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。     

基于LSSVM和D-S的遥感图像分类方法

为了提高遥感图像的识别率,提出一种基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)和证据理论(Dempster-Shafer theory,D-S)的遥感图像分类方法.该方法首先分别提取遥感图像的纹理和颜色特征,然后分别对纹理和颜色特征采用LSSVM建立分类模型,并得到相应特征的分类率,最后把单一特征分类正确率输入到D-S证据理论对它们进行融合,从而得到它们的权值,并根据权值得到遥感图像的最终分类结果.仿真结果表明,该方法不仅提高了遥感图像的分类率,而且还加快了遥感图像分类的速度,从而使得该方法在地理信息系统具有一定的应用价值.     

预测Al2O3粒子衰减特性的LSSVM方法

应用最小二乘支持向量机建立了Al2O3粒子衰减特性预测模型,引入微粒群算法解决了模型多参数优化问题,结合辐射传输数值求解方法获得了吸收散射性介质的红外辐射特性.比较结果表明,该方法具有较好的预测能力,在保证模拟结果精度的同时提高了运算速度.     

采动覆岩运移BOTDA-FBG监测试验

为研究采场覆岩变形破坏特征,采用相似材料物理模型试验的方法模拟煤矿工作面回采过程,用BOTDA分布式光纤和布拉格光纤光栅(FBG)监测采场覆岩运移规律。实验搭建了1.5 m×0.6 m×1.3 m的三维立体模型,几何相似比为1∶150,同时在模型水平方向埋设2根光纤,垂直方向铺设4根光纤,亚关键层埋设2个光纤光栅应变传感器,用以研究模型开挖过程中覆岩运移状态与BOTDA及FBG测试结果的对应关系。试验表明,FBG传感器应变量与岩层运移状态密切相关,可实现对采动覆岩变形破断和离层发育过程的监测。水平光纤测试结果与岩层垮落移动呈明显的对应关系,测试频移峰值间距与岩层垮落顶部离层宽度几乎一致,平均误差不超过3%;垂直光纤频移变化可以反映覆岩垮落及离层发育的动态变化过程。     

基于稀疏化LSSVM的物联网轻量级入侵检测方法

为适应物联网感知层节点计算能力弱、能量有限和存储空间不足等特点,提出基于稀疏化最小二乘支持向量机的物联网轻量级入侵检测方法,以最小二乘支持向量机作为分类器,通过改进的K均值数据稀疏和自适应剪枝的模型稀疏方法,使模型更好适应物联网苛刻的资源环境.实验测试结果表明:入侵检测模型的F1值达到0.9268,模型大小减少到81....     

基于QR分解的稀疏LSSVM算法

传统最小二乘支持向量机(LSSVM)一般通过随机选择部分样本得到核矩阵的低秩近似提高解的稀疏性, 为了使该近似分解用尽可能小的低秩矩阵更好地近似原核矩阵, 提出一种]基于正交三角(QR)分解的QRP-LSSVM稀疏算法. 采用QR分解保持正交的特性挑选差异更大的样本, 迭代地精选核矩阵的部分列得到核矩阵的Nystr-m型低秩近似, 并利用分解结果快速求得最小二乘支持向量机的稀疏解. 实验分析表明, 该算法在不牺牲分类性能的前提下可得到更稀疏的解, 甚至在稀疏水平不超过0.05%的情况下准确率也较高, 可有效解决大规模训练问题.     

基于LSSVM的开关磁阻电机转子位置估算

针对开关磁阻电机(SRM)中位置传感器在恶劣环境下存在脱落、故障的隐患,提出了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的SRM转子位置估算方法.利用改进的电压脉冲法获取电机磁特性数据,将交叉验证法与凑试法相结合以选取合适参数,并对LSSVM进行训练.与改进的反向传播神经网络(BPNN)的位置估算相比,LSSVM的训练时间缩短了72%,训练样本的均方误差减小了7.8%,测试样本均方误差减小了19.6%,且测试样本误差较训练样本减小64.5%.在Simulink中利用S函数建立仿真系统,结果表明,在高速、低速、负载突变的情况下,LSSVM位置估算模块的平均误差在0.1°以内,说明其训练速度快,泛化能力强,精度高,鲁棒性好.     

混沌时间序列的LSSVM预测方法

结合相空间重构理论,提出运用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌时间序列的预测模型,并用粒子群优化(PSO)解决LSSVM参数寻优的问题.通过与RBF神经网络构建的预测模型相比较,计算预测模型的均方根误差来评价模型的性能.结果表明:采用PSO优化的LSSVM预测模型的预测精度更高.     

基于多重回归LSSVM的并发故障诊断

提出了一种基于多重回归最小二乘支持向量机模型的并发故障诊断方法,并将其应用于诊断某船舶主柴油机冷却系统的并发故障.仿真结果表明,该方法具有良好的效果,能够对系统的单个故障和并发故障进行检测.仿真结果还表明,多重回归最小二乘支持向量机模型适合于小样本条件下多输入多输出数据样本的建模,在一定噪声的影响下仍能够得到相对准确的诊断结果,因此多重回归最小二乘支持向量机模型为一种有效的并发故障诊断方法.     

基于LSSVM的JPEG图像隐写分析算法

构造了一种基于最小二乘支持向量机的针对JPEG图像的隐写分析方法，在DCT域和空间域上提取了JPEG图像的18维特征向量，利用LSSVM构建分类器，并根据嵌入算法的种类设定分类器的输出，以达到检测秘密信息的存在性和判别使用何种隐写算法实施信息嵌入的目的，针对Jsteg，F5，MB三类最常用的JPEG图像隐写算法进行了二分类和四分类的实验，结果表明，构建二分类器进行载密图像检测时，正确率较高；构建多分类器检测载密图像、判断其使用的隐写算法时，对于高嵌入量的载密图像有着较高的判断正确率。     

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.     

基于鲸鱼算法优化LSSVM的铣刀磨损监测

为解决铣刀磨损状态监测问题,提出一种改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的状态识别方法.首先,采用变分模态分解处理铣削过程中的振动信号,分解得到的固有模态分量进行特征提取;然后,针对鲸鱼算法易陷入局部最优解、收敛精度低的问题,引入混合反向学习算法和非线性收敛因子进行改进,并采用基准测试函数验证改进后的鲸鱼算法的有效性;最后,将改进的鲸鱼算法优化LSSVM模型应用于铣刀磨损状态识别仿真实验.实验结果表明,相较于粒子群算法与传统鲸鱼算法,改进的鲸鱼算法优化LSSVM具有更高的识别精度.     

LSSVM、BPNN同时测定苯酚苯二酚异构体研究

研究比较了最小二乘支持向量机（LSSVM）、BP神经网络（BPNN）对苯酚、对苯二酚和间苯二酚混合液的紫外分光光度法同时测定，测定结果各组分平均相对误差LSSVM分别为2．75％、2．43％、1．45％；BPNN分别为2．97％、3．35％、4．72％；LSSVM模型测出量的相对误差的绝对值最大为5．73％，BPNN为16．10％．结果表明LSSVM用于该混合体系的同时测定数据解析。处理结果的准确性明显优于BPNN方法．     

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PSO算法的HVAC系统LSSVM预测控制

针对暖通空调（HVAC）系统,提出一种基于粒子群优化（PSO）算法和最小二乘支持向量机（LSSVM）的预测控制方法。该方法利用LSSVM建立HVAC系统预测模型并预测系统的输出值,引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造加权预测控制性能指标。由PSO算法滚动优化得到系统的最优控制量。利用该控制方法对一个HVAC系统进行仿真实验,结果表明该方法具有较好的控制效果。     

基于PCA PSO LSSVM的综合管廊投资估算方法

为有效地解决现有综合管廊投资估算方法的预测精度不高,且预测精度易受样本量大小、特征参数冗余或贫缺等问题,构建一种将主成分分析法（PCA）与粒子群算法（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）结合的综合管廊投资估算预测模型.采用PCA对影响综合管廊投资估算的特征参数进行降维,剔除噪声或冗余数据,以贡献率较大的主成分作为LSSVM的输入向量,综合管廊单公里造价作为LSSVM的输出向量;利用PSO对LSSVM的核函数参数σ与惩罚因子参数C进行寻优,建立基于PCA PSO LSSVM的综合管廊投资估算预测模型,并对测试集样本进行预测.预测结果显示:PCA PSO LSSVM模型平均相对误差为3.28%,满足投资决策阶段对投资估算预测误差的要求（±10%）,且与PCA LSSVM模型、PSO LSSVM模型、GA BP模型和GA SVM模型相比,预测精度分别提高了67.29%,70.52%,48.13%和38.60%.PCA PSO LSSVM模型预测精度高,泛化性能优,可作为综合管廊投资估算的有效预测方法.     

最小二乘支持向量机在人脸识别中的应用

 支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性,在介绍了典型支持向量机与最小二乘支持向量机(LS_SVM)原理的基础上,给出最小二乘支持向量机的算法实现过程,将其应用于人脸识别当中,取得较典型支持向量机在时间上较好的效果.在OPL人脸库中的实验结果表明,基于LS_SVM的人脸自动识别系统更能适用于实时性要求较高的场合.     

采场覆岩中三铰拱结构的稳定性

为了解决采场覆岩垮落时岩块间相互咬合形成的\"三铰拱\"式结构的稳定性问题,采用ANSYS有限元计算方法,分析了不同跨厚比和不同载荷强度对结构稳定性的影响。结果表明:当顶板\"三铰拱\"结构的跨厚比大于4时,覆岩载荷强度的增加只会导致结构的变形失稳;当跨厚比等于4或小于4时,结构只会在拱脚处出现滑落失稳。该成果对井下支护、提高开采的安全性具有一定的参考价值。     

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.     

改进PSO优化LSSVM的锂电池SOC估算模型

为提高锂电池荷电状态(SOC)的估算精度,提出一种改进粒子群优化(PSO)算法;对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚参数C和核函数参数σ进行寻优,建立基于改进PSO-LSSVM的锂电池SOC估算模型.对磷酸铁锂充放电实验数据进行仿真分析,结果表明:改进PSO-LSSVM模型的平均相对误差为2.96%,均方根误差为0.018,全局最大相对误差为4.79%;改进PSO-LSSVM模型明显提高锂电池SOC估算精度.