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PSO与多变量支持向量机的通信基站能耗预测

为准确预测通信基站的能耗,提出了一种基于微粒群算法与多变量支持向量机(PSO-MSVM)的通信基站能耗预测模型。该模型基于温度和日期两个重要因素,运用MSVM建立通信基站能耗预测模型;采用PSO对模型核函数中的参数c和ε进行优化整定,以提高算法效率。湖南某地区通信基站的测试结果表明:与最小二乘法相比,PSO-MSVM的预测结果更接近基站实际能耗,预测精度达93.8%以上,表现出良好的工程价值。     

GM-LSSVM模型在建筑能耗预测中的应用

为提高大型公共建筑能耗的预测精度,提出一种基于灰色模型和最小二乘向量机方法(GM-LSSVM)的办公能耗预测模型.该方法结合灰色建模计算简单的特点,以及最小二乘支持向量机非线性拟合能力和泛化能力强的优势,充分发掘样本数据的规律,并以粒子群优化算法进行模型参数选择.根据福州某大型公共建筑能耗数据,通过本研究提出的方法建立预测模型,并与神经网络模型以及最小二乘支持向量机模型的预测结果进行比较,验证了该方法具备较高的预测精度和较强的泛化能力.     

基于改进PSO-LSSVM的TBM掘进速度预测研究

隧道掘进机（TBM）对于地质条件的高度敏感性以及TBM设备高度智能化和最终实现无人驾驶,对精准预测TBM掘进速度均提出了更高要求.为了未来实现TBM智能化控制,采用线性递减惯性权重对粒子群算法（PSO）进行改进,并把改进的粒子群算法和最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合,建立了改进的PSO-LSSVM掘进速度预测模型.基于美国纽约Queens NO.3隧道的153组实验获得的岩体参数和现场实测掘进速度,采用SPSS软件进行了相关性分析,验证了参数的适用性,采用改进的PSO-LSSVM模型进行掘进速度预测,并通过与传统LSSVM模型和PSO-LSSVM模型进行对比发现：采用线性递减惯性权重改进的PSO-LSSVM预测模型的决定系数在训练集和测试集中均达到0.95及以上,均方误差在0.01以内,明显优于传统模型.本文所建模型在TBM掘进速度预测中有明显的精度优势,可辅助TBM智能化施工.     

基于PSO-LSSVM的复杂试验不确定度分析

提出一种结合粒子群优化（PSO）算法和最小二乘支持向量机（LSSVM）模型的复杂试验不确定度分析方法。以汽车座椅的安全带拉伸试验为对象,研究汽车座椅安全带拉伸试验的主要影响因素及其概率密度函数参数,采用拉丁超立方方法进行试验设计,并进行安全带拉伸试验有限元仿真。运用PSO-LSSVM建立安全带拉伸试验的数学模型,并与B...     

油气生产过程综合能耗混合建模方法

为准确预测油气生产过程中的能源消耗,通过对油气生产过程分析,确定了过程的主要能耗指标,提出了一种机理模型与最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的混合建模方法.通过对油气生产过程及各子过程之间关系的分析,建立了该过程综合能耗的机理模型,并利用LS-SVM对机理模型不能描述的误差特性进行补偿.仿真结果表明,该方法能够准确地预测油气生产过程的综合能耗,其预测性能优于机理模型和LS-SVM构建的数据模型,且具有较好的稳定性和可靠性,将其应用到某采油作业区的实际生产过程,取得了满意的效果.     

PSO-LSSVM分类模型在岩性识别中的应用

为了精确解决测井岩性识别问题,提出了一种将粒子群优化算法(PSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合对实际测井资料进行岩性识别的方法.首先使用粒子群优化算法对LSSVM建模过程中的重要参数进行优化调整,然后利用参数优化调整后得到的具有较优分类效果的PSO-LSSVM模型对某油田的测井资料进行岩性识别.实验结果表明:同基于交叉验证的支持向量机模型以及单隐层的BP神经网络模型相比,该方法能够很好描述测井数据和岩性类别之间的非线性映射关系,识别精度高,并提高了算法的自动化程度.     

基于移动窗的多核最小二乘支持向量机建模算法

针对时变工业过程建模中存在的模型泛化性和适应性较低的问题,利用移动窗技术,通过使用多个核函数,提出了一种基于移动窗的多核最小二乘支持向量机(LSSVM)建模算法.该算法在最小二乘支持向量机算法基础上,利用多核组合代替单核,增强了模型的泛化能力;利用移动窗技术,增加了模型对时变工业过程的动态辨识能力及模型的更新效率.仿真实验结果表明,该算法具有更好的泛化性能.     

基于改进支持向量机的作物叶水势软测量建模

在标准最小二乘支持向量机(least square supportvector machine,LS-SVM)的基础上,利用改进的粒子群算法(i mproved particle swarmopti mization,IPSO)来优化LS-SVM模型参数,提出了基于IPSO-LS-SVM的软测量建模方法,建立了作物叶水势软测量模型.仿真结果表明,该方法比基本LS-SVM和PSO-LS-SVM模型具有更高的精度,能够很好地预测作物叶水势信息.     

基于改进PSO-LSSVM和蒙特卡洛法的电力系统可靠性评估

针对电力系统可靠性评估方法耗时长、误差大等问题,提出一种用改进粒子群优化算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,并将构建好的PSO-LSSVM模型与蒙特卡洛法(MCS)相结合用于发输电系统可靠性评估的方法。该方法通过对PSO算法进行合理的改进,得到更为精确的LSSVM模型参数,建立用于分类系统状态样本的PSO-LSSVM模型。对MCS方法抽取的系统状态样本分类得到故障状态和正常状态,仅对故障状态样本进行可靠性指标计算,统计输出可靠性评估结果。采用该方法对IEEE-RTS 79系统不同运行情况下的可靠性指标进行计算,结果表明该方法保证计算时间不变的同时提高了LSSVM-MCS方法的评估精度。     

动态环境下基于时序滑动窗口的鲁棒激光SLAM系统

无人驾驶场景中的动态物体会影响同时定位与建图（SLAM）系统的整体精度和鲁棒性,针对现有多数激光SLAM系统在动态环境下易出现里程计漂移、定位失败和建图重影问题,本文融合轻量级PointPillars目标检测网络和多目标跟踪方法,构建了一种面向动态场景的语义激光SLAM系统.该系统首先利用PointPillars网络获取潜在动态目标检测框并过滤检测框内特征点,以获取里程计初始位姿.其次基于匀速卡尔曼滤波器的多目标跟踪算法获取跟踪结果,以构建时序滑动窗口,实现鲁棒、高效的目标级数据时空关联,以去除动态物体和恢复静态目标,进一步优化里程计.最后在包含动态场景的KITTI和NUSCENES公开数据集上与主流激光SLAM方法进行对比实验,结果表明本系统在里程计和全局地图的准确性和鲁棒性方面有显著的提高,同时系统保持了实时性,可满足动态场景下自主机器人系统和智能交通应用.     

Fingerprint Core Location Algorithm Based on Sliding Window

In order to improve the efficiency of the fingerprint core location algorithm, a fingerprint core location method using sliding window on the basis of core location algorithm with the complex filter was proposed. The local region of the fingerprint image was extracted by a fixed-size window sliding in the region of the fingerprint image, and the selected local region by window as the calculation object is used to detect the core. The experiment results show that the method cannot only effectively detect fingerprint core, but also improve the efficiency of the detection algorithm comparing with the global fingerprint core location detection algorithm.     

基于能源效率的生产系统节能延迟窗机会维修模型

将系统有效产出与能源消耗结合起来,提出了能源效率指标（energy efficiency indicator, EEI）,构建了联合维修模型。以多设备串联系统为研究对象,令各设备退化服从Tweedie指数散布过程,考虑了生产过程中的产出损失,用基于节能延迟窗口的机会维修策略,令传统时间窗中最早到达最优维修时刻决策点成为维修组合窗决策点,以最小化系统在规划期内的能源效率（energy efficiency, EE）为目标构建机会维修模型。最后通过蒙特卡洛仿真实验进行算例分析,结果表明在减少系统总能源消耗和提高系统有效产出方面,该机会维修模型切实可行。     

基于滑动时间窗的机场流量优化分配

针对机场实际运行过程中飞行流量需求以及机场容量动态变化的特点,将滑动时间窗概念应用到机场飞行流量分配问题中,提出了一种基于滑动时间窗的机场流量动态优化分配方法。对基于滑动时间窗的流量优化分配原理进行了阐述,该方法采用不断进行的动态流量分配代替静态的一次性流量分配,能够实时得到当前时间段最优化的流量分配方案,为机场战术流量管理提供决策支持。实例计算表明：基于滑动时间窗的机场流量优化分配方法在动态环境中能够较好地达到实时优化分配飞行流量目的,而静态流量分配方法不适用于动态环境,文中方法实用有效。     

基于UDP的滑动窗口协议的设计与实现

UDP滑动窗口协议是一种适用于现代通信系统中板间通信的应用层协议,它采用滑动窗口技术来保证数据包无重复、无丢包地按序递交.文中论述了基于UDP的滑动窗口协议并给出了实现方法,通过测试分析,该协议有效地解决了TCP的高协议处理开销和UDP的低可靠性之间的矛盾,而CPU占用率比单独采用UDP只增加约3%.     

基于滑动窗口的RFID数据流多标签清洗算法

RFID数据流清洗技术主要关注的是数据的实时性、完整性和动态性.传统的适应性清洗机制针对的只是单标签的情况,且在调整窗口以保证动态性的情况下丧失了完整性.为此,首先在二项分布模型的基础上提出了一种新的单标签清洗算法,改进和完善了传统的单标签清洗算法;之后提出了基于防碰撞模型的多标签清洗算法,从而形成了一套完整的数据流清洗算法.此外,进行了大量实验,验证了算法的有效性.     

基于滑动窗口的动态手写签名局部相关性研究

为了解决直接序列匹配中签名序列存在随机波动和时间轴方向非均匀伸缩,导致相关分析给出的匹配度不高的问题,提出了采用滑动窗口对真实签名进行局部相关性分析的方法.将手写签名按压力划分成若干笔段,研究笔段匹配算法;对分段后的数据序列用滑动窗口算法进行局部相关分析.算例显示,对不同的签名个体而言,总有一些笔段的相关性极高,最小相关系数都达到0.8甚至0.9以上,这些笔段,正是签名者的稳定的签名特征,无论是相关分析法还是特征矢量分类法,滑动窗口局部相关分析都是一种有效的算法.     

应用时间滑动窗口模型的轨迹相似性研究

针对社交网络用户个人信息难以获取、公开信息不完整、不通用甚至内容虚假的问题，选择了普适性强，且能客观、真实反映用户行为习惯的位置数据作为相似性分析依据，对新浪微博、滴滴打车进行位置数据采集，形成两个高价值且具有国内网民特色的数据集作为实验对象.提出了一种基于时间滑动窗口模型的轨迹相似性匹配算法，通过调整时间窗口和位置距离优化算法F值，实现不同网络平台用户的相似性分析.以对新浪微博和滴滴打车的用户位置数据为例进行验证，实验结果证明了地理位置为虚拟身份相似性判断的正相关影响因子，且判断相似性的平均F值超过90%.      

基于双向窗口特征提取技术的车道线检测算法

为提高车道线检测算法的准确性与稳定性, 提出一种基于双向窗口特征提取技术的车道线检测算法。融合运用Hough 变换与边缘分布函数技术得到车道线的直线特征点; 运用双向窗口特征提取技术获得所有车道线特征点, 包括直线部分与弯曲部分。获得直线与双曲线相结合的车道线模型: 在近视场, 应用直线车道线模型能获得较好的鲁棒性; 在远视场, 使用双曲线模型可有效检测出车道线的弯曲部分。实验结果表明, 相较于已有的车道线检测算法, 该方法可有效提高多种场景下车道线检测的准确性和稳定性。