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基于PLS-SVR的三组分混合气体定量分析
为了进一步提高多组分气体分析的准确度，对采用AOTF—NIR 光谱仪采集甲烷、乙烷和丙烷多组分混合气体的近红外光谱数据建立了新的分析模型。首先对光谱数据采用偏最小二乘法(以下简称PLS)进行特征提取，随后将提取得到的潜变量作为支持向量回归机(以下简称SVR)的输入建立多组分混合气体的定量分析模型。结果显示，PLS特征提取耦合SVR 对近红外光谱的定量分析取得了很好的分析效果。
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论文研究-基于SVR对交通流中线性关联关系的分析与研究.pdf
针对断面交通检测数据往往存在着错误、缺失、包含较多噪声等问题，提出了一种基于支持向量回归机的数据预处理方法。先将相邻路段的数据运用线性回归思想筛选、重组，添加到支持向量回归机的数据集中，然后对相邻路段与预测路段之间线性关系进行实时的、动态的分析和计算，从而避免了数据丢失，既有效地压缩了训练集特征数，提高了计算效率，也提高了模型的泛化能力。实验结果表明，对比未作预处理的SVR模型，改进后的模型拟合度提高了25倍，均方误差也明显减小。
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论文研究-一种基于SVR的定位误差修正算法.pdf
针对井下无线信号传播环境发生改变需要重新采集RSS（received signal strength）指纹数据的问题，提出一种基于支持向量回归（SVR）的定位误差修正算法。该算法在离线阶段利用支持向量回归机，建立待训练点的RSS值和定位结果与定位误差之间的非线性关系，在线阶段利用该模型计算RSS样本的定位误差，并修正定位结果。实验结果表明，在离线训练点数量增加前后，该修正算法比指纹匹配算法的定位误差分别减少了22%与38%。
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论文研究-用于图像恢复的基于SVR的自适应新滤波器的研究.pdf
提出了一种用SVR回归器识别脉冲噪声的思想，并将其应用于图像滤波和恢复，形成了用于对脉冲噪声进行滤波的SVR自适应滤波器。这种滤波器在滤波时，先用SVR对待识别像素作噪声识别，再对含噪声的像素作中值滤波。用SVR作噪声识别时，先对滤波窗口作SVR回归，通过待识别像素回归距的大小判断其是否含有噪声。在进行SVR回归时，使用鲁棒的Huber损失函数。由于更充分地利用了待识别像素点的局部背景信息，这种滤波器提高了脉冲噪声 ...
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论文研究-加权因子的PSO-SVR区域空气PM2.5浓度预报方法.pdf
针对区域PM2.5浓度预报这一问题进行了研究，通过结合支持向量回归机（SVR）和粒子群优化算法（PSO），提出了一种加权因子的预报方法（W-PSO-SVR）。该方法采用了对预报模型的输入变量进行［0，1］间的不均等加权赋值，权重值由PSO搜索求得，通过不断寻优迭代，赋予输入变量的不均等权重，从而建立预报模型。采用该方法的区域空气的PM2.5浓度预报结果表明，与单独的支持向量回归机模型和0或1的加权因子的支持向量回归模型相比，W-PSO-SVR预报精度提高明显，能较好地实现对模型输入参数的有效选择。
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论文研究-旅游客流量预测：基于季节调整的PSO-SVR模型研究.pdf
... ，所以采取季节调整方法对样本数据进行预处理，消除季节性的影响，可以提高客流量预测的准确性。同时SVR（支持向量回归机）是一种良好的机器学习方法，非常适合预测研究，辅以PSO（粒子群算法）选取合适的回归参数可以获得更加精确的预测结果。鉴于此，构建一种考虑季节影响的PSO-SVR模型，以北京为例将不同旅游客流量预测方法的拟合优度进行比较。结果显示：季节调整的PSO-SVR模型预测精度明显高于SVR、季节调整的SVR和PSO-SVR模型，该模型是进行旅游客流量预测的有效工具。
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论文研究-GAFSA优化SVR的网络流量预测模型研究.pdf
... 。针对此类问题, 研究了一种通过GAFSA(全局人工鱼群算法)优化SVR模型的网络流量预测方法。GAFSA是一种群智能优化算法, 寻优效果显著。采用GAFSA对SVR预测模型进行参数寻优, 可以得到使预测效果最佳的训练参数; 使用这组最优参数训练SVR, 建立网络流量预测模型, 可以很好地改善基于其他智能优化算法改进的SVR网络流量预测模型多次预测结果相差较大的问题, 使 ... 趋于稳定, 同时也可以提高预测精准度。仿真结果表明, GAFSA-SVR网络流量预测模型与其他模型相比, 预测结果基本稳定, 精 ...
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