基于加权最小二乘支持向量机的下水道可燃气体分析

下水道可燃气体分析是城市下水道可燃气体监测预警系统的重要组成部分.该文针对BP神经网络对下水道可燃混合气体分析存在速度慢、容易陷入局部最优,以及标准最小二乘支持向量机鲁棒性差的缺点,建立了一种基于加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的下水道可燃气体分析模型.加权最小二乘支持向量机模型采用最小二乘线性系统,对误差变量进行权值设定,提高了学习速度和学习精度.仿真结果表明:基于WLS-SVM的下水道可燃气体分析模型优于所比较的BP神经网络和最小二乘支持向量回归机2种模型,具有优良的预测精度和鲁棒性.     

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.     

一种改进的最小二乘支持向量机算法

最小二乘支持向量机是标准支持向量机的一种扩展,它是支持向量机在二次损失函数下的一种形式.它用等式约束代替不等式约束,求解过程变为解一组等式方程,避免了求解耗时的二次规划问题,但同时也丧失了标准支持向量机的稀疏性,影响了二次学习的效率.针对上述问题,本文提出了一种改进的最小二乘支持向量机增量学习方法.改进的最小二乘支持向量机算法采用自适应剪枝方法对解进行稀疏,根据每次训练得到的分类器性能来设定剪枝阚值和样本增量的大小,如果得到的分类器性能好,剪枝阈值和样本增量就大,反之,剪枝阚值和样本增量就小,从而提高了最小二乘支持向量机训练效率,解决了稀疏性问题.最后,仿真实验表明该算法方案可行.     

基于最小二乘支持向量机的风速组合预测模型

探讨了基于最小二乘支持向量机的组合预测模型在风速短期预测中的可行性.该模型以BP神经网络、RBF神经网络、粒子群BP神经网络3种预测模型的风速预测值作为组合预测模型的输入,实际风速值为输出,利用最小二乘支持向量机回归算法构造风速间的非线性关系,以实现风速多步预测.将该模型的预测性能与BP神经网络组合预测模型、线性组合预测模型进行比较,通过平均绝对误差、误差平方和、平均相对误差3个指标进行评价.结果表明,最小二乘支持向量机预测模型的平均相对误差低于6%,其他误差指标也明显低于其他预测模型.因此,最小二乘支持向量机组合预测模型预测精度不仅高于任一单项预测模型预测精度,而且高于传统的线性组合预测模型与一般BP神经网络组合预测模型.验证了该模型在风速预测中的可行性.     

基于自适应LS-SVM的柴油机进排气系统故障诊断

 提出了应用自适应最小二乘支持向量机和小波包能量特征的柴油机进排气系统故障诊断方法。对气门间隙异常、气阀漏气等几种常见故障和系统正常运行进行小波包分解,提取频带能量作为支持向量机的输入特征向量;然后,利用自适应优化算法对最小二乘支持向量机进行优化;最后,利用基于优化参数和最小输出编码的最小二乘支持向量机进行故障分类和识别。对比实验表明,与BP神经网络和采用交叉验证的传统最小二乘支持向量机相比,该方法可克服训练时间较长、容易陷入局部最小等问题,具有较快的训练速度和较高的分类准确率,提高了传统最小二乘支持向量机算法的寻优速度,在样本数较小时仍可取得较好的效果,能有效诊断柴油机进排气系统故障。     

最小二乘支持向量机的参数优化及其应用

针对最小二乘支持向量机的多参数带来的参数寻优问题,将进化算法(遗传算法和PSO算法)应用其中,通过Sinc函数的测试,成功地实现了多参数的联合优化;将这一方法应用到德士古炉温软测量建模中,采用来自工业现场的实测数据进行仿真,将两种方法的仿真结果与常用的BP神经网络进行比较,可以看出两种算法都较好地解决了最小二乘支持向量机的参数优化问题.     

利用蜂群算法优化的区域高程拟合精度分析

针对最小二乘支持向量机拟合法的拟合参数难以选取的问题,提出将人工蜂群算法引入最小二乘支持向量机建立高精度区域拟合模型的方法。人工蜂群算法可对最小二乘支持向量机中的参数进行全局性追踪搜索,模仿蜜蜂的采蜜过程,将参数的初选值作为蜜源,最小二乘支持向量机预测的平均平方误差作为目标函数,在一定范围内经过迭代更新确定最佳参数,最终建立精度较高的全球定位系统(GPS)高程拟合模型。实验结果表明,相比常规最小二乘支持向量机拟合法,ABC-LSSVM组合方法构建的拟合模型精度提高了28%,在此同时,该组合方法比BP神经网络拟合法的收敛效果更高、稳定性更佳,证明了ABC-LSSVM组合方法在GPS高程拟合模型构建中的有效可行性,为GPS高程拟合模型的建立提供一定的参考价值。     

基于全局优化支持向量机的多类别高炉故障诊断

针对高炉故障诊断系统快速性和准确性的要求,提出基于全局优化最小二乘支持向量机的策略.首先,采用变尺度离散粒子群对最小二乘支持向量机的参数和故障特征的选取进行优化;然后,利用核主元分析法对选取的特征向量进行压缩整理;最后,构造了以Fisher线性判别率为标准的启发式纠错输出编码.仿真结果表明,通过对故障训练样本有意义地分割重组,用较少的最小二乘支持向量机分类器,得到较高的故障判断准确率且增强了整个系统的实时性.     

基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机及QSAR建模

针对最小二乘支持向量机最佳算法参数难以确定的缺陷,提出了基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机(Cultural Differential evolution Algorithm Least Square Support Vector Machine,CDE-LSSVM)。该算法通过新型的文化差分进化算法优化确定最小二乘支持向量机核宽度参数和惩罚系数,建立具有良好预测性能的模型。同时,针对药物定量构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationships,QSAR)模型具有高度非线性、变量之间存在相关性的特征,采用CDE-LSSVM建立HIV-1蛋白酶抑制剂的药物定量构效关系模型。模型具有很好的拟合精度与预测精度,且优于最小二乘支持向量机、BP神经网络和径向基神经网络。     

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.