基于改进自适应粒子群算法的混合核函数最小二乘支持向量机大坝变形预测

针对大坝变形影响因素的复杂性以及监测数据的非线性、随机波动大和预测难度大等问题,提出一种改进自适应粒子群(particle swarm,PSO)算法的混合核函数最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型,实现了大坝水平变形的时间序列预测方法.基于Mer...     

基于VMD和IBA-LSSVM的短期风电功率预测

为了提高风电功率预测精度,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和改进的最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期风力发电功率预测新模型。利用VMD将功率历史数据分解成趋势分量、细节分量和随机分量以降低原始数据的复杂性和不平稳性,然后建立IBA-LSSVM预测模型,利用改进蝙蝠算法(IBA)对最小二乘向量机的参数进行优化,并分别对各个子模态进行预测,叠加子模态的预测结果以得到最终的发电功率预测值。对宁夏某风电厂功率预测结果证明了该模型的有效性,通过不同预测模型的对比验证了模型具有较高的预测精度。     

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.     

LMD方法变形监测数据粗差探测与修复

针对变形监测数据中粗差探测与修复问题,提出一种基于局部均值分解(LMD)的粗差探测方法,并结合三次样条插值方法对粗差点进行修复.通过LMD方法对变形序列进行分解得到其PF分量,根据高频分量的奇异点确定可疑粗差点,将分解分量去除高频分量进行重构,利用数学检验方法确定粗差点位置.剔除粗差点后,采用三次样条插值方法进行修复粗差点.研究结果表明:局部均值分解方法在变形监测数据处理中的粗差探测效果明显,三次样条插值修复也基本准确,为大坝变形多尺度分析奠定了较好的基础.     

模糊均值聚类和最小二乘支持向量机相融合在遥感图像分类中的应用

为了提高遥感图像分类精度,提出一种模糊均值聚类(FCM)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的遥感图像分类方法(FCM-LSSVM).首先对遥感图像样本进行模糊均值聚类,得到隶属度矩阵,然后根据隶属度矩阵选择遥感图像的训练样本,最后将训练样本输入到最小二乘支持向量机进行学习,并采用粒子群优化最小二乘支持向量机参数,建立遥感图像分类模型.通过仿真实验对算法性能进行测试,结果表明FCM-LSSVM提高了遥感图像分类效率和分类精度.     

基于PF能量特征和SVM的变速箱轴承故障诊断方法

内圈点蚀、外圈压痕是变速箱滚动轴承常见典型故障,为实现其快速、准确诊断,提出基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)的PF(Product Function)分量能量特征和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)相结合的变速箱滚动轴承诊断方法.将采集的振动信号进行LMD局部均值分解,获得若干个PF分量,并以计算的PF分量的能量熵作为特征量输入支持向量机,进行滚动轴承的故障类型的识别.通过对滚动轴承正常状态、内圈点蚀故障和外圈压痕故障的诊断效果对比分析表明,相对于基于神经网络的轴承故障诊断方法,基于PF分量能量特征和支持向量机的诊断方法有着更高的故障识别率.     

基于改进果蝇算法优化的最小二乘支持向量机动力锂电池荷电状态预测

荷电状态(SOC)是动力锂电池管理系统的重要参数,使用传统算法优化锂电池SOC预测模型参数,收敛性相对较差,容易陷入局部最优解。对此,采用改进果蝇算法(IFOA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化,通过引入自适应松弛项来提高预测精度和收敛速度,获取全局最优解。选用磷酸锂电池为研究对象,测量其工作电压、工作电流和SOC,并将数据作为测试集,在MATLAB平台上建立基于IFOA优化的最小二乘支持向量机SOC预测模型。结果表明：IFOA优化的LSSVM动力锂电池SOC预测结果和实测结果吻合良好,平均绝对误差(MAPE)为1.02%,泛化能力强,预测精度相较果蝇算法最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)和贝叶斯算法最小二乘支持向量机(BEF-LSSVM)模型的精度更高。     

基于粒子群优化的LSSVM在模拟电路故障诊断中的应用

提出一种基于粒子群优化的最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。对模拟电路故障信号采用小波包进行消噪和分解,作为最小二乘支持向量机的输入样本。为了避免参数优化时容易陷入局部最优的缺陷,使用粒子群算法对LSSVM参数进行优化选取。以Sallen-key带通滤波器电路为对象的仿真研究结果表明,提出的基于粒子群优化的最小二乘支持向量机可以对模拟电路有效地进行故障诊断,并且提高了诊断效率。     

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.     

最小二乘Littlewood-Paley小波支持向量机在发酵过程建模中的应用

针对谷氨酸发酵过程一些关键参数不能在线测量而导致的建模精度不高问题,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)和小波的理论,建立了一种新的模型.首先,选取Littlewood-Paley小波函数作为LS-WSVM的核函数,进而设计出最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM),然后利用该算法对谷氨酸发酵过程进行建模.通过实际应用,实现了对残糖浓度、菌体浓度、谷氨酸浓度等不能在线测量变量的较准确预测,相对于LSSVM建模而言,提高了一个数量级,预测误差也明显得到改善,说明了该建模方法的有效性,具有一定的推广和应用价值.     

固定尺度最小二乘支持向量机

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在进行回归预测时存在的稀疏性缺陷问题,采用固定尺度最小二乘支持向量机,即固定支持向量数量进行改进。仿真结果表明:固定尺度最小二乘支持向量机在训练各种样本数据集时,有效地避开了LS-SVM中的稀疏性问题,且训练速度快,同时具有良好的预测精度。     

最小二乘支持向量机的理论及应用研究

介绍了支持向量机(SVM)的数学原理和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)的数学原理与应用研究。在支持向量机中采用的是二次规划方法,而最小二乘支持向量机则用最小二乘线性系统作为损失函数从而取代它,这样就利用等式约束的方法取代了不等式约束,最终演变为对线性方程组的求解,使求解的速度得到提高,求解的收敛精度得到提升。将最小二乘支持向量机与偏最小二乘法、标准支持向量机进行了对比。最终表明,LS-SVM计算结果更准确,更简单,内存的占有量也较少,计算时间短,耗时少,是一个很有应用价值的研究方向。     

基于EEMD-HT与LSSVM的柴油机辐射噪声品质预测技术

为了预测柴油机辐射噪声品质,采用基于集总经验模态分解(EEMD)、希尔伯特变换(HT)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的柴油机辐射噪声品质预测方法.该方法先采集柴油机辐射噪声信号,进行滤波和EEMD,再用HT得到相应的特征模态函数(IMF)分量的瞬时频率并对其进行临界频率带计权,最后计算其能量得到声音信号特征作为输入;用等级评分法对柴油机辐射噪声进行主观评价试验,把主观评价值作为输出;利用LSSVM训练得到预测模型.同时,以心理声学客观参数作为LSSVM的输入,建立另一个预测模型.分别用两个预测模型进行预测,结果表明基于EEMD-HT与LSSVM的柴油机辐射噪声品质预测模型具有更高的声品质预测精度,即更加接近人的主观感受.     

基于KPCA和LSSVM的氧化铝粉流量预测

针对氧化铝粉流量需在线精确测量,在线分析仪表成本较高和测量滞后的问题,提出了一种将核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)两种方法相结合的软测量混合建模方法,通过核主元分析(KPCA)提取数据非线性主元,并利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立氧化铝粉流量预测模型,预测结果表明该模型具有更好的非线性数据处理能力,运算速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,能满足氧化铝粉流量的在线测量要求.     

基于改进最小二乘支持向量机组合模型的深基坑沉降变形预测

为了提高深基坑沉降变形预测精度，及时为深基坑支护施工提供指导，提出一种改进最小二乘支持向量机组合模型；通过引入自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解原始深基坑沉降变形数据，并结合粒子群优化算法和遗传算法对最小二乘支持向量机进行参数寻优，对分解的数据分别训练、预测后再叠加，得到最终预测结果；应用所提出模型对济南市某深基坑的累积沉降量进行预测，同时与其他模型对比，验证所提出模型的实用性和优越性。结果表明：所提出模型预测深基坑累积沉降量的平均相对误差为0.035%,均方误差为0.080 9 mm²,均方根误差为0.283 8 mm,所提出模型的准确性远优于其他模型的；自适应噪声完备集合经验模态分解方法的引入更有利于在深基坑沉降变形预测方面发挥最小二乘支持向量机的优势。     

基于小波分解和支持向量机的ENSO预测试验

为了改善ENSO的预测效果,基于Nino综合区的海温距平时间序列,采用小波分解和最小二乘支持向量机结合的方法,引入多步递阶预测的思想,建立ENSO的预测模型.试验结果表明:基于小波分解和最小二乘支持向量机结合的多步预测方法,可以有效提高ENSO的预报精度.同时,该模型具有同时得到不同时效的预测结果,建模方便,计算效率高...     

基于改进的GA-LSSVM的软测量建模方法

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线测量的问题,提出了一种改进的最小二乘支持向量机(IGA-LSSVM)的软测量建模方法.该方法采用核独立分量分析(KICA)对高维数据进行特征提取,利用改进的最小二乘支持向量机进行建模.该方法既利用了最小二乘支持向量机求解速度快的特点,又利用了自适应遗传算法强大的全局搜索能力,增强了模型的自适应性.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,基于IGA-LSSVM方法建立的软测量模型具有较高的预测精度和泛化能力.     

基于乘积函数相关熵的滚动轴承故障辨识方法

为了提高多工况下对滚动轴承的故障辨识能力,本文提出以乘积函数相关熵为故障特征的滚动轴承故障辨识方法,并利用最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)实现自动辨识.首先对预处理的轴承振动信号进行局部均值分解,提取乘积函数(Product Function,PF),然后计算PF与原始信号的皮尔逊积矩相关系数熵,进而根据离散变量相关熵的估计模型得到乘积函数相关熵(Product Function Correntropy,PFC).以PFC为故障特征,结合LSSVM实现滚动轴承的故障识别.多组工况下的滚动轴承状态辨识实验证实了PFC比经典故障特征具有更高的故障辨识效率;另外改变工况参数提取轴承振动数据,验证了PFC-LSSVM方法具有更好的鲁棒辨识能力.综上所述,本文验证了LMD-PFC-LSSVM方法的高效性和实用性,为提高复杂工况下在线故障诊断能力提供了可靠的技术支持,具有广阔的应用前景.     

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.     

基于互补型集成经验模态分解和遗传最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

交通流是智能交通系统中的关键组成部分,也是交通规划的重要依据。为了提高道路交通流量预测的精确性,提出一种基于互补型集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化参数的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的交通流量预测模型。该模型使用互补型集成经验模态分解原始数据,将分解后的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量分别用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机进行预测,叠加全部IMF分量值作为模型最终的预测结果。通过对美国加利福利亚州某高速公路一个月的交通流量数据进行训练预测,结果表明,该模型平均相对误差仅为6.51%,相较于其他模型拥有更好的预测效果,可为交通流的预测提供一定的参考。