公路优化设计中土石方量计算的一种方法

介绍了一种处理地面横坡线的方法 ,该方法利用最小二乘原理将地面线处理成双向横坡形式 ,能够在减少计算量的同时又满足所需精度 ,是目前采用比较多的一种方法。文中还总结了不同断面形式的土石方量计算公式。根据文中介绍的处理方法和给出的判断条件及计算公式 ,在计算机中编制出程序进行实例计算 ,结果证明该方法简单易行 ,并具有很强的可靠性。     

基于鲸鱼算法优化LSSVM的铣刀磨损监测

为解决铣刀磨损状态监测问题,提出一种改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的状态识别方法.首先,采用变分模态分解处理铣削过程中的振动信号,分解得到的固有模态分量进行特征提取;然后,针对鲸鱼算法易陷入局部最优解、收敛精度低的问题,引入混合反向学习算法和非线性收敛因子进行改进,并采用基准测试函数验证改进后的鲸鱼算法的有效性;最后,将改进的鲸鱼算法优化LSSVM模型应用于铣刀磨损状态识别仿真实验.实验结果表明,相较于粒子群算法与传统鲸鱼算法,改进的鲸鱼算法优化LSSVM具有更高的识别精度.     

基于LS-SVM方法的晴空逐时太阳辐射模型

利用浙江省杭州和椒江两站2003-2005年的晴空逐时气象数据,采用最小二乘支持向量机方法(LS-SVM),建立了晴空逐时太阳辐射模型.模型的输入因子为逐时天文辐射、气温、气压、水汽压、能见度和风速等要素,输出因子为逐时太阳辐射.模型数据分为2部分,其中2003年的数据用于训练建模,2004-2005年的数据用于模型的评估.结果表明,LS-SVM方法能够很好地模拟气象要素对太阳辐射的非线性影响,建立的太阳辐射模型精度较高,模型的解释性方差R2为0.950 5,均方根误差ERMS-0.159 0 MJ·m-2,平均误差EMB和平均绝对误差EMAB分别为0.005 3和0.124 1 MJ·m-2.根据浙江省68个气象站2005-12-15T14:00的气象要素,估算出的太阳辐射为1.39～2.24 MJ.m-2.基于LS-SVM方法的晴空逐时太阳辐射模型具有很好的学习推广能力,利用常规的气象观测资料,即可模拟出具有相似气候背景下的晴空逐时太阳辐射,为太阳辐射遥感反演提供地面数据.     

一种基于支持向量机的PCA分析方法

提出一种更简洁的用于主要成分分析 (PCA)及其非线性分析的公式 .给出一个含有规则化项的原始权空间的约束最大优化问题 ,应用核技巧来解决其对偶问题 .该公式同最小二乘支持向量机 (LS SVM )分类器相似 .遵循常规的SVM方法 ,将输入空间的数据映射到高维特征空间 ,然后使用核技巧 ,利用主对偶约束最大优化来解释线性和非线性PCA分析问题 .其优点在于对偶问题适用于高维输入空间 ,而原始问题在N很大时能被更好地解决 .     

基于最小二乘支持向量机的人脸识别算法

通过计算机对人脸进行分析,从而确定身份的技术统称为人脸识别,其具体内容包括图像预处理、特征选择和提取、分类。首先介绍了支持向量机和最小二乘支持向量机的基本思想和数学模型,推导了最小二乘支持向量机的算法步骤,在对人脸图像进行预处理的基础上,采用奇异值分解扩展算法提取人脸特征,然后再采用上述算法对人脸图像进行分类。通过实验可知本文中的算法可以对人脸图像进行有效分类,对解决小样本分类问题是有效的、可行的。     

基于全站仪和CASS软件的土石方量计算

土石方量计算是工程设计的一个重要组成部分,计算方法多种多样。文章结合实际建筑工程场地平整,探讨了利用全站仪进行土石方量数据采集和采用CASS软件进行土石方量计算的方法,方法简单适用,以同行供参。     

一种新的支持向量回归预测模型

综合最小二乘回归估计和支持向量机回归估计算法的各自在回归理论上的优势,通过理论推导,提出一种改进的支持向量机回归估计算法--SVR-LS方法.然后通过实验对比验证,发现新方法不但在拟合逼近方面有不错的效果,而且在回归估计方面,其学习速度和精度都要优于标准的支持向量机回归估计算法.     

一种改进的FLS-SVM分类辨识模型及其应用

采用三角形函数隶属度法确定模糊最小二乘支持向量机(fuzzy least squares support vector machine, FLS-SVM)输入参数隶属度,采用自适应变尺度混沌免疫算法优化FLS-SVM的参数,从而构建改进模糊最小二乘支持向量机(improved fuzzy least squares support vector machines, IFLS-SVM)分类辨识模型, 用Ripley数据集、MONK数据集和PIMA数据集进行仿真实验,并用于地下金属矿山采场信号分类辨识与中国国际贸易安全分类辨识。研究结果表明：与LS-SVM分类辨识模型和FLS-SVM分类辨识模型相比,IFLS-SVM分类辨识模型能有效提高带噪声点和异常点数据集的分类精度,且分类辨识精度相对误差较小。     

基于混合PLS-SVM方法的双酚A软测量建模

在对复杂生产过程的软测量建模中,为了有效地处理其生产过程的非线性、多输入和数据相关性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度,提出了一种兼备偏最小二乘和支持向量机优点的混合偏最小二乘-支持向量机方法.在对双酚A结晶塔工艺分析的基础上,将该方法应用于双酚A结晶塔软测量建模.应用结果表明,该方法在模型精度、推广能力等方面都明显优于一些传统软测量建模方法.     

一种基于最小二乘准则的自适应滤波算法

基于最小二乘准则J（n)=∑i=1^nλn-i|e(i)|^2,利用最徒梯度下降法,得到一种新的梯度型自适应滤波算法,该算法避免了递推最小二乘RLS（Recursive Least Squares)乍江需递推估计更新自相关矩阵Rxx(n)的逆的不足,计算模拟仿真结果表明该算法有良好的收敛性能,收敛速度快于LMS（Least Mean Squares)算法、NLMS（Normalized Least Mean Squares)算法和RLS算法。     

基于最小二乘支持向量机和人工鱼群算法的预应力锚杆布置间距优化

为了以有限的实验数据确定预应力锚杆布置的合理间距,结合山东省境内的104国道界河立交桥加筋土挡土墙的失稳加固工程实例,首先通过最小二乘支持向量机拟合优化对象与优化目标之间的复杂函数关系建立模型,然后采用现场实验数据样本进行模型训练,最后采用人工鱼群算法对模型进行优化,获得合理的布置间距,并通过加固效果监测验证了参数的合理性.结果表明,该法具有建模容易、收敛快和计算精度高等特点,说明该模型是合理可行的.     

基于矢量基学习的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法

为增强最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归建模的稀疏性、鲁棒性和实时性,在加权LS-SVM的基础上,提出了基于矢量基学习的自适应迭代回归算法。在训练过程中,该算法通过矢量基学习和自适应迭代相结合的方法得到1个小的支持向量集,同时采用加权方法确定权值以减小训练样本中非高斯噪声的影响。回归学习和动态系统辩识的仿真结果表明:在回归建模精度相似的情况下,该算法确定的支持向量为全部学习样本的4.9%~8.9%,训练时间为标准LS-SVM的0.011%~0.383%;由于能够鲁棒跟踪时变非线性系统的动态特性,适合在线实时训练;可进一步用于非线性系统的建模和实时控制研究。     

差分进化优化参数的LSSVM中长期径流预测

针对LSSVM预测模型参数难以确定的问题,利用差分进化(DE)算法的收敛速度快和全局优化能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,避免了人为选择参数的盲目性。将优化后的LSSVM模型应用于中长期径流预测问题。选取黄河三门峡站1919年至1992年径流量实测数据进行分析和训练,对1993年至2002年的年径流量进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较。研究结果表明,该模型具有较高的预测精度。     

生物油催化酯化过程中乙酸转化率的智能预测

以生物油乙酸转化率为提质指标,选用固体超强酸SO42-/SiO2-TiO2对生物油催化酯化进行了实验研究.考察了不同的实验条件,即反应温度、酸醇量比、催化剂用量等对酯化反应的影响,在实验的基础上,运用最小二乘支持向量机建立乙酸转化率智能预测模型,并选用自适应粒子群优化算法对最小二乘支持向量机进行了参数优化.实验结果表明,最佳的生物油酯化工况为反应温度80℃、酸醇量比1.6和催化剂用量为7.5%.通过15个检测样本的检验,发现最小二乘支持向量机预测的平均相对误差能够降低到9.7%,其性能优于常用的BP神经网络与RBF神经网络,最小二乘支持向量机法更适合于预测生物油酯化过程中乙酸的转化率.     

基于差分最小二乘支持向量机的目标识别研究

目标识别是目前机器视觉、图像处理和模式识别领域的研究热点之一,广泛应用于各行各业。最小二乘支持向量机算法简便、速度快、精度高,是当前目标识别的主流算法之一。针对最小二乘支持向量机的参数难以确定,仅靠传统经验试凑的方法不易实现,且结果不理想;提出一种改进的差分进化算法实现最小二乘支持向量机的参数整定。通过改进变异策略,引入早熟判断机制,遏制了传统算法早熟收敛的问题。通过实验仿真,验证了改进算法可跳出局部最优点,结果比传统算法更优。以SM-TMSSY光电伺服跟踪转台为实验平台进行实例验证,证明了改进算法收敛速度快、精度高,正确识别率可从85%提高到92.5%,验证了算法的优越性。     

基于RS与LS-SVR的储层参数预测

该文提出结合粗糙集(RS)和最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的方法.该方法利用RS对原始数据进行约简,更好地减少了支持向量的维数;同时采用LS-SVR解决了常规SVM计算速度慢、抗噪能力差的缺点.实例证明该方法应用在复杂地层储层参数预测中具有优越性.     

加权最小二乘支持向量机与最小二乘问题的关系

研究了加权最小二乘支持向量机与最小二乘法的关系．证明了用加权最小二乘支持向量机作函数估计与在特征空间中用最小二乘法得到的解是一致的．加权最小二乘支持向量机选择核相当于最小二乘法选择基函数组．由此提出了采用加权最小二乘支持向量机解决最小二乘法问题的思想,保证解具有良好的推广性、鲁棒性与稀疏性．     

基于粒子群最小二乘支持向量机的瓦斯含量预测

针对经验模型与确定性模型在应用中受到限制问题,采用基于统计学习理论的支持向量机对经验数据进行学习,建立瓦斯含量与其影响因素之间的映射模型,从而实现煤层瓦斯含量预测.支持向量机的惩罚因子和核参数取值不同将会明显影响其预测的精度,支持向量机本身也没给出解决的办法,引入粒子群算法自动搜索支持向量机参数.该方法克服了神经网络过学习问题和支持向量机人为选取参数的盲目性问题.通过对某矿区样本的学习预测研究,表明该方法可取得良好的预测效果,具有较好的适应性.     

MPEG-4码率控制方案的改进研究

针对低码率、低时延视频通信中MPEG-4 Q2码率控制方案导致的图像质量波动问题,利用拉格朗日乘子法,提出了一个率失真优化的目标比特估计算法(LAG-BA),根据前一帧图像的编码信息和虚拟缓存器状态预测当前帧的目标比特数.LAG-BA不但降低了连续图像质量变化的幅度,而且保证了算法与输入图像内容的自适应性.针对LAG-BA的误差累积效应,根据最小二乘支持向量机的原理,进一步提出了一个考虑到多个相关图像编码信息的目标比特估计算法(LSSVM-BA),并用LAG-BA和LSSVM-BA取代MPEG-4 Q2方案中的比特分配算法设计了两个改进的MPEG-4 Q2方案.实验结果表明,与原始的MPEG-4 Q2方案相比,两种改进的MPEG-4 Q2方案不但取得了更加平稳的图像质量,而且分别使编码的峰值信噪比提高了0.12 dB和0.44 dB.     

基于改进蚁群算法优化参数的LSSVM短期负荷预测

提出一种自动优选最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的改进蚁群(MACO)算法.该算法将LSSVM模型的参数作为蚂蚁的位置向量,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到模型的最优参数,得到基于MACO算法优化的LSSVM(MACO-LSSVM)预测模型.将优化后的LSSVM模型应用于短期电力负荷预测问题,选择湖南某地区日期为2009-08-01至2009-08-30各小时点的数据进行分析,对2009-08-31该日24 h的负荷进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较.研究结果表明:本文方法得到的均方根相对误差为1.71％,比用BP神经网络和SVM模型得到的均方根相对误差分别低1.61％和1.05％.