率较高,该模型对测试集中氨气和二氧化碳气体体积分数设定值与预测值的均方误差分别为0.000088和0.000170,决定系数R²均为0.9998,满足混合气体检测要求。     

基于支持向量机回归的结构系统可靠性及灵敏度分析方法

提出了一种基于支持向量机回归近似极限状态方程的系统可靠性分析方法,所提方法首先由支持向量机拟合系统各失效模式的极限状态方程,将复杂或隐式极限状态方程近似等价为显式极限状态方程,然后根据系统各个失效模式的逻辑结构,由高精度的显式极限状态方程方法计算系统的失效概率和参数灵敏度.与线性展开和响应面法近似极限状态方程相比,文中方法由于采用了基于结构风险最小化原理的支持向量机回归,因而在拟合非线性极限状态方程上表现优越,计算精度高.与直接蒙特卡洛模拟相比,由于该方法采用较少的样本即可近似出概率等价的显式极限状态方程,因而计算效率大幅提高.工程实例表明:所提方法可以处理串联、并联和混合系统的可靠性与可靠性灵敏度分析,具有工程运用价值.     

改进大型水轮机顶盖、支持盖结构设计的途径

本文对大型水轮机顶盖、支持盖的原有设计计算方法进行了较全面地分析,指出了弊端,提出了应用优化设计的途径.     

国务院常务会确定减税降费措施 支持小微企业和创业创新

2015年2月25日,国务院总理李克强主持召开国务院常务会议,确定进一步减税降费措施、支持小微企业发展和创业创新。会议认为,应对当前经济下行压力,保持经济运行在合理区间,积极的财政政策必须加力增效。要坚持创新宏观调控思路和方式,围绕以大众创业、万众创新打造新引擎,以扩大公共产品和服务供给改造传统引擎,加强定向调控,加大财税政策支持力度,用减税降费鼓励创业创新,带动社会就业和调节收入分配;推进包括重大水利工程在内的公共设施建设,扩大有效投资需求,推动结构调