基于改进最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集、熵权法、自适应粒子群优化算法与加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。首先阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和加权最小二乘支持机的基本原理,并改进了自适应粒子群优化算法的搜索方式和最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集、熵权法和自适应粒子群优化加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。     

基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机用电量预测模型

为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,本文提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性,避免造成局部最优。利用自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数,经过实证分析能够一定程度提高模型的预测精度,可以为中长期负荷预测工作提供一些的参考。     

最小二乘支持向量机的短期负荷多尺度预测模型

提出了一种改进的电力负荷短期预测小波网络模型，该模型采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)实现了小波分解系数的多尺度组合预测．首先使用多孔算法对短期负荷序列进行小波分解，得到指定尺度下的近似系数和相关尺度下的小波系数，然后利用LS-SVM对预测点的系数进行多尺度组合预测，通过小波重构可以求得相应的预测值．结合某地区短期负荷需求数据进行了仿真试验，研究了预测点与历史记录数据的相关关系．预测结果表明，使用本模型进行短期负荷预测同比传统小波神经网络方法可以获得更好的预测精度，同时LS-SVM的引入大大提高了模型的可计算性．     

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.     

基于最小二乘支持向量机的煤矿瓦斯预测

瓦斯涌出量受多种自然因素和开发技术的影响,是一个非线性、高维的问题.提出了改进的PSO算法与LSSVM算法相结合对瓦斯涌出量进行预测的新方法.实验结果表明,该模型预测精度更高,泛化能力更强.     

基于改进最小二乘支持向量机方法的短期风速预测

为了进一步提高短期风速预测的精度,分析了一种改进的风速预测方法.该方法考虑风速发生变化的极值点对总体预测误差的影响,以及预测曲线较实际曲线产生的滞后,分别对预测数据进行了极值点修正和偏移量处理.在对未来1 h风速进行预测时,相比粒子群优化(PSO)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型、未经优化的LS-SVM模型及反向传播(BP)神经网络模型,所提出的模型具有较高的预测精度和运算速度.算例结果表明,改进的LS-SVM算法是进行短期风速预测的有效方法.     

基于自适应粒子群支持向量机的短期电力负荷预测

针对粒子群优化算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种新的基于平均粒距的自适应粒子群优化算法(ASPO).该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性调整,并在算法的后期引入速度变异算子和交换算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性.将该算法应用到基于支持向量机的短期电力负荷预测模型中,对支持向量机的参数进行优化.对某电网的短期负荷预测实际算例仿真分析表明,所提出的基于APSO-SVM方法的预测精度明显优于传统的SVM方法,且速度较快,因此,该算法用于短期电力负荷预测是有效可行的.     

基于最小二乘支持向量机的大坝变形预测研究

大坝变形预测是风险评估的关键,而涉及因素存在高度非线性.为达到好的预测效果,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的大坝变形预测方法.在数据预处理方面,针对传统的参数平方、立方这种处理方式,提出变阶次概念;针对LSSVM交叉验证耗时过多,提出了一种简单可行的变参数方法 .为了快速获得优化结果,引入基于十进制的遗传算法.此外,为进一步提高预测精度,引入遗忘因子概念.最后,给出一个实例.     

基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测

将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测.根据基坑位移的实测时间序列资料,应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型.研究结果表明,最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测,具有较高的预测精度.与通常采用的BP神经网络相比,该方法具有预测误差小、计算快速、所需数据少等优点.     

基于最小二乘支持向量机的福建省GDP预测研究

提出一种基于最小二乘支持向量机的福建省GDP预测方法.采用径向基核函数进行仿真模拟,经过参数选优建立了精度较高的预测模型.预测结果表明,利用最小二乘支持向量机进行预测具有误差小、拟合程度高等优点,可适用于GDP的预测.     

基于最小二乘支持向量机对偶优化问题的核偏最小二乘

提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性.     

基于最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提.综合分析交通流量影响因素的基础上,进行多路段的交通流量预测研究,提出了基于最小二乘支持向量机的交通流量预测改进模型,并应用平安大街的流量数据进行实例验证.结果表明,该模型具有学习速度快、跟踪性能好及泛化能力强等优点,在交通流预测中更具有实用性和推广性.     

基于最小二乘-支持向量机的制粉过程煤粉细度软测量模型

煤粉细度是煤粉磨制过程控制的一个关键工艺指标,保证煤粉细度在一定范围内对于优化锅炉或回转窑的燃烧效率有着重要意义。由于煤粉细度无法在线测量,而离线化验既不能保证实时性,又容易造成煤粉泄漏污染环境,因此难以实现对煤粉细度的有效控制。该文通过对制粉过程中影响煤粉细度的因素进行分析,采用基于最小二乘-支持向量机的方法建立煤粉细度的软测量模型。通过模型误差最小的原则,确定了模型相关参数,解决了样本数量较少,常规软测量方法难以实现的问题。通过现场采集的样本数据进行的实验研究表明了该模型的有效性。     

基于核主成分分析与最小二乘支持向量机结合处理时间序列预测问题

探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元,然后用最小二乘支持向量机进行预测.通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测.同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好.     

基于最小二乘支持向量机动态逆的非线性系统自适应控制

提出基于最小二乘支持向量机动态逆的一种非线性系统自适应控制方法.该方法采用最小二乘支持向量机辨识非线性系统的动态逆模型,并将其串联在原系统之前得到复合的伪线性系统.对于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,采用在线最小二乘支持向量机进行自适应补偿.最小二乘支持向量机的在线参数调整规律由Lyapunov稳定性理论导出,并证明了非线性闭环系统的稳定性.仿真结果证明了该方法的有效性.     

最小二乘支持向量机在信道均衡中的应用

为抵消信道时变多径传播特性引起的码间干扰、准确地识别数字通信系统中的发送信号,满足信道均衡的实时性要求,采用最小二乘支持向量机回归算法对信道进行均衡。首先,分析了最小二乘支持向量机算法应用于信道均衡的机理,与传统的信道均衡方法相比,该算法无需对信道进行估计可直接得到均衡器的参数。其次,与ε-支持向量机算法进行比较,最小二乘支持向量机均衡性能不减,时间复杂度大大降低,可以更好的满足信道更新的实时性要求。同时探讨了2种改善低信噪比下信道均衡性能的方法。结果表明:对于信道环境复杂的通信系统,利用最小二乘支持向量机的非线性均衡速度快、效果良好。在低信噪比情况下,可以通过增加训练序列长度和利用非线性核函数来改善信道均衡的性能。     

实时灰色最小二乘支持向量机模型在蒸汽预测中的应用

针对锅炉蒸汽产量预测的非线性和灰色性,提出将实时灰色最小二乘支持向量机模型应用于蒸汽预测,预测结果与实时 模型的预测结果进行对比,证明该模型具有更高的预测精度,可为蒸汽生产和调度提供决策依据。     

基于最小二乘孪生支持向量机的图像拼接检测

图像篡改最基础的手段便是拼接,为了恢复人们对数字图像的信任,图像拼接检测变得非常重要.论文提出一种基于最小二乘孪生支持向量机的图像拼接检测算法,算法对待测图像进行对偶数复小波变换以获取不同的子带图像,对子带图像提取其马尔科夫状态转移概率矩阵,将该概率矩阵作为拼接特征向量送入最小二乘孪生支持向量机训练以获取预测模型,最后根据该模型来判断待测图像是否经过拼接.在哥伦比亚大学无压缩图像拼接检测评估库和哥伦比亚大学图像拼接检测评估库上分别进行实验,与传统算法做对比,实验结果充分证明论文所提算法具有更高的拼接检测准确率.