基于LS-SVR的回归曲线建模

在分析标准支持向量回归算法和最小二乘支持向量分类机的基础上,将最小二乘支持向量机用于解决回归问题,建立回归曲线模型,并进行了实验仿真研究。     

基于相空间重构和支持向量机的小麦条锈病预测方法

小麦条锈病预测对小麦灾害的预防和控制具有十分重要的意义.本文使用相空间重构和最小二乘支持向量机相结合的方法对成都市小麦条锈病发病率进行预测.实验中使用成都地区的气象数据作为模型的输入参数,发病率作为模型的输出参数,对20例发病病例样本进行预测,得到了比较好的预测效果.实验中还与简单最小二乘支持向量机预测结果作了对比,结果表明,相空间重构和最小二乘支持向量机结合的模型预测准确率明显高于简单最小二乘支持向量机,因此本模型对小麦条锈病预测是十分有效的.     

最小二乘双胞支持向量回归机的研究

 利用最小二乘方法和临近支持向量机(PSVM)算法,并结合双胞支持向量机(TSVR),提出了最小二乘双胞支持向量回归机(LSTSVR).作为对照,TSVR需要求解2个二次规划问题,而LSTSVR仅需求解2个线性方程组.最后利用不同的实例验证了所提算法的可行性和有效性.     

最小二乘支持向量机在害虫预测中的应用

针对害虫发生量数据的小样本、非线性特点,提出一种最小二乘支持向量机的害虫预测方法.首先采用多元线性回归分析法选择害虫发生量的影响因子,然后通过遗传算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立害虫发生量与影响因子之间复杂的非线性关系模型.采用二代玉米螟百株幼虫虫量对模型性能进行检验,结果表明,相对于多元线性回归、BP神经网络模型,最小二乘支持向量机提高了二代玉米螟发虫量的预测精度,是一种有效的害虫变化预测方法.     

基于加权最小二乘支持向量机的下水道可燃气体分析

下水道可燃气体分析是城市下水道可燃气体监测预警系统的重要组成部分.该文针对BP神经网络对下水道可燃混合气体分析存在速度慢、容易陷入局部最优,以及标准最小二乘支持向量机鲁棒性差的缺点,建立了一种基于加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的下水道可燃气体分析模型.加权最小二乘支持向量机模型采用最小二乘线性系统,对误差变量进行权值设定,提高了学习速度和学习精度.仿真结果表明:基于WLS-SVM的下水道可燃气体分析模型优于所比较的BP神经网络和最小二乘支持向量回归机2种模型,具有优良的预测精度和鲁棒性.     

最小二乘支持向量机在多层金属膜厚度检测中的应用

利用多频激励的单一电涡流传感器对工件表面两层金属膜厚度及传感器探头与被测工件之间间隙进行检测,采用多项式拟合法及最小二乘支持向量机技术对系统分别建模.实验结果表明,采用多项式拟合建立的预测模型可以使得传感器的最大位移灵敏度系数由1.03mm-1下降至0.27mm-1,对系统性能有一定的改善;采用最小二乘支持向量机技术建立的预测模型可以使传感器的最大位移灵敏度系数趋于零.传感器测量间隙对铝膜厚度及铜膜厚度测量的交叉敏感得到了有效的抑制,从而提高了系统模型的预测精度.因此采用最小二乘支持向量机建立的回归模型具有较好的预测能力及分析优势.     

基于多核对称最小二乘支持向量机的永磁同步电机混沌建模

针对永磁同步电机在一定情况下呈现混沌特性且混沌模型难以精确获得的情况,提出了一种基于多核对称最小二乘支持向量机的回归建模方法.在最小二乘支持向量机模型中增加对称性的约束条件,构成对称最小二乘支持向量机.将多核学习的方法与对称最小二乘支持向量机相结合,构造由多个基本核函数线性组合而成的新的等价核,用于建立永磁同步电机的混沌回归模型.仿真结果表明,与一般最小二乘支持向量机相比,该方法能够降低单个核函数的选择对建模精度的影响,提高混沌建模精度.     

最小二乘支持向量机在人脸识别中的应用

 支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性,在介绍了典型支持向量机与最小二乘支持向量机(LS_SVM)原理的基础上,给出最小二乘支持向量机的算法实现过程,将其应用于人脸识别当中,取得较典型支持向量机在时间上较好的效果.在OPL人脸库中的实验结果表明,基于LS_SVM的人脸自动识别系统更能适用于实时性要求较高的场合.     

最小二乘支持向量机在深基坑变形预测中的应用

为分析深基坑在开挖过程中的变形规律,为安全生产提供有效信息,采用最小二乘支持向量机理论,利用粒子群算法对支持向量机的核参数进行优化,建立深基坑水平位移预测模型,并将预测结果与实际监测结果进行对比.研究结果表明:优化后的最小二乘支持向量机模型收敛速度快,泛化能力强,预测结果与实际监测数据有很好的一致性,精度高于传统的预测模型,对深基坑安全监控有一定的实用价值.     

基于支持向量机的线性模型鲁棒参数估计

探讨了基于支持向量机的线性系统参数估计问题,利用最小二乘支持向量机来估计自回归滑动平均模型(ARMA)的参数,并在理论上证明了在高斯噪声下比最小二乘估计方法具有更小的均方差;随后利用标准支持向量机来估计ARMA的参数,并利用它的性质从理论上分析了其对大噪声和小噪声的鲁棒性.仿真结果表明支持向量机方法能有效克服样本中的异常点和噪声对参数估计的干扰,比最小二乘估计方法具有更好的鲁棒性.