bck

收藏本站

基于机器学习方法的分类与预测问题研究

【摘要】:随着计算机与互联网技术的不断发展,海量数据信息存在于日常生活中的各个领域,人们可以从海量数据中获取丰富的有价值信息。伴随着大数据时代的到来,各个领域都迎来了新的挑战,如何提高对海量数据的分析与应用效率,已经成为人们关注的热点问题。机器学习作为人工智能的重要分支,在大数据的研究与处理方面处于最前沿的研究方法。绝大多数的机器学习算法本质都是建立优化模型,使用优化算法对目标函数进行优化,通过训练得到最优模型。因此,优化算法在机器学习算法的研究与实现中占有主导地位。本文主要对BP神经网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)以及几种智能优化算法进行研究,并将这些算法应用到不同研究背景下分析其可行性和实用性。论文主要研究内容如下:(1)为了更好的平衡粒子的全局搜索能力和局部开发能力,解决GSA中存在的过早收敛、局部优化能力差等问题。将PSO算法中的群体信息交流功能与GSA算法中的局部搜索功能相结合,提出了基于时变惯性权重策略的PSO-GSA算法(TVIW-PSOGSA)。选取23个基准测试函数评估TVIW-PSO-GSA算法的寻优性能。实验结果表明,与PSO-GSA、GSA、GA和PSO算法的收敛精度相比,TVIW-PSO-GSA算法的收敛精度最高,稳定性最好,且收敛速度和性能均优于其他算法。(2)针对SVM方法的参数选择问题,使用TVIW-PSO-GSA算法优化SVM的惩罚参数C和核函数参数?,提出了改进的SVM方法(TVIW-PSO-GSA-SVM)。为验证所改进方法在实际问题中的可行性和有效性,将其应用到空气质量等级分类预测与UCI数据集分类问题中,并与其他算法的预测结果进行比较。实验结果表明,与PSO-GSA-SVM、GSA-SVM、GA-SVM和PSO-SVM方法相比,TVIW-PSO-GSA-SVM方法准确率更高。(3)考虑传统流感监测体系发布数据的滞后性,首先基于谷歌流感趋势数据(Google Flu Trends,GFT)建立了流感预测模型,并将基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP神经网络的模型应用到流感预测中,建立了基于GA-BP的非线性流感预测模型;其次,通过对美国十个区域的流感样病例(Influenza-Like Illness,ILI)数据进行分析,发现十个区域每年的流感样爆发人数均具有明显的季节性,从而将美国十个区域的流感发病分为流行期和非流行期,并在此基础上建立了分季流感预测模型;最后,通过对比各模型之间以及GA-BP与传统最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)对美国十个区域流感预测的预测结果,可以发现:基于GA-BP非线性模型的预测结果在大部分区域均优于线性模型;区域间的交互作用对流感传播有一定的影响;分季流感预测模型相比于原始未分季流感预测模型,其预测精度更高,效果更好,更能反映流感传播的真实水平。(4)通过分析影响流感传播的因素,建立了基于推特(Twitter)数据和疾病预防控制中心(Center for Disease Control and Prevention,CDC)数据的流感预测模型(模型1-3),并提出了一种改进的PSO算法来优化支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的参数(IPSO-SVR),并将其应用到流感预测模型中对区域ILI百分比(%ILI)进行预测。对比各模型间的预测结果,可以发现:Twitter数据与历史流感数据中包含的信息互补,即Twitter数据保障了流感实时预测的准确性,历史数据能够较好地预测未来的流感趋势变化;与基于改进人工树算法的BP神经网络(IAT-BPNN)流感预测模型相比,模型3中IPSO-SVR方法的预测结果更优;模型3中IPSO-SVR方法不仅适用于HHS定义的10个区域的流感预测,同时也为优化SVR的参数提供了一种新的方法。(5)在MEMS矢量水听器阵列信号处理的研究中,波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题占据着重要的地位。本文针对该问题提出了基于TVIW-PSO-GSA-BP和TVIW-PSO-GSA-MUSIC的DOA估计方法,并将其应用于矢量水听器的波达方向估计中。通过仿真实验和汾河二库湖试实验,将提出的两种方法估计结果与其他方法估计结果进行比较,可以发现,TVIW-PSO-GSA-BP方法的DOA估计结果均优于BP、PSO-BP和GSA-BP方法;TVIW-PSO-GSA-MUSIC方法的DOA估计结果相比于MUSIC、PSOMUSIC和GSA-MUSIC方法效果更好,准确率更高。从而验证了本文提出两种DOA估计方法在MEMS矢量水听器波达方向估计问题中的有效性。

下载App查看全文

(如何获取全文? 欢迎:、、)

支持CAJ、PDF文件格式


【相似文献】
中国期刊全文数据库 前19条
1 李兵;林文钊;罗峥尹;;基于机器学习的智慧农业决策系统设计与实现[J];信息与电脑(理论版);2018年24期
2 舒娜;刘波;林伟伟;李鹏飞;;分布式机器学习平台与算法综述[J];计算机科学;2019年03期
3 刘传会;汪小亚;郭增辉;;机器学习在反洗钱领域的应用与发展[J];清华金融评论;2019年04期
4 孟雨;;机器学习让计算机更智能[J];计算机与网络;2019年14期
5 高华川;;机器学习在经济学中的应用[J];纳税;2019年24期
6 李阳;;机器学习在网络空间安全研究中的应用分析[J];电脑知识与技术;2019年24期
7 胡思润;杨晓旭;宋靖华;;基于机器学习的城市生成方法研究[J];智能建筑与智慧城市;2019年11期
8 蒋良孝;;机器学习课程教学的实践探索[J];新课程研究;2019年23期
9 ;降低机器学习门槛的六大工具[J];电脑知识与技术(经验技巧);2019年10期
10 朱辉;;机器学习在企业级场景中的实践与探讨[J];中国建设信息化;2018年03期
11 彭传意;;机器学习——我们该如何与机器竞争[J];数字通信世界;2018年01期
12 陈轶翔;埃里克·布伦乔尔森;汤姆·米切尔;;机器学习的能力范围及其对劳动力的影响[J];世界科学;2018年04期
13 赵长林;;机器学习即服务[J];网络安全和信息化;2017年10期
14 ;机器学习作用于信息安全的五大顶级案例[J];网络安全和信息化;2018年01期
15 吴承杨;;2018年来说说机器学习[J];软件和集成电路;2018年05期
16 宋雯博;;大数据下的机器学习的应用趋势[J];电脑迷;2018年09期
17 吴炜;孙强;;应用机器学习加速新材料的研发[J];中国科学:物理学 力学 天文学;2018年10期
18 宋明成;;机器学习隐私的安全隐患[J];计算机与网络;2018年16期
19 游思奇;;解读机器学习与深度学习的发展及应用[J];计算机产品与流通;2018年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 王珏;;归纳机器学习[A];2001年中国智能自动化会议论文集(上册)[C];2001年
2 王衍鲁;张利会;张淑洁;石洁茹;王鹏;;大学新生学校适应的个体与环境因素探究:基于机器学习的考察[A];第二十届全国心理学学术会议--心理学与国民心理健康摘要集[C];2017年
3 张长水;;大数据机器学习[A];2015年中国自动化大会摘要集[C];2015年
4 何琳;侯汉清;;基于标引经验和机器学习相结合的多层自动分类[A];2005年中国索引学会年会暨学术研讨会论文集[C];2005年
5 李刚;郭崇慧;林鸿飞;杨志豪;唐焕文;;基于词典法和机器学习法相结合的蛋白质名识别[A];大连理工大学生物医学工程学术论文集(第2卷)[C];2005年
6 徐礼胜;李乃民;王宽全;张冬雨;耿斌;姜晓睿;陈超海;罗贵存;;机器学习在中医计算机诊断识别系统中的应用思考[A];第一届全国中西医结合诊断学术会议论文选集[C];2006年
7 吴沧浦;;智能系统与机器学习的新领域[A];西部大开发 科教先行与可持续发展——中国科协2000年学术年会文集[C];2000年
8 蔡健平;林世平;;基于机器学习的词语和句子极性分析[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年
9 ;基于机器学习的大数据防诈骗能力研究与应用[A];2018中国信息通信大会论文摘要集[C];2018年
10 ;基于机器学习的影响感知无线根因问题快速定位研究[A];2018中国信息通信大会论文摘要集[C];2018年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 殷曦;基于机器学习及统计计算模型的膜蛋白结构预测[D];上海交通大学;2017年
2 杨静;蛋白质残基相互作用预测及其在结构建模中的应用研究[D];上海交通大学;2018年
3 刘浏;基于机器学习的恶意代码检测与分类技术研究[D];国防科技大学;2017年
4 韩启迪;基于非线性成矿动力系统的机器学习方法应用研究[D];中国地质大学(北京);2019年
5 薛红新;基于机器学习方法的分类与预测问题研究[D];中北大学;2019年
6 王磊;基于机器学习的药物—靶标相互作用预测研究[D];中国矿业大学;2018年
7 张庆;钙钛矿型功能材料的基因组工程研究[D];上海大学;2018年
8 管月;医学肿瘤影像分类算法研究及其在肝癌上的应用[D];南京大学;2018年
9 郝小可;基于机器学习的影像遗传学分析及其应用研究[D];南京航空航天大学;2017年
10 施建明;基于机器学习的产品剩余寿命预测方法研究[D];中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所);2018年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 胡梓民;基于机器学习的复杂电力设备故障诊断模型研究[D];华北电力大学(北京);2019年
2 周琦;基于机器学习的电站风机故障诊断研究[D];华北电力大学(北京);2019年
3 吴凡;基于机器学习的异常数据流量分类[D];武汉纺织大学;2019年
4 Mazin Yousif Ahmed Mohammed(马赞);基于机器学习的内部延迟估计网络层析成像[D];华北电力大学(北京);2019年
5 鲁俊良;基于机器学习的智能电网虚假数据攻击检测研究[D];华北电力大学(北京);2019年
6 郭鑫;机器学习分类算法在居民收入预测中的应用[D];华北电力大学(北京);2019年
7 杨珮鑫;基于机器学习的分布式发电并网保护研究[D];上海交通大学;2016年
8 曹诚;基于机器学习的中文豆瓣影评情感强度分析[D];上海交通大学;2018年
9 邱佳;量子力学辅助的机器学习算法对AIE效应的预测和理解[D];华南理工大学;2019年
10 陈锐;基于机器学习的重度扩张型心肌病患者预后评估研究[D];华南理工大学;2019年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 CIO.com资深作家 Clint Boulton 编译 Charles;[N];计算机世界;2018年
2 Bob Violino 编译 Charles;[N];计算机世界;2018年
3 本报驻波士顿记者 侯丽;[N];中国社会科学报;2019年
4 王方 编译;[N];中国科学报;2019年
5 Matt Asay 编译 Monkey King;[N];计算机世界;2019年
6 本报记者 操秀英;[N];科技日报;2019年
7 彭博企业数据业务全球负责人 Gerard Francis;[N];计算机世界;2019年
8 Isaac Sacolick 编译 Charles;[N];计算机世界;2019年
9 记者 张梦然;[N];科技日报;2019年
10 惠赞瑾;[N];中国会计报;2019年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978


{bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育下载}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck体育下载}| {bckbet}| {bcksports}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bck官网}| {bck体育下载}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育app}| {bck体育}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育下载}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bck官网}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育官网}| {bcksports}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bckbet}|
{uc8}| {uc8体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐城}| {uc8彩票}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8老虎机}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8老虎机}| {uc8彩票}| {uc8}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {uc8彩票}| {uc8}| {uc体育}| {UC体育}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}|