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由于石油天然气的特殊性,管道周围存在多处非破坏性干扰事件,给预警系统报警的准确性带来了巨大挑战。为提高有背景干扰情况下对破土事件(Excavation Acitivity,EA)的检测水平,开发了破土事件检测(Excavation Acitivity Detection,EAD)算法。利用光纤管道安全预警系统(Pipeline Security Forewarning System,PSFS)在西气东输武汉—鄂州段的现场数据,建立了EA和干扰事件(Non Excavation Acitivity,NEA)数据库。根据信号特性提炼了振动信号的Pisarenko谐波分解特征、相邻采样点的Itakura距离特征、Mel频率倒谱系数特征,设计了隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)双层分类结构,由HMM计算最优状态序列,然后输入SVM分类器区分信号中是否有EA。结果表明:该EAD算法结构能够有效提升有背景干扰情况下EA信号的检出率,经现场测试EA信号检出率为85.5%。研究结果可为光纤管道安全预警系统在开放性现场的应用提供理论依据。 相似文献
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支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择,为了改善支持向量机的分类准确率,本文采用基于混沌机制的人工蜂群算法对其参数进行优化。在传统人工蜂群算法的基础上,采用Logistic混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略,进一步提高人工蜂群算法的收敛速度和寻优精度。该方法采用分类准确率作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化。通过对多个标准数据集的分类测试,证明基于混沌机制的人工蜂群算法优化的支持向量机分类器能够获得更高的分类准确率。 相似文献
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管道风险评估是管道风险管理的重要组成部分,其目的是通过对风险的调查和分析,识别可能导致管道事故的重要因素,使得管道风险管理更加科学化。为了对管道日常运行状态风险进行准确评估,提出了一种利用人工蜂群算法优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)管道安全风险评估方法:建立管道风险评估模型,从工艺运行角度收集成品油管道、正反输原油管道、掺混输送原油管道的工艺运行特征,并形成样本特征集合。对这4种类型管道的特征集合进行试验验证,结果表明:在小样本情况下,采用基于人工蜂群算法优化的SVM管道风险评估方法正确率较高,并具有良好的普适性,能够根据管道实际运行状态给出正确的风险评估结果。(图3,表1,参21) 相似文献
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人类基因启动子识别是医学研究的基本需要。提取DNA序列碱基的PZ曲线特征、二核苷酸空间结构特征、保守信号似然得分,以及K联体似然得分,结合GC含量变化和非均匀指数,构建基于粒子群优化的支持向量机算法来识别人类基因启动子。利用粒子群优化支持向量机参数进行优化避免了人为选择的随机性,并且在分类问题中表现出较好的稳健性。对测试集的10-折交叉检验结果为:敏感性为92%,特异性为91%,马修斯关联系数为0.83。该结果表明,基于粒子群优化的支持向量机算法能有效识别启动子序列。 相似文献
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利用通信光纤感知管道沿线的振动、应变、温度,实现管道沿线威胁事件的监测与定位是国内外研究的热点,但将3种感知数据融合应用仍然处于探索阶段。基于光纤传感原理,提出了管道伴行光缆振动、应变、温度联合监测的方法:利用振动数据进行长度对齐、第三方活动监测,应变数据进行侧向位移监测,温度数据进行泄漏监测等运行异常分析,多维监测数据经过空间长度对准、时间对齐后进行联合分析、交互验证,能够进一步降低误报率。3种感知数据的融合应用能够实现管道复杂环境的线路状态感知,可为管道安全运行提供决策支持。 相似文献
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廖文婧 《西南大学学报(自然科学版)》2014,36(5)
该文提出一种基于边界支持向量的自适应增量支持向量机,对每轮训练的样本集提取其边界支持向量,从而减少训练向量数目,提高训练效率。通过自适应调整参数,可以更好地适应新增样本。采用 UCI（University of California Irvine）机器学习数据库和Statlog数据库对本文方法进行验证,实验结果表明本文方法的训练时间优于标准支持向量机和一般增量支持向量机。其分类精度也明显优于一般增量支持向量机,在训练数据较少时,其分类精度与标准支持向量机相差不大,但随着训练数据的增加,分类精度逐渐超越标准支持向量机。该文的方法更适合大规模数据集的增量学习。 相似文献
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强模糊支持向量机在稻瘟病气象预警中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
针对稻瘟病气象顸警中样本含有模糊信息,支持向量机对含有模糊信息样本无法处理的问题,建立适合稻瘟病气象预警特点的分类预警算法(强模糊支持向量机).以模糊事件的可信性测度为基础,将模糊分类问题转化为求解模糊机会约束规划问题;将模糊机会约束规划化转化为与其等价的二次规划,据此给出强模糊支持向量机.并且研究了强模糊支持向量机在稻瘟病气象预警中的应用方法.对浙江省宁波市某水稻种植区2004-2007年稻瘟病气象预警试验,数据结果与实际情况吻合.由此可说明强模糊支持向量机能较好地解决样本中含有模糊信息的分类问题,基于强模糊支持向量机的稻瘟病气象预警方法对于稻瘟病气象预警有较大的优越性. 相似文献
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《油气储运》2021,(8)
现有的油气管道第三方破坏检测方法的检测效率低、易受环境磁场等外界干扰,导致误报率较高。为了提高检测率,提出一种基于分布式光纤传感技术的油气管道破坏信号检测方法:先计算检测时段内每帧信号的短时能量与修正过零率,再计算所有帧信号的短时平均能量与修正过零率标准差,然后将两者联合起来,通过对破坏信号的有、无进行判定,可以实现有效检测管道破坏信号,大大降低了管道监测系统的误报率。分别模拟不同的人工、机械破坏信号,对新建的联合检测方法进行可行性、有效性验证,结果表明:将短时平均能量与修正过零率标准差联合检测管道破坏信号的方法能够剔除干扰,对人工、机械模拟入侵事件检测准确率超过90%,可为管道安全运行提供技术保障。(图8,表1,参36) 相似文献
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[目的]应用参数优化支持向量机对水稻施氮水平进行准确分类预测,为水稻精准施肥和高产管理提供科学依据.[方法]以水稻品种金优458为试验材料,设4个施氮水平(从高至低折合纯氮用量分别为225、150、75和0 kg/ha),通过叶绿素测量仪SPAD-502获取水稻第6~9叶序叶片的SPAD值(即叶尖、叶中和叶枕的SPAD值),并分别应用网格搜索算法和粒子群算法参数优化支持向量机对4个施氮水平下的水稻叶片SPAD值进行训练和预测分类.[结果]对于第7、8叶序、第7~9叶序及第6~8叶序叶片组合,粒子群算法参数优化支持向量机对水稻施氮水平的分类识别效果均优于网格搜索算法,其准确率均高于75.000%,对归一化处理后的第7、8叶序叶片组合识别率最高,达88.889%.[结论]基于粒子群算法参数优化支持向量机适用于水稻施氮水平分类预测,能满足农学研究的需求. 相似文献
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《安徽农业科学》2020,(6)
最小二乘支持向量机预测时,其参数的选取大部分只依赖于人工经验,无法实现自适应寻优,阻碍了其学习与泛化能力。针对该问题,采用灰狼优化算法对最小二乘支持向量机参数寻优,以1978—2016全国红枣产量数据为研究对象,利用最小二乘支持向量机的最优参数对红枣产量数据进行拟合与预测。为避免过拟合现象,将1978—2007和2013—2016年数据分别作为模型的训练与预测数据,2008-2012年数据用于交叉验证,同时为检验该模型的预测性能,将其与ARIMA模型的预测效果进行对比分析。实证分析表明,基于灰狼优化算法的最小二乘支持向量机模型预测的平均相对误差小于ARIMA模型预测的平均相对误差,其可适用于红枣产量的预测,也进一步表明灰狼优化算法对最小二乘支持向量机参数优化的有效性。 相似文献
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基于双编码遗传算法的支持向量机作物病害图像识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实现作物病害的计算机识别,采用基于双编码遗传特征选择的支持向量机和病害图像多特征参数识别病害的方法,对病害图像增强处理,彩色病斑分割,特征参数提取,构建双编码遗传算法优化特征子集,并赋予权重的一对一投票策略支持向量机来分类识别作物病害进行研究.结果表明:在同等条件下,该方法与没有采用遗传算法的支持向量机相比,特征向量减少了38％,正确率提高了6.29％. 相似文献
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飞机结冰会影响飞机飞行的各项性能指标,严重威胁飞行安全,但是飞机的结冰信息难以全面获取,因此提出一种基于特征和支持向量机的飞机结冰严重状态分类的算法。获取多个结冰传感器的信息构成测量向量并提取其特征,采用主要飞行参数构造飞机结冰严重状态特征空间,并建立多个支持向量机进行飞机结冰状况分类。该方法建立测量向量与飞机结冰严重状态之间的联系,能对飞机空中结冰严重程度作出较好的识别。 相似文献
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《油气储运》2016,(9)
近年来由于第三方施工造成的管道破坏事件频频发生,管道安全防护问题受到广泛关注,急需长距离油气管道实时安全防护技术从而保障管道安全运行。管道安全预警技术可通过埋设在土壤中的传感器采集信号,实现对人为活动的识别和判断。目前,常用的管道安全预警技术主要包括光纤传感和地震波检测。根据采用的光学原理的不同,光纤传感类管道安全预警技术可分为MachZehnder型、Sagnac型、Bragg光纤光栅型及Φ-OTDR型4类。在此对光纤传感类管道安全预警技术和地震波检测类安全预警技术进行了综合分析,从技术原理、占用光纤数量、监测距离、灵敏度和识别效果等几个方面对各项技术进行了比较,给出了各项技术的优缺点,可为今后油气管道安全预警技术的选择和应用提供有益参考。 相似文献
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基于支持向量机模型的财务预警应用研究 总被引：3，自引：0，他引：3
应用上市公司财务比率数据,采用支持向量机模型(SVM)对上市公司财务危机进行预警,给出了财务预警指标及量化方法,分析了基于支持向量机模型的中长期预警能力。研究结果表明了支持向量机应用于财务预警的可行性和实用性,最后提出了以多模式分类标识财务预警警度的可能性。 相似文献
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基于支持向量机的DNA序列分类系统的设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统统计方法进行DNA序列分类时要求DNA序列样本的概率分布函数已知，但多数情况下概率分布函数未知这一问题，采用支持向量机这一新的机器学习方法对DNA序列进行分类；以VB和Matlab为主要工具开发了基于支持向量机的DNA序列分类系统。结果表明：该系统能够动态选择DNA训练样本、待测试样本．以及支持向量机模型中的参数，并根据用户的指定条件动态输出计算结果；对于预测一批已知正确分类答案的DNA序列，系统能够自动统计识别率，以观察参数变化对于算法执行结果的影响。支持向量机能够在概率分布函数未知的条件下对DNA序列进行分类。 相似文献