基于粒子群优化的SVM供水管道泄漏诊断方法

• 作者: 卢宁 王学渊 钟新荣 陈志刚
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 供水管道 泄漏诊断 支持向量机 粒子群算法 参数优化 PSO-SVM
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 测控与自动化技术
• 页码范围: 156-159,164
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.1-34|TP274.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.07.036

摘要

供水管道泄漏会造成水资源浪费和经济损失,传统支持向量机泄漏诊断模型中存在参数选择不确定的问题,导致其分类结果不稳定.提出将粒子群进化算法应用于泄漏诊断支持向量机模型中的参数优化选择,利用粒子群群体智能优化搜索从全局迅速地迭代出合理的支持向量机的惩罚参数以及核参数,使建立的PSO-SVM管道泄漏诊断模型达到最优.实验测试表明,通过结合粒子群算法全局搜索收敛速度快的优点,有效地解决了支持向量机模型中两个重要参数优化选择的问题,提升了支持向量机分类的准确率和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志刚	北京建筑大学机电与车辆工程学院	31	44	4.0	6.0
5	卢宁	北京建筑大学机电与车辆工程学院	12	37	4.0	6.0
7	王学渊	北京建筑大学机电与车辆工程学院	2	4	1.0	2.0
11	钟新荣		1	4	1.0	1.0