Support Vector Machines and Particle Swarm Optimization, Fachbücher von Enrique López, Isis Didier Lins, Márcio Das Chag...

Das Buch "Support Vector Machines and Particle Swarm Optimization" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von Support Vector Machines (SVMs) in der Vorhersage von Systemzuverlässigkeit, insbesondere in wettbewerbsintensiven Märkten. Es beleuchtet die Herausforderungen, die mit der Modellierung von Zuverlässigkeit verbunden sind, und stellt die SVMs als effektive Werkzeuge vor, die keine vorherige Kenntnis über die zugrunde liegenden Funktionen oder Prozesse erfordern. Ein zentrales Thema des Buches ist die Kombination von SVMs mit Particle Swarm Optimization (PSO), einer Methode, die auf dem Verhalten von Gruppen von Organismen basiert, um optimale Parameter für die SVMs zu bestimmen. Diese innovative Methodik wird anhand von Anwendungsbeispielen, einschliesslich Zeitreihendaten und Daten aus der Ölproduktion, veranschaulicht. Die Ergebnisse zeigen, dass die PSO+SVM-Methodik in der Lage ist, zuverlässige Vorhersagen zu liefern, die mit oder sogar besser als die von Neuronalen Netzen (NNs) sind.