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.     

基于PSO的氧化铝粉流量LS-SVM预测模型

针对电解铝厂生产过程中氧化铝输送流量在线测量问题,考虑到样本数据较少的因素,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机方法,建立氧化铝超浓相输送中氧化铝粉流量的软测量模型.以粒子群优化的方法选取最小二乘支持向量机的模型参数,克服交叉验证法耗时与盲目性的问题,同时发挥最小二乘支持向量机的小样本学习能力强和计算简单的特点.通过采用实际数据进行仿真研究,结果表明,所建预测模型估计值与实际分析值吻合较好,从而验证了PSO-LSSVM预测模型对氧化铝粉流量准确估算的有效性.     

基于最小二乘支持向量机的电力系统混沌振荡控制

电力系统在周期性负荷扰动的作用下会发生混沌振荡,甚至由此而失去稳定.为抑制这种情况下的混沌振荡对电力系统的影响,利用支持向量机良好的非线性函数逼近和泛化能力,提出了最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电力系统混沌振荡控制方法.运用最小二乘支持向量机对电力系统的动力学特性进行学习,得到训练好的电力系统LS-SVM模型,进而实现对电力系统混沌振荡的控制.该方法不需要被控混沌系统的解析模型,数值仿真结果表明该方法的可行性.     

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。     

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 .     

一种新型煤灰分双能量γ射线检测方法

针对传统方法对煤灰分检测误差大的问题,提出基于混沌最小二乘支持向量机(chaos-LSSVM)的煤灰分双能量γ射线检测方法。其中,双能量γ射线透射法可减小煤炭形状、厚度、粒度、堆密度等因素引入的检测误差,而最小二乘支持向量机算法可减小标定误差,混沌算法可优化最小二乘支持向量机计算进程中惩罚系数g和核函数宽度参数δ。通过241Am和137Cs作为低能和中能γ射线源煤灰分的实验验证,Chao-LSSVM检测方法灰分平均相对误差可达到0.80%,与传统标定方法(直线逼近、最小二乘逼近方法)煤灰分检测的平均相对误差2.22%和3.19%相比,本文提出的方法具有优化的煤灰分检测准确度。     

一种改进的NAS-RIF图像盲复原算法

针对模糊含噪退化图像的盲复原处理,文章以NAS-RIF算法为基础,对其存在的抑制噪声不理想的缺陷进行了相应改进.首先采用基于最小二乘支持向量机的去噪方法对退化图像进行预处理,在抑制噪声的同时保持图像的细节特征,进而在每次复原迭代过程中加入低通滤波环节,进一步减少噪声对代价函数收敛的影响,提高复原图像的信噪比.另外,对退化图像使用了阈值分割技术确定图像支撑域,保证复原的准确性.实验结果表明,改进的NAS-RIF算法抗噪声干扰的能力比原算法有显著的提高.     

基于WLS-SVM标准差σ预测的产品过程质量控制方法研究

及时、准确地预测加工过程产品质量标准差σ,对于及时判断工序状态、调整加工过程因素,进而提高产品过程质量等具有重要意义。文章提出了一种基于加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的时间序列预测新方法,该方法采用了结构风险最小化原则,较好地避免了人工神经网络等智能方法在小样本学习、预测过程中存在的过学习、泛化能力弱等缺点;并采用重近轻远的权重设置原则,提高了预测的精度。实验表明,采用该方法对产品过程质量标准差σ进行预测切实可行,对于产品过程质量控制具有重要意义。     

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.     

基于最小二乘支持向量机的网络控制系统建模

针对网络控制系统实时信号的传输问题,提出一种采用最小二乘支持向量机理论预测和补偿非理想条件下网络传输导致的不良影响,建立一个较通用网络控制系统模型的方法,并对所提出模型的正确性和可应用性进行验证.仿真结果表明,基于最小二乘支持向量机预测模型能在一定程度上提高网络控制系统的动态性和稳定性,弥补了周期性传输采样信号占用大量网络带宽和不必要网络通信的缺陷.     

棒/球-板长间隙的电场分布特征与操作冲击放电电压预测

空气间隙的电场分布是决定其绝缘强度的重要因素,建立电场分布特征与放电电压的关联性是实现绝缘计算的关键.该文针对棒-板和球-板长间隙,提出一种空间电场分布表征方法,对电场有限元仿真结果进行后处理,从极间路径和锥形场域中提取66个特征量.建立基于最小二乘支持向量机的预测模型,以电场分布特征集和放电电压作为输入和输出参数,通过改进灰狼算法对模型进行参数优化,利用最大信息系数法进行特征降维.采用该模型对棒/球-板长间隙进行标准操作冲击放电电压预测,算例结果表明,测试样本预测值与试验值较为吻合,最大相对误差为8.3%,平均绝对百分比误差为3.2%.研究结果可为实现空气间隙绝缘计算提供参考.     

最小二乘模糊支撑向量机研究

支撑向量机是以统计学习理论为基础,以结构风险最小化（Structure Risk Minimization,SRM）为原则的新型学习机,已经广泛地用于模式识别、回归估计、函数逼近、密度估计等方面。在对已有的分类问题的SVM算法的研究分析基础上,结合Lin和Wang提出的模糊支撑向量机模型和现有的最小二乘支撑向量机模型得出最小二乘模糊支撑向量机模型。     

基于PSO-SVM的多阶段产品质量预测控制方法研究

本文以钢铁产品为例,在分析多工序多阶段产品质量预测控制特点的基础上,建立了多控制点递阶SVM预测控制模型,在模型的求解过程中,提出了基于粗集理论和主成分分析法的数据预处理与模型简化,并利用带约束的PSO算法分别优化了SVM的核超参数和相关影响因素的决策范围,实现了多阶段产品质量预测和相关过程参数的全局优化,为生产过程的质量改进提供了科学的决策依据。     

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.     

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。     

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.     

基于高斯搜索的改进粒子群优化在磨矿预测控制中应用

磨矿车间工业现场在保证控制效果的同时,一般要求控制变量具有较小的变化率。提出一种基于高斯搜索的改进粒子群优化算法,该算法以高斯分布来初始化粒子群,并改进粒子速度更新公式,将所提算法融合到最小二乘支持向量机预测控制中。针对选矿厂磨矿过程,给出了基于最小二乘支持向量机的预测控制系统,以及基于高斯搜索的改进粒子群优化算法步骤。对实际磨矿过程进行仿真实验,结果表明该算法在保证控制效果的同时,能大幅度减小控制量的变化率,具有良好的性能指标和应用前景。     

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。     

LS-SVM在状态监测数据趋势预测中的应用

介绍了最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归算法的基本原理,并使用MATLAB6．5结合LS-SVM工具箱对某型雷达磁控管状态监测数据进行了预测。