基于模糊数学理论的车内噪声声品质评价

将模糊综合评判理论与噪声声品质评价相结合,利用车内噪声声品质客观参量的计算结果和主观评价的试验数据,运用模糊数学知识分析了车内噪声各客观参量对其声品质的影响,并计算出了不同客观参量的影响权重。     

基于EMD的金刚石砂轮磨损状态声发射监测

针对磨削金刚石砂轮磨损状态声发射信号小波分析中存在的问题,根据工程陶瓷部分稳定氧化锆磨削过程中声发射信号非线性非平稳性的特点,采用经验模态分解方法将磨削声发射信号分解为多个平稳的固有模态函数之和,并提取其有效值、方差和能量系数等特征值.在磨削金刚石砂轮从轻度磨损状态转变为严重磨损状态时,固有模态函数的有效值(IMFrms)和方差(IMFvar)增大,而能量系数(IMFpe)发生明显的变化;将其做为最小二乘支持向量机的输入参数,对金刚石砂轮的轻度磨损状态和严重磨损状态成功地进行了智能监测.     

基于EEMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法

针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出基于总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法.通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);齿轮发生不同的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,故可通过计算不同振动信号的EEMD能量熵判断是否发生故障;从包含有主要故障信息的IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立支持向量机,判断齿轮的工作状态和故障类型.实验结果表明:文中提出的方法能有效地应用于齿轮的故障诊断.     

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。     

基于LS-SVM的无人机费用预测

无人机费用预测是在装备研制设计阶段就必须考虑的重要问题。针对无人机费用预测小样本、具有不确定性等特点,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM,Least Squares Support Vector Machines)的无人机费用预测模型,并应用于研制费用、维修保障费用预测。应用结果表明,LS-SVM具有较高的费用预测精度。     

基于样本熵的注意力相关脑电特征信息提取与分类

提出一种用样本熵作为特征进行注意力相关脑电信号的分析与分类处理、并采用支持向量机(SVM)算法实现分类器的方法.7位年龄在20~30岁之间的男性受试者接受了执行3种不同注意任务状态下的测试.数据分析结果显示:样本熵分类法对注意任务相关脑电信号分类的正确率可达85.5%,优于传统频段能量法获得的分类精度(77.9%).这个结果暗示了样本熵能有效地识别出自发脑电中注意力相关信息,因而它可在脑电生物信息反馈治疗系统设计中获得广泛的应用.     

短期风电功率CEEMDAN-SMA-LSSVM预测模型研究

为了提高风力发电功率预测的准确性,建立了基于CEEMDAN分解的SMA算法优化LSSVM的短期风电功率组合预测模型。首先,采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始风电功率数据进行分解与重构。随后,为了进一步优化最小二乘向量支持机模型(LSSVM)的参数,引入了黏菌算法(SMA)优化,通过调整惩罚参数和核参数来提高模型性能,最后,构建多种对比模型对比分析表明CEEMDAN-SMA-LSSVM模型预测精度最高,预测结果更接近真实值。研究可用于风电场短期风电功率预测使用。     

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RS与LS-SVR的储层参数预测

该文提出结合粗糙集(RS)和最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的方法.该方法利用RS对原始数据进行约简,更好地减少了支持向量的维数;同时采用LS-SVR解决了常规SVM计算速度慢、抗噪能力差的缺点.实例证明该方法应用在复杂地层储层参数预测中具有优越性.     

基于EEMD-IGSA-LSSVM的超短期风电功率预测

为了提高风电场输出功率的预测精度,在保证安全操作的前提下,建立了一种基于集合经验模态分解(EEMD)、改进引力搜索算法(IGSA)、最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的风电功率组合预测模型.首先运用EEMD算法将风电功率时间序列分解成一系列复杂度差异明显的子序列;其次利用相空间重构(PSR)对已分解好的子序列进行重构,对重构后的每个子序列分别建立IGSA-LSSVM预测模型,为分析不同核函数构造LSSVM的差异性,建立了8种核函数LSSVM预测模型,利用IGSA算法求解其模型;最后以中国内蒙古地区的某一风电场为算例,仿真及验算结果表明,利用IGSA算法寻优得到的指数径向基核函数核参数和惩罚因子构建的LSSVM模型具有较高的预测准确性;与EEMDWNN,EEMD-PSO-LSSVM等5种常规组合模型相比,所提出的指数径向基核函数的EEMD-IGSA-LSSVM组合模型能有效、准确地进行风电功率预测.     

小波包近似熵特征的机动车声识别方法

为了提高复杂背景噪声环境下的车型识别准确性,该文基于近似熵理论,对机动车行驶中辐射的声信号进行了研究。近似熵具有抗干扰能力强的特点,可用于提取动态背景噪声下机动车声信号的车型特征信息。首先,对声信号进行3层小波包分解;然后,利用近似熵量化第3层上各子频带信号的不规则性,描述各频带之间不同的变化趋势并作为目标车辆的声特征。为了提高分类有效性,将分解后的8个子频带信号的近似熵邻比值作为信号的特征向量,并基于支持向量机分类器实现了车型识别。分别在正常和有风两种气候条件下进行了实验,基于小波包近似熵的车型特征均获得了较为理想的分类精度。实验结果显示,小波包近似熵特征能有效地应用于机动车的声识别且对气候的影响具有一定的鲁棒性。     

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。     

特征提取和小样本学习的电力工程造价预测模型

通过特征提取和小样本学习的结合,提出一种全新的基于混合算法的电力工程造价预测模型。利用主成分分析对原始指标进行预处理,消除原始指标之间的相关性,并提取潜在的综合独立指标,将新指标作为输入集构造基于最小二乘支持向量机的预测学习模型,将其预测结果和神经网络模型预测对比分析。并通过不同主成分数目预测结果的比较,确定最优的主成分个数,达到理想的预测效果。实例预测结果表明:该方法可以有效提取原始指标的信息量,在小样本学习方面表现突出,能够达到期望的预测效果。     

基于小波包样本熵和支持向量机的框架结构损伤识别

基于小波包样本熵和支持向量机原理,研究了钢框架结构的损伤定位识别方法.分析在冲击载荷作用下框架结构的动力响应,对加速度信号进行小波包分解,建立小波包样本熵的损伤指标,采用支持向量机原理,识别结构损伤位置以及损伤程度.研究表明,该方法能够利用单一的传感器,实现理想的识别效果,且具有一定的适用性和鲁棒性,在60 dB的噪声水平环境中损伤定位识别结果在90％以上,在40 dB的噪声水平环境中,损伤程度识别结果在90％以上,框架实验模型研究表明,柱的损伤识别精度要高于梁的损伤识别精度.     

混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测

提出了最小二乘支持向量机混沌时间序列预测方法,并研究了三种混沌信号的预测性能。该方法在优化指标中采用了平方项,且只有等式约束,将传统支持向量机求解二次规划问题转化为求解线性方程组,因而简化了计算复杂性。仿真实验结果表明该方法预测模型参数选择容易、在较大范围内取值时对预测误差影响很小,而且即使在输入维数m小于Takens嵌入定理所确定的维数时,也具有很好的预测性能。     

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.     

基于LS-SVM的交通流量时间序列预测

针对城市交通“智能运输系统”。本文提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法的交通流量时间序列预测，并给出了基于最小二乘支持向量机方法的算法，与传统的神经网络相比，此方法简单易实现．通过实验表明。此方法确实效果好，能取得较好的预测效果。     

基于改进的本征时间尺度分解和基本尺度熵的齿轮故障诊断方法

针对齿轮振动信号的非线性、非平稳特征和难以获取大量故障样本的问题,提出改进的本征时间尺度分解方法(IITD)和基本尺度熵(BE)的齿轮故障诊断方法。采用IITD方法对齿轮振动信号进行分解,再对得到的前4个有意义的合理旋转(PR)分量计算其基本尺度熵,并将熵值作为特征向量输入支持向量机分类器,从而实现齿轮故障类别的诊断。实验结果表明,该方法能有效地实现齿轮故障类型的诊断。     

基于小波包熵的轴承状态监测和早期故障诊断技术

滚动轴承是旋转机械中最常用的轴承之一。但其早期故障诊断仍是亟待解决的问题。研究旨在通过基于小波包熵的状态监测技术提早发现轴承的早期故障,进而利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)精确诊断轴承的故障类型。利用加速轴承寿命试验台的轴承全寿命数据和故障轴承数据验证了方法的有效性和实用性。结果表明,相比传统监测指标,小波包熵有较好的早期预警能力;结合小波相对能量指标,LS-SVM能快速有效地诊断滚动轴承早期故障。     

基于混合PLS-SVM方法的双酚A软测量建模

在对复杂生产过程的软测量建模中,为了有效地处理其生产过程的非线性、多输入和数据相关性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度,提出了一种兼备偏最小二乘和支持向量机优点的混合偏最小二乘-支持向量机方法.在对双酚A结晶塔工艺分析的基础上,将该方法应用于双酚A结晶塔软测量建模.应用结果表明,该方法在模型精度、推广能力等方面都明显优于一些传统软测量建模方法.