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1、隨著船舶工業(yè)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,采用多種預(yù)測(cè)方法、優(yōu)化方法及多準(zhǔn)則評(píng)價(jià)方法等來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)運(yùn)量、求解船舶主尺度要素及進(jìn)行船型方案評(píng)價(jià)等的研究已陸續(xù)出現(xiàn)并且取得了令人矚目的研究成果。但現(xiàn)有方法還非常有限,導(dǎo)致船舶技術(shù)經(jīng)濟(jì)論證的結(jié)果過(guò)分依賴所選擇的方法,因此有必要做進(jìn)一步的研究。 支持向量機(jī)(SVM)是由Vapnik及其研究小組于1995年在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的基礎(chǔ)上提出來(lái)的一類新型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它追求的是在
2、現(xiàn)有信息(即有限樣本)情況的最優(yōu)解而不僅僅是樣本數(shù)趨于無(wú)窮時(shí)的最優(yōu)解。該方法分為支持向量機(jī)分類(SVC)和支持向量機(jī)回歸(SVR),較好地解決了小樣本、非線性、高維數(shù)、局部極小點(diǎn)等實(shí)際問(wèn)題,由于其出色的學(xué)習(xí)性能,該方法己成為當(dāng)前國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)界的研究熱點(diǎn)。用于回歸估計(jì)的支持向量機(jī)方法(SVR)以可控制的精度逼近非線性函數(shù),具有全局最優(yōu)、良好的泛化能力等優(yōu)越性能,但是其在應(yīng)用方面的研究還相當(dāng)缺乏。鑒于支持向量機(jī)具有良好學(xué)習(xí)性能和潛在應(yīng)用價(jià)值
3、,本文嘗試將其應(yīng)用于船舶技術(shù)經(jīng)濟(jì)論證領(lǐng)域中。 論文研究工作的主要內(nèi)容和成果如下: 1.在調(diào)研的基礎(chǔ)上,分析了船舶技術(shù)經(jīng)濟(jì)論證領(lǐng)域中的運(yùn)量預(yù)測(cè)、船型要素?cái)?shù)學(xué)建模和船型方案評(píng)價(jià)的應(yīng)用研究現(xiàn)狀。同時(shí)針對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)方法的發(fā)展及研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析。 2.闡述了支持向量機(jī)方法的理論基礎(chǔ):最優(yōu)化理論,統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論以及核函數(shù)理論。 3.闡述了標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)分類算法和標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)回歸算法的詳細(xì)推導(dǎo)過(guò)程,簡(jiǎn)述
4、了目前存在的其他各種形式的支持向量機(jī)分類和回歸,歸納了求解支持向量機(jī)的訓(xùn)練算法,并總結(jié)了支持向量機(jī)方法的特點(diǎn)。 4.提出了一種基于單參數(shù)的Lagrangian支持向量機(jī)回歸新算法(簡(jiǎn)稱為SPL-SVR),并給出了該改進(jìn)算法的詳細(xì)推導(dǎo)過(guò)程,同時(shí)將其應(yīng)用到人工數(shù)據(jù)集和實(shí)際數(shù)據(jù)集中進(jìn)行檢驗(yàn)。 5.提出了一種基于高斯核參數(shù)加權(quán)的支持向量機(jī)回歸新算法(簡(jiǎn)稱為GKPW-SVR),同樣應(yīng)用人工數(shù)據(jù)集和實(shí)際數(shù)據(jù)集對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)以證明其有效
5、性。 6.將本文提出的支持向量機(jī)回歸改進(jìn)算法引入到運(yùn)量預(yù)測(cè)中,分時(shí)間序列預(yù)測(cè)和影響因素預(yù)測(cè)兩大類進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證。 7.率先將支持向量機(jī)回歸算法引入到船型要素?cái)?shù)學(xué)建模中,針對(duì)實(shí)例進(jìn)行了船長(zhǎng)、船寬、吃水、型深和空船重量的回歸建模,并和常規(guī)回歸建模方法進(jìn)行了比較。 8.率先將核主成分分析(KPCA)方法引入到船型方案的評(píng)價(jià)研究中,進(jìn)行了實(shí)例分析,結(jié)果驗(yàn)證了該方法在船型方案評(píng)價(jià)中的適用性。 結(jié)果證明,支持向量機(jī)方
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