基于最小二乘支持向量机的水泥粒度软测量

采用最小二乘支持向量机的方法,利用现场测量的数据,建立水泥粒度软测量模型;通过交叉验证方法优化参数,并用仿真实验验证了该方法的有效性,解决了非线性、小样本、高维数等常规测量方法难以实现的问题,实现了水泥粒度的在线测量。     

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。     

基于混沌最小二乘支持向量机的软测量建模

提出一种改进算法,用来解决现有最小二乘支持向量机方法在处理大规模样本软测量建模问题时出现的模型结构复杂、失去支持向量稀疏性且正规化参数和核参数难以确定等问题.对样本集进行预处理,通过计算样本间欧氏距离进行样本相似程度分析,去除样本集中1/3的样本以简化支持向量机模型结构并提高计算速度.定义了一种混沌映射构成混沌系统并分析了其遍历性.应用改进的混沌优化算法优化最小二乘支持向量机模型参数以提高模型的拟合精度和泛化能力.将改进算法用于丙烯腈收率软测量建模中,仿真实验结果表明:模型精度较高,泛化性能好,满足现场测量要求.     

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.     

基于最小二乘支持向量机的教学质量评价模型

教学质量评价是教育教学中重要的工作,评价工作的核心是建立评价模型。本文利用最小二乘支持向量机这种新的机器学习工具,建立了教学质量评价模型,并与BP神经网络建模比较,分析表明模型在泛化能力、收敛速度和最优性均优于神经网络模型。将模型用于教学质量评价中,既克服了专家在评价过程中的主观因素,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

改进的加权最小二乘支持向量机在德士古炉温软测量中的应用

根据某企业德士古气化炉装置在线估计炉温的需要,将现场数据采样样本中的离群点分为高杠杆点和高残差点两类,将一种新的加权方法应用到最小二乘支持向量机(LS-SVM),使其对两种离群点都具有抑制作用,提高模型鲁棒性。加权最小二乘支持向量机(Weighted LeastSquare Support Vector Machine,WLS-SVM))参数的选择基于LS-SVM的最优参数,根据模型训练误差对参数进行二次寻优,进一步提高模型精度。利用测试函数验证了改进方法,对提高模型精度有明显效果;并将改进方法应用到实际生产装置的炉温软测量系统中,也取得了满意的应用效果。     

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。     

基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机回归估计方法及仿真

提出了一种基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机(LSSVM)回归估计方法．该方法构造了滚动时间窗，利用滚动时间窗内的数据优化建模．模型随着时间窗的滚动进行在线更新，并对滚动时间窗内的数据分配不同的权值以充分利用数据的信息．将基于滚动时间窗的LSSVM回归估计方法应用于软测量建模．进行轻柴油凝固点的预估．结果表明，该建模方法十分有效．     

基于最小二乘支持向量回归机的矿浆酸碱度鲁棒软测量

针对酸碱度在线检测仪稳定性差、维护保养成本高等不足及人工检测严重滞后的问题,结合泡沫浮选工艺机理分析,以在线泡沫视频图像表观特征为辅助变量,采用最小二乘支持向量回归机（Least Squares Support Vector Regression,LSSVR）实现了泡沫浮选矿浆酸碱度的软测量.将不同特性的核函数凸组合以提高模型性能,并采用最近邻山峰聚类算法约简核矩阵,降低计算复杂度,利用偏最小二乘回归提高模型鲁棒性.工业运行数据仿真结果表明,建立的软测量模型能够连续在线检测矿浆的酸碱度,并获得了比标准LSSVR、加权LSSVR及多核LSSVR更高的预测精度,可满足工业要求.     

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.     

基于RS与LS-SVM多分类法的故障诊断方法及其应用

针对密闭鼓风炉熔炼过程工艺复杂、工况变化较大的特点,提出应用粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行鼓风炉故障诊断的方法.该方法首先利用RS对炉子的故障样本进行知识约简,获得各故障类型的征兆最小条件属性作为特征向量,然后,输入到由多个最小二乘支持向量机构成的多故障分类器中进行故障识别和分类.研究结果表明:该方法具有较强的泛化能力,诊断准确率达到90%以上.     

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.     

基于偏最小二乘支持向量机模型的个人信用评估研究

为了准确评价客户潜在信用风险,提出了偏最小二乘支持向量机组合评价模型.首先使用偏最小二乘能降低变量间的相关性,支持向量机可用于建立评估模型,然后采用相对误差频率分布作为新的指标评价模型,最后,与常见的评分模型在信用卡数据集上进行了对比.结果表明,PLS-SVM评价模型在有效性、稳定性以及准确性方面均有更好的表现.     

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.     

稀疏最小二乘支持向量机及其应用

提出基于特征向量选择(feature vector selection,FVS)的稀疏最小二乘支持向量机(sparse least squares support vector machine,SLS-SVM)模型,解决最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)稀疏化问题。采用FVS在特征空间构建特征向量子集,对训练样本进行稀疏线性重构;将稀疏化的特征向量作为支持向量,从而实现对LS-SVM稀疏化建模。将SLS-SVM模型进行弓网系统的仿真对比实验,结果表明SLS-SVM模型在取得高预报精度的同时,可实现支持向量的高度稀疏化,从而加快模型预报速度。     

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。     

自适应加权最小二乘支持向量机的空调负荷预测

为了提高建筑空调负荷的预测精度,在分析空调负荷主要影响因素的基础上提出了一种基于自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)的建筑空调负荷预测方法。该方法根据预测误差的统计特性,采用基于改进正态分布加权规则,自适应地赋予每个建模样本不同的权值,以克服异常样本点对模型性能的影响。建模过程中采用粒子群优化(PSO)算法对模型参数进行优化,以进一步提高模型预测精度。基于DeST模拟数据将AWLS-SVM方法应用于南方地区某办公建筑的逐时空调负荷预测中,并与径向基神经网络(RBFNN)模型、LS-SVM模型及WLS-SVM模型作比较,其平均预测绝对误差分别降低了51.84%、13.95%和3.24%,并进一步基于实际空调负荷数据将该方法应用于另一办公建筑的逐日空调负荷预测中。预测结果表明:AWLS-SVM预测的累积负荷误差为4.56MW,亦优于其他3类模型,证明了AWLS-SVM具有较高的预测精度和较好的泛化能力,是建筑空调负荷预测的一种有效方法。     

基于最小二乘支持向量机的航路流量预测与评估

综合运用集合经验模态分解(EEMD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了空中交通过点流量预测模型.EEMD的分解结果显示,高频本征模态函数(IMF)分量占有较大的方差贡献,而低频分量相对较小;对各IMF分量的预测结果表明,起始阶段的高频IMF分量具有较好的可预测性,距平相关系数(fACC)值相对较高,高频分量的预测效果随预测时段加长而逐渐下降,均方根误差逐渐加大,低频分量的ACC值在起始阶段相对较低,随预测时段加长而逐渐加大,整个预测时段可预测性较强;最终的合成预测流量曲线表明,基于上述的思想,算法在20h时段的流量预测效果较好,拥有较高的ACC值和相对较低的均方根误差,30h时段的同号率均较为理想.     

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析

数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题, 结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点, 提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时, 构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象, 分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论, 基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果, 且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.