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基于特征融合的GA-SVM配电网单相接地故障选线方法 认领 引用 被引量：9
1
作者 张晓鹏 白洁 +3 位作者 孙乃君 李捷 郑帅 万庆祝 《电测与仪表》 CSCD 北大核心 2025年第1期140-148,共9页
针对配电网单相接地故障数据量较少时,选线方法精度不高,提出一种基于特征融合的遗传算法优化支持向量机(genetic algorithm-support vector machine,GA-SVM)配电网单相接地故障选线方法,采用傅里叶变换、有功功率法以及小波包变换对不... 针对配电网单相接地故障数据量较少时,选线方法精度不高,提出一种基于特征融合的遗传算法优化支持向量机(genetic algorithm-support vector machine,GA-SVM)配电网单相接地故障选线方法,采用傅里叶变换、有功功率法以及小波包变换对不同故障工况下每一条线路的暂态零序电流进行分解,提取基波幅值、五次谐波幅值、平均有功功率分量及小波能量值四种特征,经主成分分析法对这四种特征进行融合,提取主成分分量,建立特征数据库,将特征数据库的80%作为训练集,20%作为测试集,通过GA-SVM对特征数据库中的样本进行训练,实现故障选线。通过MATLAB/Simulink搭建包含5条馈线的配电网仿真模型进行验证,结果表明,提出的算法可以通过小样本数据实现故障选线,选线精度较高,适用性强。 展开更多
关键词 单相接地故障 特征融合 GA-SVM 暂态零序电流 小样本数据
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基于PSO-GA-SVM融合算法及荧光激光雷达遥测技术的生物气溶胶浓度预测 认领 引用
2
作者 饶志敏 李一成 +4 位作者 李一秀 刘佳鑫 巩鑫 赵虎 毛建东 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2025年第6期865-874,共10页
生物气溶胶粒子在空气中传播较广,高浓度的生物气溶胶对人体健康有着极大的危害。为实现大气生物气溶胶浓度的预警预测,本文以荧光激光雷达为探测工具,在获取生物气溶胶浓度廓线的基础上,结合大气环境相关参数,利用粒子群(PSO)和遗传算... 生物气溶胶粒子在空气中传播较广,高浓度的生物气溶胶对人体健康有着极大的危害。为实现大气生物气溶胶浓度的预警预测,本文以荧光激光雷达为探测工具,在获取生物气溶胶浓度廓线的基础上,结合大气环境相关参数,利用粒子群(PSO)和遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM),建立生物气溶胶浓度廓线预测模型,通过采用温度、湿度、PM2.5、PM10、CO2、SO2、NO2、O3、风速等相关参数数据作为输入量,生物气溶胶浓度廓线数据作为输出量进行模型训练,确定预测模型参数配置,重新引入新的大气环境参数,利用训练好的模型预测生物气溶胶浓度廓线,并与荧光激光雷达探测的生物气溶胶浓度廓线进行比较,同时分析不同算法优化模型预测的生物气溶胶浓度及其相对误差。 展开更多
关键词 荧光激光雷达 生物气溶胶 PSO-GA-SVM融合算法 浓度预测
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充填体数据库建立及基于GA-SVM的强度预测模型 认领 引用 被引量：2
3
作者 吕奉斌 张志红 +1 位作者 郭利杰 刘光生 《矿冶》 CAS 2025年第1期158-168,共11页
充填采矿法在提高矿石回收率,防止地表沉陷及实现绿色矿山建设方面展现出显著优势。充填体的强度特性是影响充填效果关键因素,通过试验评估充填体的抗压强度既耗费时间又花费颇高,而基于深度学习的强度预测模型能够有效解决该问题。本... 充填采矿法在提高矿石回收率,防止地表沉陷及实现绿色矿山建设方面展现出显著优势。充填体的强度特性是影响充填效果关键因素,通过试验评估充填体的抗压强度既耗费时间又花费颇高,而基于深度学习的强度预测模型能够有效解决该问题。本文基于已有试验结果,构建了包含2 338条样本数据的数据库。采用均方根误差、平均绝对误差、决定系数为评价指标,对BP、PSO-BP、SVM和GA-SVM四种预测模型进行了对比评估,结果表明,GA-SVM模型对充填体强度的预测效果最为理想,可作为充填体强度预测的有效工具。利用随机森林算法对影响充填体强度的13个因素进行重要性评估,结果显示养护龄期为最重要的影响因素。这一研究可为矿山充填体抗压强度预测提供有效参考。 展开更多
关键词 无侧限抗压强度 充填体数据库 强度预测 GA-SVM模型
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基于GA-SVM算法的大学生网络成瘾预警模型研究 认领 引用
4
作者 王祝君 包卫 《中国信息界》 2025年第3期155-157,共3页
引言 近年来,关于网络成瘾的研究逐渐增多。网络成瘾识别与预警领域已经涌现出多种主流方法,如基于生理指标的识别方法[1]、基于人工智能技术的识别方法[2]、基于机器学习的识别方法[3]等。这些方法各具特色,同时也存在一定的问题。本... 引言 近年来,关于网络成瘾的研究逐渐增多。网络成瘾识别与预警领域已经涌现出多种主流方法,如基于生理指标的识别方法[1]、基于人工智能技术的识别方法[2]、基于机器学习的识别方法[3]等。这些方法各具特色,同时也存在一定的问题。本文将遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法结合,对网络成瘾进行识别和预测。 展开更多
关键词 遗传算法 基于GA-SVM算法 网络成瘾
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基于GA-SVM的DR-PMSM匝间短路故障诊断方法研究 认领 引用 被引量：4
5
作者 潘景宜 张旭 +1 位作者 晏佳胜 胡旭辉 《微电机》 2025年第2期14-20,32,共7页
针对双余度永磁同步电机(DR-PMSM)常见的绕组匝间短路故障问题,首先建立故障余度绕组数学模型,并分析故障后绕组的阻抗变化,在此基础上建立匝间短路故障有限元模型。然后利用DR-PMSM的结构特点,分析电机发生匝间短路故障后非故障余度绕... 针对双余度永磁同步电机(DR-PMSM)常见的绕组匝间短路故障问题,首先建立故障余度绕组数学模型,并分析故障后绕组的阻抗变化,在此基础上建立匝间短路故障有限元模型。然后利用DR-PMSM的结构特点,分析电机发生匝间短路故障后非故障余度绕组电流,将电流信号经过变分模态分解(VMD)得到各固有模态分量(IMF)的能量信息作为不同故障类型的特征量。最后使用支持向量机(SVM)作为故障诊断方法,并采用遗传算法(GA)优化SVM参数。实验结果表明基于GA-SVM的故障诊断方案能准确识别DR-PMSM的匝间短路故障,在空载和负载情况下故障诊断准确率分别达到85.2%和88.9%,表明所提方法具有较高的故障识别率。 展开更多
关键词 双余度永磁同步电机 匝间短路故障 变分模态分解 遗传算法 支持向量机
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基于GA-SVM的露天矿抛掷爆破抛掷率预测 认领 引用 被引量：48
6
作者 刘希亮 赵学胜 +1 位作者 陆锋 孙文彬 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1999-2005,共7页
分析了高台阶抛掷爆破的机理过程,并从自然地质、爆破设计和人为操作3个角度出发,结合某矿区的实际开采情况,提取其中10个参数作为影响该矿区抛掷爆破效果的主要因素,以爆破领域中广泛接受的抛掷率作为抛掷爆破效果的评价因子,采用此矿... 分析了高台阶抛掷爆破的机理过程,并从自然地质、爆破设计和人为操作3个角度出发,结合某矿区的实际开采情况,提取其中10个参数作为影响该矿区抛掷爆破效果的主要因素,以爆破领域中广泛接受的抛掷率作为抛掷爆破效果的评价因子,采用此矿区爆破生产中的实际数据建立了基于遗传算法优化的支持向量机模型GA-SVM。基于建立的GA-SVM模型,采用平均影响值(Mean Impact Value,MIV)作为评价标准,对各因素的影响程度进行了评定。结果表明:①GA-SVM模型能够比较快速、准确地根据此矿区的爆破设计参数预测出抛掷爆破的抛掷率,平均预测精度稳定在83.75%,与其他智能算法如BP,RBF,GRNN相比,GA-SVM具有更好的鲁棒性和更佳的预测精度。由于计算流程的统一性和预测方法的普适性,GA-SVM模型对于其他抛掷爆破参数(如最远抛距、松散系数等)也具有良好的外推性;②对于此露天矿区而言,在其自然因素(如岩性等)和爆破设计因素(如炸药类型、起爆顺序、装药结构等)已确定的情况下,台阶高度、炸药单耗与抛掷率正相关,且台阶高度比炸药单耗对抛掷率的影响更大;而最小抵抗线、坡面角和剖面宽对于抛掷率呈现负相关,其他影响因素对于此露天矿抛掷率的影响较弱。 展开更多
关键词 高台阶抛掷爆破 抛掷率 GA-SVM模型 平均影响值 遗传算法 支持向量机
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巷道火灾密闭过程烟气温度预测的GA-SVM模型 认领 引用 被引量：14
7
作者 马砺 张鹏宇 +3 位作者 郭睿智 魏高明 邹立 魏泽 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期641-648,共8页
为了实现矿井巷道发生火灾时对灾变区域的快速封堵隔离和有效控制,避免火灾应急处置过程中有毒害烟气和高温蔓延对作业人员造成威胁,本文采用实验测试和数值分析相结合的方法分析火灾密闭过程烟气温度.通过建立相似比为1∶10的缩尺寸巷... 为了实现矿井巷道发生火灾时对灾变区域的快速封堵隔离和有效控制,避免火灾应急处置过程中有毒害烟气和高温蔓延对作业人员造成威胁,本文采用实验测试和数值分析相结合的方法分析火灾密闭过程烟气温度.通过建立相似比为1∶10的缩尺寸巷道火灾灾变特性测试实验台,对12.65,18.97,24.30 kW三种火源功率下,模拟巷道进风侧封堵比率分别为0,25%,50%,75%,100%的五种实验条件下的顶棚烟气蔓延及温度变化特性进行测试;基于实验测试过程中O2,CO,CO2与烟气温度之间的核密度关系,建立了遗传算法优化支持向量机的(GA-SVM)温度预测模型,对巷道火灾烟气温度进行了预测.结果表明:火灾烟气与气体产物之间存在明显非线性映射关系,不能通过简单的线性模型表征,根据遗传算法对SVM模型寻优的预测误差分析指标(平均绝对误差EMAE<6.2372℃,平均绝对百分误差EMAPE<6.7234%,均方根误差ERMSE<9.1173,确定系数R2=0.9417),表明GA-SVM模型预测精度高、泛化能力强,能够得到烟气温度和CO,O2,CO2之间的关系,并准确预测不同位置点的温度. 展开更多
关键词 巷道火灾 封堵 GA-SVM模型 烟气温度 预测
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基于GA-SVM的钢渣基胶凝材料开发及料浆配比优化 认领 引用 被引量：15
8
作者 杨晓炳 闫泽鹏 +2 位作者 尹升华 李伟光 高谦 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期1897-1908,共12页
针对某露天转地下矿山充填成本高的问题,充分利用矿山周边的工业废弃物开发满足嗣后充填采矿法所要求的充填胶凝材料,并对充填料浆的配比进行了优化.首先,分析了材料的物化特性,采用不同的激发配方进行了室内试验,构建了用于钢渣基胶凝... 针对某露天转地下矿山充填成本高的问题,充分利用矿山周边的工业废弃物开发满足嗣后充填采矿法所要求的充填胶凝材料,并对充填料浆的配比进行了优化.首先,分析了材料的物化特性,采用不同的激发配方进行了室内试验,构建了用于钢渣基胶凝材料配方预测的GA-SVM模型,确定了钢渣基胶凝材料的最佳配方(质量分数)为:钢渣30%、脱硫石膏4%、水泥熟料12%、芒硝1%;其次采用XRD和SEM分析了钢渣基胶凝材料的水化机理;最后基于灰靶多目标决策模型对料浆配比进行优化实验,以强度(7 d和28 d)、工作特性(坍落度、泌水率)、成本为指标优化料浆配比.结果表明,采用新型钢渣基胶凝材料,充填料浆的最佳配比参数为:灰砂比1∶4,固相质量分数为72%.并进行了验证实验,得到相应强度参数和工作特性参数分别为1.74 MPa、3.61 MPa、24.2 cm和5.91%,均满足嗣后充填的要求,此配比条件下的充填成本为每立方米113元,较水泥充填成本降低了38.92%. 展开更多
关键词 膏体充填 GA-SVM 钢渣基胶凝材料 灰靶决策模型 配比优化
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基于GA-SVM的矿井涌水量预测 认领 引用 被引量：20
9
作者 乔美英 程鹏飞 刘震震 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期117-122,共6页
矿井涌水量的准确预测对预防矿山透水事故的发生至关重要,提出利用GA优化的SVM模型(GA-SVM)来实现矿井涌水量的短期准确预测。该方法利用GA的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数,提高了预测的准确率。首先,利用微熵率法求矿井涌水量时间序... 矿井涌水量的准确预测对预防矿山透水事故的发生至关重要,提出利用GA优化的SVM模型(GA-SVM)来实现矿井涌水量的短期准确预测。该方法利用GA的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数,提高了预测的准确率。首先,利用微熵率法求矿井涌水量时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间,进行相空间重构。其次,采集义煤集团千秋煤矿2011—2015年实际涌水量的时间序列,利用GA-SVM模型对最后12组数据进行预测,其预测平均绝对百分比误差仅为0.92%,最大相对误差为2.62%。最后,与PSO-SVM和BP神经网络预测进行对比,结果表明GA-SVM优化模型适用于矿井涌水量的预测并且预测精度较高。 展开更多
关键词 矿井涌水量 混沌时间序列 相空间重构 GA-SVM
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基于主动学习GA-SVM分类器的连铸漏钢预报 认领 引用 被引量：10
10
作者 方一鸣 胡春洋 +1 位作者 刘乐 张兴明 《中国机械工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1609-1614,共6页
针对在小样本数据情况下训练的连铸漏钢预报模型难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于主动学习遗传算法支持向量机(GA-SVM)分类器的漏钢预报算法。该算法首先将采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行预处理,并将有效数据进行标注... 针对在小样本数据情况下训练的连铸漏钢预报模型难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于主动学习遗传算法支持向量机(GA-SVM)分类器的漏钢预报算法。该算法首先将采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行预处理,并将有效数据进行标注;然后利用标注后的小样本数据和遗传算法来优化SVM的经验参数,训练并得到支持向量机模型;最后利用某钢厂采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行测试。测试结果表明,在利用小样本数据进行训练的情况下,所提出的基于主动学习GASVM分类器的连铸漏钢预报算法具有较高的漏钢预报率(预报精度)和100%的漏钢报出率,验证了所提漏钢预报算法的有效性。 展开更多
关键词 漏钢预报 GA-SVM 主动学习 小样本数据
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基于GA-SVM岩土参数反演的改进PBA工法研究 认领 引用 被引量：9
11
作者 孙明志 戴文亭 +1 位作者 孙思博 曹耀兮 《地下空间与工程学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期1163-1171,共9页
拆除初支施做顶拱二衬阶段是保障PBA工法整体施工安全的关键施工步。为了更好地控制该阶段沉降,降低受力转换,提高施工安全性,本文依托长春地铁2号线解放大路车站建设项目,采用现场实测与数值模拟相结合的方法,提出一种改进的PBA工法初... 拆除初支施做顶拱二衬阶段是保障PBA工法整体施工安全的关键施工步。为了更好地控制该阶段沉降,降低受力转换,提高施工安全性,本文依托长春地铁2号线解放大路车站建设项目,采用现场实测与数值模拟相结合的方法,提出一种改进的PBA工法初支扣拱阶段施工方案,并从开挖方法、施工顺序、支护措施、受力情况及工程量等多个方面比较改进前后的施工方案,以及从安全、质量、进度、效益、受力情况和可操作性等角度阐述了改进方案的优劣。此外,为了提高数值模拟的准确性,采用高度还原施工现场岩土力学特性的基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的位移反分析法获取相应岩土力学参数。主要结论有:反演得到的岩土参数结果与实地勘测值的相对误差均小于5%,证明了该方法的可行性;改进方案在工程量、安全、质量、进度和可操作性等方面均好于原方案,但改进方案的受力情况更为复杂;改进方案的最大受力位置发生了改变,改进方案施工过程中的最大应力更大,但都小于混凝土结构的设计强度,符合施工要求;改进方案的总地表沉降量比原方案减少4.3%,初支扣拱和施做二次衬砌阶段的沉降比原方案减少38.5%,可见顶拱下方洞室开挖净空的减小对于控制拱顶沉降效果显著。 展开更多
关键词 PBA工法 初支扣拱 GA-SVM算法 数值模拟
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基于高分辨率阵列感应测井的GA-SVM流体识别方法 认领 引用 被引量：7
12
作者 刘丹 潘保芝 +2 位作者 周玉凤 王宇博 黄溯航 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2017年第5期2051-2056,共6页
苏里格致密砂岩气藏岩性致密,具有非均质性强、微观孔隙结构复杂、低阻气层和高低阻水层并存的特点.其测井响应关系复杂,微电极电阻率曲线在低渗透层上无明显幅度差,常规测井技术系列和解释方法已呈现出新的不适性.本文综合分析苏里格... 苏里格致密砂岩气藏岩性致密,具有非均质性强、微观孔隙结构复杂、低阻气层和高低阻水层并存的特点.其测井响应关系复杂,微电极电阻率曲线在低渗透层上无明显幅度差,常规测井技术系列和解释方法已呈现出新的不适性.本文综合分析苏里格致密砂岩气藏不同层位下高分辨率阵列感应测井(HDIL)电阻率曲线的差异,应用累积法建立电阻率曲线总差异参数.另外,在无阵列感应测井条件下,通过有高分辨率阵列感应测井(HDIL)数据的井点建立与常规测井之间的关系,进而可以使得常规测井也具备高分辨率阵列感应测井的优势.并在此基础上,将基于遗传算法GA优化的SVM算法(GASVM)引入到测井解释当中,建立了流体识别的非线性模型,解决了常规测井技术系列和解释方法在致密砂岩储层上无法准确识别流体的问题. 展开更多
关键词 致密砂岩 高分辨率阵列感应测井 电阻率曲线总差异参数 GA-SVM算法 流体识别
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矿井水源判别的GA-SVM模型研究 认领 引用 被引量：8
13
作者 刘东锐 赵国彦 彭康 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期35-39,共5页
作为水在岩体中流动通道的渗透结构面,微观上表现出不连续性和高度的非线性等特点,因此,矿井充水水源具有不确定性、非线性。传统水化学判别分析方法往往难以准确地描述这种复杂的非线性特征,因而对矿井水源进行准确判别尚存在一定的困... 作为水在岩体中流动通道的渗透结构面,微观上表现出不连续性和高度的非线性等特点,因此,矿井充水水源具有不确定性、非线性。传统水化学判别分析方法往往难以准确地描述这种复杂的非线性特征,因而对矿井水源进行准确判别尚存在一定的困难。在传统SVM(Support Vector Machine,SVM)的基础上,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对传统SVM进行优化,克服了传统SVM模型参数选取经验化的弊端,并利用该方法对开磷集团马路坪矿几种水源的6个化学样本进行训练,建立了GA-SVM模型。实例分析表明,该模型判别结果与实际情况相符合,表明该模型在矿井水源判别中具有良好的实用性和有效性。 展开更多
关键词 安全工程 矿床水文地质 水源判别 GA-SVM模型
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GA-SVM对上证综指走势的预测研究 认领 引用 被引量：10
14
作者 张伟 李泓仪 +1 位作者 兰书梅 张洁 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期55-59,共5页
将支持向量机和遗传算法结合,建立了一种智能数据挖掘技术(GA-SVM),并用于对上证综指市场走势进行了探索.在这个混合的数据挖掘方法中,GA用于RBF参数的设定以及特征集的选择,从而智能的找到SVM的最佳参数,减少SVM特征值的复杂度,提高了... 将支持向量机和遗传算法结合,建立了一种智能数据挖掘技术(GA-SVM),并用于对上证综指市场走势进行了探索.在这个混合的数据挖掘方法中,GA用于RBF参数的设定以及特征集的选择,从而智能的找到SVM的最佳参数,减少SVM特征值的复杂度,提高了SVM算法速度.SVM用于判断未来股票市场的走势,并与统计模型、时间序列模型方法、神经网络进行了对比.实验证明,GA-SVM优于其他几种方法,这种方法对于股票上涨或下跌的预测研究是有效的. 展开更多
关键词 支持向量机 遗传算法 GA-SVM 股票走势预测
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改进GA-SVM的湿度传感器温度补偿研究 认领 引用 被引量：9
15
作者 姜力 贺晓雷 行鸿彦 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第9期1420-1426,共7页
针对地面遥测自动气象站采用的HMP-45D湿度传感器测量准确度易受温度影响的问题,通过改进遗传算法(GA)的适应度函数、选择、交叉、变异操作优化支持向量机(SVM)的惩罚函数、径向基核函数、不敏感损失函数,利用不同温湿度条件下的多组实... 针对地面遥测自动气象站采用的HMP-45D湿度传感器测量准确度易受温度影响的问题,通过改进遗传算法(GA)的适应度函数、选择、交叉、变异操作优化支持向量机(SVM)的惩罚函数、径向基核函数、不敏感损失函数,利用不同温湿度条件下的多组实测数据,建立了温度补偿模型,并与传统的SVM回归模型补偿结果对比分析。实验结果表明,利用GA-SVM模型进行温度补偿最大误差绝对值为0.1367%,比传统SVM温度补偿模型提高了2.8351%,GA-SVM算法克服了传统SVM补偿算法补偿精度低、处理速度慢的问题,具有全局寻优能力强、收敛速度快、补偿精度高的特点,能够有效地对湿度传感器进行温度补偿。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量机 湿度传感器 温度补偿 GA-SVM
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基于信息熵和GA-SVM的自动机故障诊断 认领 引用 被引量：18
16
作者 都衡 潘宏侠 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2013年第5期127-130,共4页
提出了一种运用信息熵和遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)对小口径火炮自动机进行故障诊断的方法。针对自动机工作时的短时冲击信号特征,首先运用具有自适应特性的局域波对信号进行分解得到IMF分量,并对各IMF分量进行Hilbert变换。接... 提出了一种运用信息熵和遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)对小口径火炮自动机进行故障诊断的方法。针对自动机工作时的短时冲击信号特征,首先运用具有自适应特性的局域波对信号进行分解得到IMF分量,并对各IMF分量进行Hilbert变换。接着利用信息熵理论提取局域波特征空间谱熵、边际谱熵和时频熵作为故障特征。最后将特征向量输入遗传算法优化的支持向量机进行故障分类识别。利用遗传算法的全局搜索能力对支持向量机的参数进行优化,摆脱了对求解模型的依赖。结果表明,相对于空间穷尽搜索寻找最优参数的支持向量机模型可提高诊断正确率。同时证明将信息熵和GA-SVM方法相结合在自动机故障诊断中的有效性。 展开更多
关键词 自动机 信息熵 局域波 GA-SVM Hilbert谱
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基于GA-SVM算法的矿井多模无线信号调制识别 认领 引用 被引量：7
17
作者 刘朝阳 王安义 李蓉 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第6期2186-2191,共6页
矿井信息化是煤矿安全生产的有效保障,而矿井多个信息子系统往往采用不同的信号模式,形成一体化信息系统必须实现多系统融合,多模信号的检测识别是多系统融合的关键。针对普通支持向量机(SVM)分类器在矿井大小尺度衰落信道下低识别率的... 矿井信息化是煤矿安全生产的有效保障,而矿井多个信息子系统往往采用不同的信号模式,形成一体化信息系统必须实现多系统融合,多模信号的检测识别是多系统融合的关键。针对普通支持向量机(SVM)分类器在矿井大小尺度衰落信道下低识别率的问题,提出优化SVM分类识别的方法。将数据样本集分为测试数据集和训练数据集,使用遗传算法对训练数据集中SVM的惩罚因子和核函数进行寻优处理,得到优化的SVM模型,并用此模型对测试集进行测试分类。仿真结果表明,在信噪比为-5 dB的大小尺度衰落信道环境下,四种信号的平均识别率均能达到80%以上;在信噪比大于-3 dB的大小尺度衰落信道环境下,四种信号的平均识别率均能达到90%以上。 展开更多
关键词 调制识别 矿井信息化 多模信号检测 支持向量机 GA-SVM
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基于GA-SVM大采深条件下底板破坏深度回归分析 认领 引用 被引量：3
18
作者 韩进 王颖 +1 位作者 施龙青 高卫富 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2017年第6期7-9,共3页
在收集大采深条件下底板破坏数据样本基础上,充分发挥遗传-支持向量机在小样本环境下具有分类强、适应度好的特点,构建大采深条件下底板破坏深度与开采深度、煤层倾角、煤层开采厚度、工作面长度、底板抗破坏能力和断层或破碎带之间的... 在收集大采深条件下底板破坏数据样本基础上,充分发挥遗传-支持向量机在小样本环境下具有分类强、适应度好的特点,构建大采深条件下底板破坏深度与开采深度、煤层倾角、煤层开采厚度、工作面长度、底板抗破坏能力和断层或破碎带之间的非线性模型,采用"留一下验证法"验证该模型的泛化度,经验证该模型具有很强的泛化度。 展开更多
关键词 GA-SVM 大采深 底板破坏深度 多元线性回归
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基于GA-SVM的三峡大坝过坝货运量预测 认领 引用 被引量：5
19
作者 丁涛 植链 +3 位作者 郭琦 王丽铮 金雁 王帆 《物流技术》 2018年第9期62-65,共4页
首先分析了区域经济发展、产业结构与过坝货运量三者之间的联系,然后宏观介绍了长江流域经济发展和产业结构现状,并建立基于GA-SVM的预测模型,将经济发展及产业结构各项指标进行模型训练后,对三峡过坝货运量进行预测,并分析了产业经济... 首先分析了区域经济发展、产业结构与过坝货运量三者之间的联系,然后宏观介绍了长江流域经济发展和产业结构现状,并建立基于GA-SVM的预测模型,将经济发展及产业结构各项指标进行模型训练后,对三峡过坝货运量进行预测,并分析了产业经济发展对货运量的影响。 展开更多
关键词 三峡过坝货运 产业结构 GA-SVM模型 货运量预测
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小波包和GA-SVM在轴承故障诊断中的应用 认领 引用 被引量：7
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作者 蒋恩超 傅攀 张思聪 《计算机测量与控制》 2017年第10期7-10,共4页
为了解决傅里叶变换难以兼顾信号在时域和频域中的全貌和局部化特征以及支持向量机惩罚参数c和核函数参数g选取的问题,提出了基于小波包和GA-SVM的轴承故障诊断方法;首先通过实验采集多种工况下故障轴承和正常轴承的振动信号,从振动信... 为了解决傅里叶变换难以兼顾信号在时域和频域中的全貌和局部化特征以及支持向量机惩罚参数c和核函数参数g选取的问题,提出了基于小波包和GA-SVM的轴承故障诊断方法;首先通过实验采集多种工况下故障轴承和正常轴承的振动信号,从振动信号中提取能够表征轴承运行状态的时频域特征以及基于小波包分析的特征向量来作为GA-SVM的输入,然后在SVM的基础上,针对SVM的惩罚参数和核函数参数在不同应用场景下的取值难以确定的特性,采用了遗传算法对支持向量机进行参数优化的GA-SVM算法进行模式识别;实验结果显示,基于小波包和GA-SVM的轴承故障诊断方法比SVM和BP都具有更高的识别精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 模式识别 GA-SVM 参数优化
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