本文關(guān)鍵詞： 支持向量機(jī) 遺傳算法 海雜波 相空間重構(gòu)　出處：《物理學(xué)報(bào)》2014年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于復(fù)雜非線性系統(tǒng)的相空間重構(gòu)理論,提出了一種基于遺傳算法的支持向量機(jī)預(yù)測方法.利用改進(jìn)的自相關(guān)法和飽和關(guān)聯(lián)維數(shù)法確定混沌信號(hào)的時(shí)間延遲和嵌入維,從而實(shí)現(xiàn)相空間重構(gòu).通過遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)中的懲罰系數(shù)和核函數(shù)參數(shù),并結(jié)合支持向量機(jī)建立混沌序列的單步預(yù)測模型,從預(yù)測誤差中檢測出淹沒在混沌背景中的微弱信號(hào)(包括瞬態(tài)信號(hào)和周期信號(hào)).以Lorenz系統(tǒng)和加拿大McMaster大學(xué)利用IPIX雷達(dá)實(shí)測得到的海雜波數(shù)據(jù)作為混沌背景噪聲進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該方法能夠有效地從混沌背景噪聲中檢測出微弱目標(biāo)信號(hào),所得的均方根誤差為0.00049521(信噪比為-89.7704 dB),這比傳統(tǒng)支持向量機(jī)方法的均方根誤差(0.049,信噪比為-54.60 dB)降低了兩個(gè)數(shù)量級(jí).
[Abstract]:The theory of phase space reconstruction of complex nonlinear systems based on a support vector machine prediction method based on genetic algorithm. To determine the chaotic signal time delay and embedding dimension by auto correlation method is improved and the saturated correlation dimension method, so as to realize the phase space reconstruction. Through the genetic algorithm to optimize the support penalty coefficient and kernel parameter vector in the machine, and combined with the single step to support the establishment of chaotic sequence vector machine prediction model, detect the weak signal submerged in chaos in the background from the predictive error (including transient signal and periodic signal). In the Lorenz system and McMaster University in Canada by IPIX radar measured sea clutter data as chaotic background noise simulation the results show that this method can effectively detect from chaotic background noise in a weak target signal, the RMS error is 0.00049521 (signal-to-noise ratio -89.7704 dB), root mean square error than the traditional support vector machine method (0.049, SNR = -54.60 dB) decreased by two orders of magnitude.

【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心 江蘇省氣象探測與信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):61072133) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新計(jì)劃(批準(zhǔn)號(hào):BY2013007-02,BY2011112) 江蘇省高等學(xué)校科研成果產(chǎn)業(yè)化推進(jìn)計(jì)劃(批準(zhǔn)號(hào):JHB2011-15) 江蘇省“六大人才高峰”計(jì)劃資助的課題~~
【分類號(hào)】：TN911.23;O415.5

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王福友;袁贛南;謝燕軍;喬相偉;;海雜波的短時(shí)非線性預(yù)測研究[J];雷達(dá)科學(xué)與技術(shù);2009年01期

2 張學(xué)工;關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2000年01期

3 戴棟,馬西奎,李富才,尤勇;一種基于遺傳算法的混沌系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)方法[J];物理學(xué)報(bào);2002年11期

4 王耀南,譚文;混沌系統(tǒng)的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[J];物理學(xué)報(bào);2003年11期

5 崔萬照,朱長純,保文星,劉君華;混沌時(shí)間序列的支持向量機(jī)預(yù)測[J];物理學(xué)報(bào);2004年10期

6 葉美盈,汪曉東,張浩然;基于在線最小二乘支持向量機(jī)回歸的混沌時(shí)間序列預(yù)測[J];物理學(xué)報(bào);2005年06期

7 行鴻彥;徐偉;;混沌背景中微弱信號(hào)檢測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J];物理學(xué)報(bào);2007年07期

8 行鴻彥;金天力;;基于對(duì)偶約束最小二乘支持向量機(jī)的混沌海雜波背景中的微弱信號(hào)檢測[J];物理學(xué)報(bào);2010年01期

9 行鴻彥;程艷燕;徐偉;;基于廣義窗函數(shù)和最小二乘支持向量機(jī)的混沌背景下微弱信號(hào)檢測[J];物理學(xué)報(bào);2012年10期

10 杜京義;侯媛彬;;混沌背景中微弱諧波信號(hào)檢測的SVM方法[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2007年03期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王東霞;張楠;路曉麗;;基于育種算法的SVM參數(shù)優(yōu)化[J];安徽大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年04期

2 陶秀鳳,唐詩忠,周鳴爭;基于支持向量機(jī)的軟測量模型及應(yīng)用[J];安徽工程科技學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2004年02期

3 程偉;張燕平;趙姝;;支持向量機(jī)在糧食產(chǎn)量預(yù)測中的應(yīng)用[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2009年08期

4 武素華;;基于最小二乘支持向量機(jī)的土壤含水量檢測的研究與分析[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2009年09期

5 陳念;沈佐民;;基于化學(xué)成分檢測和SVM分類的茶葉品質(zhì)鑒定[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2010年15期

6 黃遠(yuǎn)順;;矯直機(jī)的自動(dòng)故障預(yù)報(bào)技術(shù)[J];安徽冶金;2012年01期

7 林春麗;齊欣;王克成;;SVM-KNN分類器在異常行為檢測中的應(yīng)用[J];遼寧科技大學(xué)學(xué)報(bào);2010年05期

8 王亮;胡靜濤;;基于LS-SVM的光刻過程R2R預(yù)測控制方法[J];半導(dǎo)體技術(shù);2012年06期

9 梁萬路;;代價(jià)敏感支持向量機(jī)的投影次梯度求解方法[J];兵工自動(dòng)化;2011年04期

10 陸錦軍;王執(zhí)銓;;一種基于混沌特性的網(wǎng)絡(luò)流量改進(jìn)預(yù)測算法[J];兵工學(xué)報(bào);2007年11期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 韓敏;李德才;;基于因果聚類的多變量時(shí)間序列相關(guān)性研究及預(yù)測[A];第二十六屆中國控制會(huì)議論文集[C];2007年

2 宋海鷹;桂衛(wèi)華;陽春華;;基于核偏最小二乘的簡約最小二乘支持向量機(jī)及其應(yīng)用研究[A];第二十六屆中國控制會(huì)議論文集[C];2007年

3 顧小軍;楊世錫;錢蘇翔;;基于支持向量機(jī)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械多類故障識(shí)別研究[A];第二十六屆中國控制會(huì)議論文集[C];2007年

4 呂蓬;柳亦兵;馬強(qiáng);魏于凡;;支持向量機(jī)在齒輪智能故障診斷中的應(yīng)用研究[A];第二十六屆中國控制會(huì)議論文集[C];2007年

5 姜明輝;袁緒川;;基于GA優(yōu)化的個(gè)人信用評(píng)估SVM模型[A];第二十六屆中國控制會(huì)議論文集[C];2007年

6 韓露;余正濤;鄧錦輝;章程;毛存禮;郭劍毅;;領(lǐng)域知識(shí)關(guān)系對(duì)領(lǐng)域文本分類的影響[A];第二十七屆中國控制會(huì)議論文集[C];2008年

7 吳靜珠;劉翠玲;孫曉容;;支持向量機(jī)在近紅外光譜檢測技術(shù)中的應(yīng)用研究[A];第二十九屆中國控制會(huì)議論文集[C];2010年

8 尹鐘;張建華;;基于支持向量機(jī)方法的過程操作員功能狀態(tài)分類[A];中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)控制理論專業(yè)委員會(huì)A卷[C];2011年

9 楊坤;紀(jì)志成;;基于峰值識(shí)別的改進(jìn)SVM用電需求預(yù)測[A];中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)控制理論專業(yè)委員會(huì)B卷[C];2011年

10 晉朝勃;胡剛強(qiáng);史廣智;李玉陽;;一種采用支持向量機(jī)的水中目標(biāo)識(shí)別方法[A];中國聲學(xué)學(xué)會(huì)水聲學(xué)分會(huì)2011年全國水聲學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2011年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 母麗華;煤礦安全預(yù)警系統(tǒng)的方法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

2 朱廣平;混響干擾中的信號(hào)檢測技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

3 孔凡芝;引線鍵合視覺檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

4 鄭大騰;柔性坐標(biāo)測量機(jī)空間誤差模型及最佳測量區(qū)研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2010年

5 王曉明;基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的模式識(shí)別幾個(gè)問題及其應(yīng)用研究[D];江南大學(xué);2010年

6 李先鋒;基于特征優(yōu)化和多特征融合的雜草識(shí)別方法研究[D];江蘇大學(xué);2010年

7 劉衛(wèi)紅;垃圾郵件檢測與過濾關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2010年

8 汪春梅;癲癇腦電信號(hào)特征提取與自動(dòng)檢測方法研究[D];華東理工大學(xué);2011年

9 張目;高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素及評(píng)價(jià)方法研究[D];電子科技大學(xué);2010年

10 向國齊;支持向量回歸機(jī)代理模型設(shè)計(jì)優(yōu)化及應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 展慧;基于多源信息融合技術(shù)的板栗分級(jí)檢測方法研究[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2010年

2 杜二玲;擬概率空間上等均值噪聲下統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的理論基礎(chǔ)[D];河北大學(xué);2007年

3 李金華;基于SVM的多類文本分類研究[D];山東科技大學(xué);2010年

4 安文娟;Fisher和支持向量綜合分類器[D];遼寧師范大學(xué);2010年

5 姜成玉;基于支持向量機(jī)的時(shí)間序列預(yù)測[D];遼寧師范大學(xué);2010年

6 姜念;區(qū)間自適應(yīng)粒子群算法研究及其應(yīng)用[D];鄭州大學(xué);2010年

7 李朋勇;基于全矢高階譜的故障診斷方法及其應(yīng)用研究[D];鄭州大學(xué);2010年

8 辛保兵;既有預(yù)應(yīng)力混凝土梁橋剩余承載力評(píng)估方法研究[D];鄭州大學(xué);2010年

9 王巧立;微生物發(fā)酵過程的建模與優(yōu)化控制研究[D];鄭州大學(xué);2010年

10 劉松;基于OCSVM和主動(dòng)學(xué)習(xí)的DDOS攻擊分布式檢測系統(tǒng)[D];鄭州大學(xué);2010年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 修春波,劉向東,張宇河;相空間重構(gòu)延遲時(shí)間與嵌入維數(shù)的選擇[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào);2003年02期

2 李月,石要武,馬海濤,楊寶俊;湮沒在色噪聲背景下微弱方波信號(hào)的混沌檢測方法[J];電子學(xué)報(bào);2004年01期

3 顧煒，翟東輝，張立明;對(duì)復(fù)雜混沌時(shí)間序列快速預(yù)測的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J];復(fù)旦學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1995年03期

4 葉美盈,汪曉東;混沌光學(xué)系統(tǒng)辨識(shí)的支持向量機(jī)方法[J];光學(xué)學(xué)報(bào);2004年07期

5 王福友;袁贛南;盧志忠;郝燕玲;;X波段導(dǎo)航雷達(dá)浪高實(shí)時(shí)測量研究[J];海洋工程;2007年04期

6 王紅萍;王黎明;萬程亮;;混沌理論在水聲信號(hào)檢測中的應(yīng)用研究[J];艦船電子工程;2010年07期

7 陳瑛,羅鵬飛;海雜波背景下基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測[J];雷達(dá)科學(xué)與技術(shù);2005年05期

8 盧增祥,李衍達(dá);交互支持向量機(jī)學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1999年07期

9 賀明峰,穆云明,趙立中;基于參數(shù)自適應(yīng)控制的混沌同步[J];物理學(xué)報(bào);2000年05期

10 高金峰,羅先覺,馬西奎;實(shí)現(xiàn)連續(xù)時(shí)間標(biāo)量(超)混沌信號(hào)同步控制的非線性反饋方法[J];物理學(xué)報(bào);2000年05期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王飛;徐yN;;利用遺傳算法設(shè)計(jì)自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)[J];艦船電子工程;2006年01期

2 嚴(yán)寒;;其他[J];中國光學(xué)與應(yīng)用光學(xué)文摘;2007年01期

3 張禮兵;吳婷;袁根福;閆興書;;基于遺傳算法的激光打孔路徑優(yōu)化[J];機(jī)電工程;2007年06期

4 張蓓;王輝;馬樹國;馬存山;周磊;張軍;;Rh_n(n=3～57)團(tuán)簇基態(tài)物性的遺傳算法研究(英文)[J];新疆大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年02期

5 肖懷寶;逯貴禎;李曉茹;;基于支持向量機(jī)與開口波導(dǎo)法的電磁參數(shù)提取方法研究[J];中國傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年01期

6 羅達(dá)峰,施大寧,王保林;Al-Ni合金團(tuán)簇的原子結(jié)構(gòu)[J];淮陰工學(xué)院學(xué)報(bào);2005年03期

7 鐘會(huì)林;吳福根;姚立寧;;遺傳算法在二維聲子晶體帶隙優(yōu)化中的應(yīng)用[J];物理學(xué)報(bào);2006年01期

8 代志恒;袁富宇;楊大偉;;用于時(shí)空綜合被動(dòng)定位的種子分裂算法[J];指揮控制與仿真;2007年02期

9 孟春霞;李秀坤;楊士莪;胡園;;基于遺傳算法的單矢量水聽器多目標(biāo)方位估計(jì)[J];聲學(xué)技術(shù);2007年02期

10 馬京華;王懷彬;;一種基于支持向量機(jī)和主成分分析的多光譜圖像的分類方法[J];天津理工大學(xué)學(xué)報(bào);2008年06期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 梅立泉;丁雪梅;張淑娟;;結(jié)構(gòu)聲振數(shù)據(jù)的相似性分析和預(yù)測[A];中國核科學(xué)技術(shù)進(jìn)展報(bào)告——中國核學(xué)會(huì)2009年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（第一卷·第6冊(cè)）[C];2009年

2 馬敏陽;秦秀波;姜小盼;王寶義;吳偉明;;基于遺傳算法的正電子湮沒壽命譜擬合[A];第十屆全國正電子湮沒譜學(xué)會(huì)議論文集[C];2009年

3 侯澍e，

本文編號(hào)：1537875