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针对非线性系统模型预测控制中预测模型容易失配且目标函数难以求解的问题,本文提出一种基于在线支持向量机建模和遗传算法滚动优化的模型预测控制方法。该方法利用在线支持向量机建立被控对象的非线性模型,在线支持向量机是一种迭代学习的支持向量机训练算法,可以进行在线训练,从而实现模型在线自校正;并且通过遗传算法求解目标函数的最优控制量,完成滚动优化。对非线性系统的仿真研究结果表明,该方法有效且具有良好的自适性。 相似文献
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用于回归估计的支持向量机方法 总被引:58,自引:4,他引:58
用于回归估计的支持向量机方法以可控制的精度逼近非线性函数,具有全局最优、良好泛化能力等优越性能,得到广泛的研究。描述了该方法的基本思想,着重讨论了V-SVM、最小二乘SVM、加权SVM、线性SVM等支持向量机的新方法,降低训练时间和减少计算复杂性的分解法、SMO及增量学习算法。在非线性系统参数辨识、预测预报、建模与控制研究中,支持向量机是很有发展前途的研究方法。 相似文献
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支持向量机用于性能退化的可靠性评估 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决性能退化轨迹建模中的小样本训练问题,研究了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,提出了基于支持向量机回归模型的产品性能退化轨迹建模、寿命预测及可靠性评估方法.给出两种性能退化轨迹的支持向量机回归模型——单一模型和加权模型.实例分析表明,所提方法有较好的预测精度.加权支持向量机回归模型可在早期实现较高精度的寿命预测,提高性能退化的可靠性评估精度,从而可缩短试验时间,节约经费开支. 相似文献
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一种基于粗糙集理论的SVM短期负荷预测方法 总被引:14,自引:1,他引:14
在分析粗糙集理论方法与支持向量机方法的优势和互补性后,探讨了粗糙集与支持向量机的结合方法,提出了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。该系统利用粗糙集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,减少支持向量机的训练数据,克服支持向量机方法因为数据量太大,处理速度慢等缺点。将该系统应用于短期负荷预测中,与BP神经网络法和标准的支持向量机方法相比,得到了较高的预测精度,从而说明了基于粗糙集理论方法作为信息预处理的支持向量机学习系统的优越性。 相似文献
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支持向量机的多分类算法 总被引:14,自引:0,他引:14
系统介绍了统计学习理论(statistical learning theory,SLT)与支持向量机(support vector machine,SVM)的基本思想和算法,总结和比较了二分类和多分类两种情况下支持向量机的主要训练算法。与人工神经网络相比,分析了支持向量机算法的优点。归纳了支持向量机在诸如模式识别、函数逼近、时间序列预测、故障预测和识别、信息安全、电力系统以及电力电子领域中的应用。最后对SVM前景作了展望。 相似文献
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基于PCA和最小二乘支持向量机的软测量建模 总被引:16,自引:3,他引:16
软测量技术是解决工业过程中普遍存在的一类难以在线测量变量估计问题的有效方法,支持向量机是基于统计学习理论的一种新的机器学习方法。提出了一种基于主元分析(PCA)和最小二乘支持向量机的软测量建模方法,用主元分析对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化支持向量机结构,并通过交叉验证的方法对支持向量机进行参数选择。将其用于4-CBA软测量建模的结果表明:该方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,为4-CBA软测量建模的在线实施提供了方便。 相似文献
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基于支持向量机的交通流混沌快速识别研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用支持向量机研究交通流混沌的在线快速判别问题.在分析交通流控制对交通流混沌判别的要求和现有混沌判别方法存在问题的基础上,提出了基于支持向量机的在线交通流混沌快速实时判别方法,介绍了该方法的原理和实现该方法的系统结构.重点讨论了特征向量的提取和支持向量机实现在线识别的算法,给出了仿真试验结果,说明了方法的可行性与正确性. 相似文献
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Li Bo Li Xinjun & Zhao Zhiyan School of Management Tianjin University Tianjin P. R. China 《系统工程与电子技术(英文版)》2006,17(3):541-545
1 .INTRODUCTIONRecently , support vector machine (SVM)[1]is anovel and promising technique in the fields of ma-chine learning and classification or regression pre-diction accompanying artificial neural network.InSVM,several learning algorithms can be obtainedgiven different inner-product functions named ker-nel functions ,such as polynomial approach,Bayes-ian classification、radial basic function method、multilayer perceptron network[2]. By now,it hasbeen successfully applied in many ar… 相似文献
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由于温室环境的复杂性,传统的控制方法很难对其进行有效的控制。基于OS-LSSVMR内模控制具有模型简单、鲁棒性好等特点,将其应用于温室环境的控制具有重要的意义。温室环境的OS-LSSVMR内模制控制方法,针对温室环境不易精确建模和不确定性的特点,构造温室环境输入输出的样本数据,采用OS-LSSVMR建立温室环境的正逆模型,用逆模型作为控制器,正模型预测输出,将预测误差作为控制的反馈,在模型偏离实际系统的情况下在线进行调整。通过三种SVM温室环境内模控制的仿真,说明了温室环境的OS-LSSVMR内模制控制效果较好,适合进一步在温室环境控制中推广应用。 相似文献
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时变参数系统的仿真优化问题是一个新兴的研究课题,相比传统仿真优化,时变参数系统对实时性的要求高,而对解的精度要求不高。本文提出将该问题转换为一类神经网络预测问题,并从理论上证明了该方法的可行性。首先,线下构建神经网络模型描述输入参数到最优解的映射关系;然后,利用训练好的神经网络模型线上实时预测最优解。考虑到边界样本对最优解拟合曲面的影响,提出构建中心样本和边界样本,分别训练两个神经网络模型。仿真和实例表明,该方法能够随时变参数的变化实时给出满意解,从而为求解时变参数仿真优化问题提供一种新的解决思路。 相似文献
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针对现有的模型均以投标人是对称的这一刚性假设的局限性, 建立了基于非对称投标人的反向多属性英式拍卖模型, 并在新的拍卖模型中加入投标质量属性最低值约束, 弥补了现有模型在没有考虑实际反向拍卖中拍卖人一般对投标质量属性值会有最低限制这一客观需求的缺陷. 最后基于新的拍卖模型, 给出了结构化的最优投标策略和拍卖过程描述及示例. 上述研究结果适用于通过反向多属性拍卖与信息技术相结合的网上自动化采购和投标人决策支持. 相似文献
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在分析比较目前常用的智能工序预测技术及其特点的基础上,提出一种适合小批量生产过程的质量智能预测模型,并给出了相应的预测过程和算法.由于该模型中以模糊支持向量机(FLS-SVM)技术为智能核心,一方面较好的解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量进行预测时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点.另一方面,通过隶属度函数对样本进行模糊化,达到样本优化选择,实现历史数据“重近轻远”的预测效果.通过对具体加工过程的预测实验,并与其它几种常见预测方法效果进行对比,说明本文方法实现容易,建模速度快,小样本的泛化能力强,为实现小批量加工过程的在线质量预测与控制提供可行的思路. 相似文献
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基于“农业增效、农民增收、农村可持续发展”的目标,运用层次分析法,以农村经济可持续发展作为目标层,以增加农民收入、食物安全、提高农产品国际竞争力和生态环境保护为准则层,构建我国农业国内支持层次结构模型.结果显示,各种“绿箱”政策中作用程度所占权重较大的依次为咨询与推广服务、农业基础设施服务、培训服务、农业科研、投资援助提供的结构调整援助和病虫害防治,分别为0.1096、0.1071、0.1036、0.0787、0.0721和0.0709.各种“黄箱”政策中,价格支持,营销贷款,按产品种植面积给予的补贴,按牲畜数量给予的补贴,种子、肥料、灌溉等投入补贴及对贷款的补贴等政策措施的作用程度所占的权重分别为01817、00643、01495、03280、01379和01386. 相似文献
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