基于支持向量机的非线性模型预测控制

支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题。又由于采用了核函数思想,使它把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的复杂度。提出了一种基于支持向量机的模型预测控制结构,并使用一个新的随机搜索优化算法来求解预测控制律,计算机仿真证明了所设计的控制算法的正确性和有效性。     

多参数装备费用的支持向量机预测

支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法 ,具有完备的理论基础。首先应用支持向量机原理建立了基于支持向量机的多参数装备费用预测模型 ,然后采用模型对整套机载电子设备费用进行了预测。通过与多元线性回归和神经网络的预测结果对比 ,建立的新型装备费用预测模型具有更好的预测精度     

基于压缩感知的多核稀疏最小二乘支持向量机

为了提高稀疏最小二乘支持向量机对高维、异构数据的泛化性能,提出新型的基于压缩感知的稀疏多核最小二乘支持向量机算法。首先根据压缩感知理论,用正交匹配追踪算法对最小二乘支持向量机的支持向量进行稀疏化,再利用线性多核扩展法求出新的核函数矩阵。将新的核矩阵应用到最小二乘支持向量机,得到稀疏多核最小二乘支持向量机的解,用稀疏的支持向量实现函数回归。理论分析与数据实验对比结果表明该模型对于高维、异构数据能够更快更准确地进行训练,大大提高了模型的泛化能力和运算速度。     

基于支持向量信息测度排序的快速分类算法

如何降低支持向量机海量训练样本的数目,是提高算法速度的关键。提出利用支持向量分布的几何特征建立基于特征空间中支持向量信息测度的快速算法,对于训练样本首先进行基于支持向量信息测度升序排序处理,然后根据训练样本提供的信息测度选择合适的训练样本子空间,在该样本子空间内采用乘性规则直接求取Lagrange因子,而不是传统的二次优化方法;最后针对附加残余样本进行交叉验证处理,直到算法满足收敛性准则。各种分类实验表明,提出的算法具有较好的性能,特别是在训练样本庞大、支持向量数量较多的情况下,能够较大幅度地减少计算复杂度,提高分类速度。     

基于支持向量机的非线性系统辨识

支持向量机（SVM）是一种基于结构风险最小化原理的学习技术，也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法，该文利用支持向量机对非线性系统进行黑箱建模，介绍了V-SVR的基本理论，并进行了仿真实验，结果验证了所提出的方法的正确性和有效性。     

基于稀疏型支持向量回归的时间序列预测

为提高支持向量回归在时间序列预测应用中的学习速度和泛化性能,提出了稀疏型支持向量回归方法.通过牛顿优化法,直接优化支持向量回归的原始问题.然后利用Cholesky分解更新原始优化中的Hessian矩阵实现稀疏型支持向量回归算法.最后将该算法运用到Mackey-Glass,Lorenz和Logistic混沌时间序列预测,仿真结果表明本文提出的方法能够在确保预测精度的前提下,有效地降低支持向量的个数.     

基于自由搜索的LS-SVM在墒情预测中的应用

为有效地利用墒情监测资料预测未来墒情,考虑支持向量机的结构风险最小化准则和自由搜索算法良好的全局优化特点,应用最小二乘支持向量机方法,构造了优化目标函数,引入自由搜索算法对该目标函数寻优从而辨识模型参数,建立了预测墒情的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型.实例分析表明,支持向量机方法对墒情序列的平稳性要求不高,且模型易于实现,与传统的时间序列模型以及基于粒子群算法和鱼群算法的LS-SVM模型相比,基于自由搜索算法的LS-SVM模型具有较好的模拟及预测精度,相对误差小于15%的模拟值及预测值分别达到了100%和94.4%.     

基于新的决策规则的球形支持向量机分类算法

球形支持向量机是一种学习算法,它通过在高维特征空间中,对每一个模式类别构造一个覆盖其所有训练样本的具有最小体积的超球体,来实现对训练样本空间的划分.在此基础上,提出了一种基于新的决策规则的球形支持向量机算法,并在七个UCI数据集上进行了实验,实验结果表明提出的算法可以取得比标准的支持向量机算法更好的分类效果.     

销售量预测的支持向量机建模及参数选择研究

支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术，也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法，针对企业销售量预测问题，利用支持向量机构建其预测模型，对预测模型进行了仿真及对比实验，证实了模型的有效性。并介绍了SVR理论，同时对于SVR模型参数的选择问题进行了研究。     

最小二乘支持向量机分类器的高稀疏化及应用

为减少训练完毕之后的最小二乘支持向量机的分类计算量,借鉴神经网络的快速剪枝策略,提出了一种新的稀疏化算法:HS-LSSVM。它在主成分分析基础上,筛选出样本子集作为支持向量,它们既包含较多核函数矩阵信息,又相互独立性强,具有较好的代表性。算法将其余个体的信息转移至支持向量上,在实现高度稀疏化的同时,良好地保持了LSSVM的分类性能,并能适用于多类问题。对多个分类问题的测试表明,HS-LSS-VM具有稀疏率高,分类性能强,且稀疏化速度较快等优点。     

基于在线支持向量机和遗传算法的预测控制

针对非线性系统模型预测控制中预测模型容易失配且目标函数难以求解的问题,本文提出一种基于在线支持向量机建模和遗传算法滚动优化的模型预测控制方法。该方法利用在线支持向量机建立被控对象的非线性模型,在线支持向量机是一种迭代学习的支持向量机训练算法,可以进行在线训练,从而实现模型在线自校正;并且通过遗传算法求解目标函数的最优控制量,完成滚动优化。对非线性系统的仿真研究结果表明,该方法有效且具有良好的自适性。     

基于小波核支持向量机的均衡器研究

针对通信系统实时性处理要求,提出了一种快速收敛的支持向量机(support vector machine,SVM)均衡器。该方法以支持向量机为框架,利用判决反馈信号构造SVM的训练样本数据,采用小波核函数,并自适应调整核函数中的伸缩因子,得到具有跟踪能力的自适应SVM均衡器。通过仿真实验,并与采用高斯核函数的支持向量机均衡器进行比较,结果证明该方法提高了收敛速度。     

Novel algorithm for constructing support vector machine regression ensemble

1 .INTRODUCTIONRecently , support vector machine (SVM)[1]is anovel and promising technique in the fields of ma-chine learning and classification or regression pre-diction accompanying artificial neural network.InSVM,several learning algorithms can be obtainedgiven different inner-product functions named ker-nel functions ,such as polynomial approach,Bayes-ian classification、radial basic function method、multilayer perceptron network[2]. By now,it hasbeen successfully applied in many ar…     

Adjustable entropy function method for support vector machine

Based on KKT complementary condition in optimization theory, an unconstrained non-differential optimization model for support vector machine is proposed. An adjustable entropy function method is given to deal with the proposed optimization problem and the Newton algorithm is used to figure out the optimal solution. The proposed method can find an optimal solution with a relatively small parameter p, which avoids the numerical overflow in the traditional entropy function methods. It is a new approach to solve support vector machine. The theoretical analysis and experimental results illustrate the feasibility and efficiency of the proposed algorithm.     

基于EMD-PSR-LSSVM的城市燃气管网短期负荷预测

城市燃气管网短期负荷预测对燃气调度系统的安全与稳定具有重要意义. 为了提高城市燃气管网短期负荷预测精度,建立了基于经验模态分解(EMD)-相空间重构(PSR)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型. 首先,运用EMD算法把原始非线性时间序列分解为互不耦合的模态分量,并采用PSR算法确定LSSVM建模中各个分量的输入输出结构; 其次,运用PSO算法对LSSVM建模中的参数进行优化,使用训练好的LSSVM模型对各个IMF分量进行回归预测; 最后运用该组合模型对郑州市燃气管网负荷进行短期预测.结果表明:与LSSVM回归预测和BP神经网络预测模型相比,本文提出的组合模型的预测精度更高,是一种更为有效的城市燃气管网短期负荷预测方法.     

基于可行域解析中心的非线性回归

提出了基于可行域解析中心的非线性回归算法,它克服了支撑向量回归因可行域不对称或狭长时其泛化性能降低的不足。从理论上分析了该回归算法与最大似然参数估计之间的关系,给出了它的迭代步骤,最后通过sinc函数的逼近问题验证了此回归算法的有效性。     

模糊偏最小二乘支持向量机的应用研究

基于偏最小二乘回归法和模糊隶属度函数,提出了一种模糊偏最小二乘支持向量机.传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,可以根据训练样本点的情况调整折衷系数,有效地提高了最小二乘支持向量机的抗噪性能.同时利用偏最小二乘回归法,克服了求解线性回归方程中自变量向量间的多重相关性问题.利用 sinc 函数对该建模方法进行了测试,并进一步对铜转炉吹炼时间的预测问题进行了仿真研究.仿真结果表明,该建模方法具有预测准确、跟踪性能好的优点.     

基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪

提出了一种基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪算法。首先利用支持向量机构造支持向量值滤波器,并结合方向滤波器组,构建支持向量值轮廓波变换,再利用该变换将含噪声遥感图像分解成低频部分和高频方向子带部分,最后利用支持向量回归方法对子带系数进行去噪。实验结果表明,支持向量值轮廓波变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性,本文提出的去噪算法能在去除噪声的情况下有效保留源图像的边缘信息。