支持向量回归机

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基于斑马算法优化支持向量回归机模型预测页岩地层压力
《岩性油气藏》2024年第6期12-22,共11页赵军 李勇 文晓峰 徐文远 焦世祥 
中国石油集团测井有限公司重点攻关项目“页岩油工程品质评价方法研究”(编号:ZYCJ-CQ-2023-JS-2337)资助。
针对陇东地区三叠系延长组7段(长7段)页岩孔隙结构复杂、非均质性强、地层压力预测精度较低等问题,提出了一种基于斑马算法优化支持向量回归机(ZOA-SVR)模型预测地层压力的方法,并在实际钻井中进行了应用,将预测结果与基于机器算法的模...
关键词：页岩 地层压力 斑马优化算法 支持向量回归机 机器学习 测井曲线 长7段 三叠系 陇东地区 
增量式稀疏密度加权孪生支持向量回归机
《计算机工程》2024年第7期123-132,共10页丁伟杰 顾斌杰 潘丰 
国家自然科学基金(51961125102)。
密度加权孪生支持向量回归机(DWTSVR)是一种能够反映数据内在分布的回归算法,具有预测精度高和鲁棒性强等优点,然而其并不适用于训练样本以增量形式提供的场景。针对该问题,提出一种增量式稀疏密度加权孪生支持向量回归机(ISDWTSVR)。首...
关键词：孪生支持向量回归机 增量学习 稀疏化 密度加权 牛顿迭代法 
基于PSO-SVR的深部调剖效果预测方法
《电脑编程技巧与维护》2024年第5期22-24,84,共4页汪旭颖 
深部调剖效果预测是措施决策和方案优化设计的重要内容。因为影响调剖效果的因素多、数据波动大,所以为增加预测结果的准确性,提出了粒子群优化支持向量回归机的方法。利用数值模拟技术,初步确定影响因素,通过全局寻优的方式进一步搜寻...
关键词：深部调剖 数值模拟 粒子群算法 支持向量回归机 
基于多种机器学习的线上教学质量提升研究
《信息系统工程》2024年第4期136-139,共4页刘经纬 郑佳琪 管刚 
2021年北京市教育委员会科研计划项目“防疫应急状态下高质量教学管理模式研究”(项目编号:SM202110038009)。
教学质量是衡量教育工作的基本指标。由于现有教学质量指标不够完善,线上教学面临缺乏互动、管理不完善等问题。为解决上述问题,研究工作如下:首先,通过调研的线上教学质量指标,结合学生反馈的教学质量因素,确定重点关注指标项。其次,...
关键词：线上教学质量 随机森林 XGBoost 支持向量回归机 
基于EMD-Bayes-SVR组合模型的短期电力负荷预测被引量：2
《电子科技》2023年第12期64-71,共8页王雨前 王万雄 
国家自然科学基金(11971214)。
短期电力负荷是电力供需平衡的关键,针对短期电力负荷预测精度问题,文中提出了EMD(Empirical Mode Decomposition)-Bayes-SVR(Support Vector Regression)组合预测模型,即将原始电力负荷序列通过EMD方法分解为若干个IMF(Intrinsic Mode ...
关键词：短期电力负荷预测 预测精度 经验模态分解 HURST指数 支持向量回归机 贝叶斯优化算法 组合预测模型 误差评价 
增量式约简拉氏非对称ν型孪生支持向量回归机
《计算机科学与探索》2023年第11期2640-2650,共11页张帅鑫 顾斌杰 潘丰 
国家自然科学基金(51961125102)。
拉氏非对称ν型孪生支持向量回归机是一种泛化性能良好的预测算法,然而其并不适用于增量提供样本的场景。为此,提出了一种增量式约简拉氏非对称ν型孪生支持向量回归机(IRLAsy-ν-TSVR)算法。首先,引入正号函数,将有约束最优化问题转换...
关键词：孪生支持向量回归机(TSVR) 半光滑牛顿法 在线学习 增量式学习 约简技术 
基于SSA-SVR的光纤压力传感器温度补偿研究
《电子器件》2023年第5期1268-1274,共7页段松凯 刘守兵 
河南省高等学校重点科研项目(22A460012)。
针对光纤压力传感器存在的温度漂移问题,提出了基于麻雀搜索算法优化的支持向量回归(SSA-SVR)的温度补偿模型。对光纤压力传感器进行标定实验,并采用温度传感器LM35实时检测其工作温度,进而建立SVR温度补偿模型。利用SSA优化SVR的超参数...
关键词：光纤压力传感器 温度补偿 麻雀搜索算法(SSA) 支持向量回归机(SVR) SSA-SVR模型 
AMPSO与SVR相结合的铣刀寿命预测研究
《机械科学与技术》2023年第5期730-735,共6页罗丹 惠记庄 丁凯 张泽宇 邵树军 杜超 
陕西省科技重大专项(2018zdzx01-01-01);中央高校基本科研业务费高新技术培育项目(300102250201);陕西省高等教育教学改革重点攻关项目(19BG010)。
针对支持向量回归机在预测铣刀寿命时惩罚参数和核函数参数难确定、不同的参数设置对预测效果影响较大的问题,提出了自适应变异粒子群算法。在支持向量回归算法的基础上,引入AMPSO优化SVR参数,建立AMPSO与SVR相结合的数控铣刀寿命预测...
关键词：铣刀 支持向量回归机 自适应变异粒子群算法 寿命预测 
基于PSO-SVR模型的光伏功率预测研究被引量：4
《电力与能源》2023年第2期150-156,共7页许鸣吉 孙歌 徐焰 赵彬 陈佳瑜 冯陈佳 
光伏发电功率预测对电网调度工作有着重要的指导意义。以其光伏电站为研究对象,首先分析季节类型、天气类型和气象要素等因素对光伏功率的影响,对历史数据进行分类,选择合适的特征作为训练集;其次,针对支持向量回归机(SVR)模型对内部参...
关键词：光伏功率预测 特征 支持向量回归机模型 粒子群优化算法 
基于L1范数损失的非平行支持向量回归机
《辽宁科技大学学报》2023年第2期101-110,共10页刘历铭 巩荣芬 储茂祥 
辽宁省自然科学基金(2022-MS-353);辽宁省教育厅项目(2020LNZD06,LJKMZ20220640)。
针对NPSVR训练速度和预测精度问题,提出一种基于L1范数损失的非平行支持向量回归机L1NPSVR模型,用于预测数值输出。L1NPSVR通过求解两个较小规模的凸规划问题,建立一个ε_(1)-不敏感的下界函数和一个ε_(2)-不敏感的上界函数。在L1NPSV...
关键词：模式识别 支持向量回归机 非平行支持向量回归机 L1范数损失 
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