船舶技术经济论证中的支持向量机方法研究及应用
发布时间：2021-08-11 11:37
随着船舶工业和计算机技术的发展，采用多种预测方法、优化方法及多准则评价方法等来预测未来运量、求解船舶主尺度要素及进行船型方案评价等的研究已陆续出现并且取得了令人瞩目的研究成果。但现有方法还非常有限，导致船舶技术经济论证的结果过分依赖所选择的方法，因此有必要做进一步的研究。支持向量机（SVM）是由Vapnik及其研究小组于1995年在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原则的基础上提出来的一类新型的机器学习方法，它追求的是在现有信息（即有限样本）情况的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷时的最优解。该方法分为支持向量机分类（SVC）和支持向量机回归（SVR），较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题，由于其出色的学习性能，该方法已成为当前国际机器学习界的研究热点。用于回归估计的支持向量机方法（SVR）以可控制的精度逼近非线性函数，具有全局最优、良好的泛化能力等优越性能，但是其在应用方面的研究还相当缺乏。鉴于支持向量机具有良好学习性能和潜在应用价值，本文尝试将其应用于船舶技术经济论证领域中。论文研究工作的主要内容和成果如下：1．在调研的基础上，分析了船舶技术经济论证领域中的运...
【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：137 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
SPLSVR算法回归结果(26个无噪声样本)
还是将上述等间隔产生的26个点作为训练样本，利用在区间【一10，10]上等间隔随机产生的34个无噪声样本作为测试样本，进行误差分析，测试结果见图3一2。勺一0仓x沐荟u一s“^图3一ZSPL一SVR算法回归结果(34个无噪声样本)注:设计参数为C=巧，aZ=10.5，:=0.001同理，还是将上述等间隔产生的26个点作为训练样本，利用在区间卜10，10]上等间隔随机产生的67个无噪声样本作为测试样本，进行误差分析，测试结果见图3一3。训练样本测试样本0x认荟‘一s”^图3一3SPL一SVR算法回归结果(67个无噪声样本)注:设计参数为C=15，J“一10
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【参考文献】：
期刊论文
[1]核主成分分析（KPCA）在企业经济效益评价中的应用[J]. 徐义田,王来生,崔文善,张好治. 数学的实践与认识. 2006(01)
[2]城市综合竞争力评价研究[J]. 殷晓莉,王里克. 生产力研究. 2005(11)
[3]训练支持向量机的Huber近似算法[J]. 周水生,詹海生,周利华. 计算机学报. 2005(10)
[4]支持向量机在集装箱吞吐量预测上的应用[J]. 戴燚,王锡淮,肖健梅. 水运工程. 2005(08)
[5]机械手肋骨冷弯机控制系统[J]. 胡勇,王呈方. 船海工程. 2005(04)
[6]层次分析法在船型方案选优中的应用[J]. 汪敏,王丽铮. 船海工程. 2005(04)
[7]川江及三峡库区散装化学品船型主尺度优化[J]. 董元胜. 船舶工业技术经济信息. 2005(08)
[8]贫信息状态下的集装箱吞吐量精确预测灰色模型[J]. 刘斌,陈得力. 大连海事大学学报. 2005(02)
[9]单参数支持向量回归算法[J]. 孙德山,吴今培,侯振挺,肖健华. 系统工程学报. 2005(01)
[10]训练支持向量机的低维Newton算法[J]. 周水生,周利华. 系统工程与电子技术. 2004(09)
博士论文
[1]基于支持向量机的过程工业数据挖掘技术研究[D]. 张英.浙江大学 2005
[2]内河航运需求与供给理论、方法研究[D]. 蒋惠园.武汉理工大学 2004
[3]支持向量机及其在控制中的应用研究[D]. 孙宗海.浙江大学 2003
[4]船型方案论证与智能决策方法研究[D]. 桑松.大连理工大学 2002
硕士论文
[1]多元线性模型与岭回归分析[D]. 何秀丽.华中科技大学 2005
[2]支持向量回归算法的研究及其在食物安全中的应用[D]. 徐义田.中国农业大学 2005
[3]大连理工大学IT-MBA教育项目开发研究[D]. 蔺全欣.大连理工大学 2004
本文编号：3336090
【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：137 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
SPLSVR算法回归结果(26个无噪声样本)
还是将上述等间隔产生的26个点作为训练样本，利用在区间【一10，10]上等间隔随机产生的34个无噪声样本作为测试样本，进行误差分析，测试结果见图3一2。勺一0仓x沐荟u一s“^图3一ZSPL一SVR算法回归结果(34个无噪声样本)注:设计参数为C=巧，aZ=10.5，:=0.001同理，还是将上述等间隔产生的26个点作为训练样本，利用在区间卜10，10]上等间隔随机产生的67个无噪声样本作为测试样本，进行误差分析，测试结果见图3一3。训练样本测试样本0x认荟‘一s”^图3一3SPL一SVR算法回归结果(67个无噪声样本)注:设计参数为C=15，J“一10
还是将上述等间隔产生的26个点作为训练样本，利用在区间【一10，10]上等间隔随机产生的34个无噪声样本作为测试样本，进行误差分析，测试结果见图3一2。勺一0仓x沐荟u一s“^图3一ZSPL一SVR算法回归结果(34个无噪声样本)注:设计参数为C=巧，aZ=10.5，:=0.001同理，还是将上述等间隔产生的26个点作为训练样本，利用在区间卜10，10]上等间隔随机产生的67个无噪声样本作为测试样本，进行误差分析，测试结果见图3一3。训练样本测试样本0x认荟‘一s”^图3一3SPL一SVR算法回归结果(67个无噪声样本)注:设计参数为C=15，J“一10
【参考文献】：
期刊论文
[1]核主成分分析（KPCA）在企业经济效益评价中的应用[J]. 徐义田,王来生,崔文善,张好治. 数学的实践与认识. 2006(01)
[2]城市综合竞争力评价研究[J]. 殷晓莉,王里克. 生产力研究. 2005(11)
[3]训练支持向量机的Huber近似算法[J]. 周水生,詹海生,周利华. 计算机学报. 2005(10)
[4]支持向量机在集装箱吞吐量预测上的应用[J]. 戴燚,王锡淮,肖健梅. 水运工程. 2005(08)
[5]机械手肋骨冷弯机控制系统[J]. 胡勇,王呈方. 船海工程. 2005(04)
[6]层次分析法在船型方案选优中的应用[J]. 汪敏,王丽铮. 船海工程. 2005(04)
[7]川江及三峡库区散装化学品船型主尺度优化[J]. 董元胜. 船舶工业技术经济信息. 2005(08)
[8]贫信息状态下的集装箱吞吐量精确预测灰色模型[J]. 刘斌,陈得力. 大连海事大学学报. 2005(02)
[9]单参数支持向量回归算法[J]. 孙德山,吴今培,侯振挺,肖健华. 系统工程学报. 2005(01)
[10]训练支持向量机的低维Newton算法[J]. 周水生,周利华. 系统工程与电子技术. 2004(09)
博士论文
[1]基于支持向量机的过程工业数据挖掘技术研究[D]. 张英.浙江大学 2005
[2]内河航运需求与供给理论、方法研究[D]. 蒋惠园.武汉理工大学 2004
[3]支持向量机及其在控制中的应用研究[D]. 孙宗海.浙江大学 2003
[4]船型方案论证与智能决策方法研究[D]. 桑松.大连理工大学 2002
硕士论文
[1]多元线性模型与岭回归分析[D]. 何秀丽.华中科技大学 2005
[2]支持向量回归算法的研究及其在食物安全中的应用[D]. 徐义田.中国农业大学 2005
[3]大连理工大学IT-MBA教育项目开发研究[D]. 蔺全欣.大连理工大学 2004
本文编号：3336090
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