基于回归型支持向量机的液压舵机故障诊断

利用回归型支持向量机（SupportVectorRegression，SVR），设计了一个液压舵机的故障诊断系统。利用系统的可测参量，建立了基于SVR的液压舵机的全局故障检测模型。在仿真过程中发现，此方法能对电液伺服阀、位移传感器和伺服放大器的各种故障进行诊断，诊断准确度高，适用于闭环控制系统的故障检测，仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于最小二乘支持向量机的交通安全预测模型

分析了最小二乘支持向量机(LS-SVM)在交通安全预测中的优势,确定输入向量集合和输出向量集合,利用LS-SVM建立交通安全预测模型.将1953～2006年全国交通安全相关数据分为训练集和测试集,利用Matlab 7.0进行仿真测试.通过训练LS-SVM得到模型具体参数值,然后对测试集数据进行预测,计算预测误差,并与神经网络模型、SVM模型预测结果进行对比.仿真结果表明,基于LS-SVM建立的交通安全预测模型比神经网络预测模型、SVM模型具有更高的运算速度和预测精确度.     

基于自适应动态无偏LSSVM的故障在线监测

针对无法建立精确数学模型的非线性动态系统,提出一种基于自适应动态无偏LSSVM的故障在线监测模型.该模型通过改进LSSVM的结构风险形式得到无偏的LSSVM,并能够自适应的选择滑动时间窗的长度.在此基础上根据模型动态变化过程中核函数矩阵的特点设计了基于ChoIesky分解的学习算法提高了模型训练效率,实现了非线性系统的在线监测.通过系统输出预测误差的变化,利用Parzen核密度估计方法判断故障的程度.仿真结果表明该故障监测模型在系统正常工作的情况下,能够跟踪系统的动态变化趋势;在系统出现突变故障的情况下,能够快速检测系统故障;在系统出现缓变故障的前提下,能够对系统的故障进行预报.     

基于最小二乘支持向量机的直流牵引电机建模

牵引电机的磁化曲线是直流牵引电机准确建模及性能分析的基础,以电力机车为例,介绍了利用最小二乘支持向量机对牵引电机磁化曲线进行拟合,从而建立准确的直流牵引电机模型的方法。分析了牵引电机磁路非线性的特性,运用最小二乘支持向量机的回归理论,通过对牵引电机实验所得的磁化曲线数据进行学习,建立了基于LS-SVM的曲线拟合模型。拟合结果表明,该模型比以往的分段线性化和神经网络拟合的速度及精度都有较大的提高,在小样本情况下有更好的泛化能力,为牵引电机建立非线性模型提供了新的参考。在LS-SVM拟合曲线的基础上建立了直流牵引电机仿真模型,仿真结果表明,该模型准确可靠,可用于对直流牵引电机系统性能及控制策略的研究。     

基于鲁棒LS-SVM的ARMA时序模型研究

对时序数据建模与辨识技术进行了分析,提出了使用鲁棒LS-SVM算法建立ARMA时序预测模型。该模型是在LS-SVM的约束条件中加入鲁棒特性和时序模型参数,使之在求解的过程中对孤立点与噪声不敏感,并且能准确地辨识时序模型参数。考虑到高炉的热状态的输入输出数据集间存在着复杂非线性时序上的关系,通过用基于鲁棒LS-SVM的ARMA模型预报铁水中硅的含量,从而达到了预测高炉热状态的目的。说明了该模型在对非线性时间序列预测精度和稳定性上具有明显的优越性,为稳定钢铁质量和生产工艺创造了良好条件。     

基于最小二乘支持向量机的自适应差分进化算法

差分进化(DE)算法具有操作简单,控制参数少,鲁棒性好等特点,但在对某些连续空间复杂函数进行优化时存在搜索盲目性较大、效率不高的问题.为此提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的自适应DE算法,该算法改进了标准DE算法的差分变异和交叉等关键遗传操作,引入了基于LS-SVM的种群进化引导策略,基于LS-SVM对种群n最优训练集数据进行回归函数逼近和优化,分析了种群进化引导策略的自适应应用条件,给出了算法的整体流程及各关键步骤的复杂度.对标准测试函数的对比优化结果表明,改进算法相比标准DE算法具有更好的全局寻优能力和更高的优化效率,可以满足对连续空间复杂函数优化问题的可靠、高效求解.     

模糊遗传滚动优化的LS-SVM预测控制研究

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性系统预测控制算法。该算法通过LS-SVM对非线性系统输入输出数据序列的训练学习建立其预测模型;基于模糊遗传算法完成非线性预测控制的滚动优化过程。仿真结果表明基于该方法的非线性系统预测控制比基于RBF神经网络的预测控制具有更好的控制效果。     

基于LS-SVM的浮选过程工艺技术指标软测量

浮选过程关键工艺指标精矿品位和尾矿品位难以实现在线连续检测,且与浮选过程给矿浓度、给矿量、给矿粒度、给矿品位和浮选药剂量等因素动态特性具有强非线性、不确定性等综合复杂特性,难以建立精确数学模型。在分析了浮选过程工艺指标相关影响因素的基础上,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了浮选过程工艺技术指标软测量模型,现场生产数据仿真研究结果表明了所提出的软测量模型的有效性。     

关于稀疏最小二乘支持向量回归机的改进剪枝算法

对于含有奇异点的系统而言,由于一般的剪枝算法不能成功抑制系统中的奇异点,在借鉴支持向量分类机选择支持向量方法的基础上,提出了改进的剪枝算法. 改进的剪枝算法能成功抑制系统中的奇异点,减少支持向量的数目, 增强最小二乘支持向量回归机的泛化能力.另外,仿真实例也验证了改进剪枝算法的有效性. 在 不含有奇异点系统中,改进的剪枝算法退化成了一般的剪枝算法,也就是说一般的剪枝算法是改进剪枝算法的一个特例.     

基于LS-SVM的网络化控制系统自适应预测控制

针对网络化控制系统（NCS）中的随机时变时延,提出了一种用最小二乘支持向量机（LS-SVM）预估网络时延的方法。先将网络时延建模为非线性时间序列,再用径向基函数（RBF）作为LS-SVM的核函数,建立了网络控制系统的时延预测模型,然后用该模型预估的时延作为控制器的参数,对网络化控制系统的时延进行补偿和预测控制。仿真结果表明提出的时延预测方法,对网络控制系统的随机时变时延有较高的预测精度,根据该时延设计的控制器能使系统的输出很好地跟踪期望的输出。     

基于LS-SVM的电液位置伺服系统多故障诊断

利用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM）,设计了一个电液位置伺服闭环控制系统的多故障诊断系统。利用系统的可测参量,建立了基于LS-SVM的电液位置伺服系统的全局故障检测模型和局部故障检测模型。在仿真过程中发现,此方法的诊断准确度高,适用于闭环系统的单故障及多故障的检测及定位,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于贝叶斯框架下LS-SVM的时间序列预测模型

将贝叶斯证据框架应用于最小二乘支持向量机模型参数的选择,建立起时间序列的非线性预测模型.在推断的第一层,选择模型的参数,在推断的第二层,选择模型超参数,第三层,选择模型的核参数,并选择相关输入变量.该模型应用于加州电力市场现货价格的预测,取得了较好的效果.     

LS-SVM的GCV模型选择方法与快速算法

在最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模型选择问题中,基于再抽样技术的模型选择方法(如Bootstrap和快速Bootstrap),不能从根本上解决计算强度过高的问题.提出了基于GCV准则的模型选择方法,并建立了LS-SVM模型超参数(或旋转参数)估计的快速算法.实证研究表明:给出的快速GCV模型选择方法不仅能保证模型的预测精度,而且在计算速度上具有相对于快速Bootstrap的巨大优势.     

基于机理知识与最小二乘支持向量机的诺西肽发酵过程混合建模方法

提出了一种综合先验机理知识与最小二乘支持向量机的发酵过程混合建模方法。机理知识由两部分组成,一部分是表示发酵过程的质量平衡方程;另一部分是简单的过程参数估计模型。采用最小二乘支持向量机模型对这种简单估计模型进行校正,弥补它的不精确性。这种混合模型被应用到诺西肽发酵过程中进行生物量浓度、基质浓度与产物浓度的估计中,结果表明加入先验机理知识的混合模型增加了单纯的支持向量机模型的泛化能力。     

基于PSO优化LS-SVM的小样本非线性协整检验与建模研究

针对小样本非线性时间序列，根据非线性协整的定义，利用基于粒子群优化最小二乘支持向量机的方法，对小样本非线性协整关系检验与非线性误差修正模型建模进行研究，设计了方法的 逻辑流程. 对舰船维修费指数与物价指数进行实证研究，在协整关系类型判断的基础上，实现了小样本非线性协整关系的检验，建立了预测舰船维修费指数的非线性误差修正模型，并与线 性向量自回归模型进行分析比较. 研究表明：基于粒子群优化最小二乘支持向量机的小样本非线性协整检验与建模方法，刻画了小样本系统的非线性协整关系，所建立的非线性误差修正模 型具有较好的预测效果，能够有效地预测小样本非线性系统.     

基于粒子群最小二乘支持向量机的软测量建模

针对最小二乘支持向量机处理大规模样本软测量建模问题时出现模型结构复杂、失去支持向量稀疏性且正规化参数和核参数难以确定的情况,提出了一种改进的算法。利用样本间马氏距离进行样本相似程度分析,去除样本集中部分样本以简化模型结构并提高计算速度,此外应用改进的带扰动项粒子群算法优化模型参数以提高模型的拟合精度和泛化能力。将提出的改进算法用于丙烯腈收率软测量建模,研究结果表明模型精度较高、泛化性能好,满足现场测量要求。     

Modified L-P小波最小二乘支持向量机及在动态系统辩识中的应用

为了提高动态系统的辩识品质,提出了-种新的可调带宽多维支持向量小波核函数-modifiedL-P小波核函数.理论E证明了这种核函数是满足平移不变核定理的支持向量核函数.由于该核函数具有平移伸缩正交性,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提升了支持向量机的泛化性能.应用Modified L-P小波核作为最小二乘支持向量机的核函数,可以简化计算复杂性,提高学习效率.回归实验和动态系统辩识的仿真结果表明,Modified L-P小波核函数最小二乘支持向量机的建模和逼近能力优于基于L-P小波核函数或高斯核函数最小二乘支持向量机,更适合工程应用.