基于PSO与LS—SVM的飞机总体设计的综合论证

研究小样本数据对飞机武器系统的设计和改型方案是航空系统工程的重要内容。针对提高设计的进度和质量问题,利用粒子群优化算法的群体智能优化理论与最小二乘回归支持向量机的回归思想,提出了一种基于粒子群算法与最小二乘回归支持向量机的飞机设计综合智能论证模型。提出应用粒子群算法对支持向量机核函数参数进行寻优,再利用优化的核函数参数支持向量机回归模型,建立映射模型来对飞机的作战效能进行预测。仿真实例验证了方法的适用性和结果的可靠性。     

基于支持向量机的迟滞系统建模及性能研究

迟滞系统广泛存在于各工程领域,但由于迟滞非线性系统的不确定性、状态不可测等特性,因此迟滞系统在建模方面存在一定的困难。针对上述问题,提出了一种采用最小二乘支持向量回归机的解决方案,对系统进行建模方法的研究,并利用粒子群算法、量子粒子群算法等对最小二乘支持向量机中的惩罚参数γ和核函数参数σ的组合进行优化,以提高模型性能及泛化能力。仿真结果表明,利用粒子群优化算法的最小二乘支持向量回归机对迟滞系统的模型仿真可以得到较好的结果。     

光纤位移传感器温度补偿的研究

为了减小温度漂移对光纤位移传感器测量精度的影响,采用基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的模型对该传感器进行温度补偿。通过对光纤位移传感器做二维标定试验,利用LM35温度传感器获取试验环境温度数据,建立了PSO-LSSVM温度补偿模型。该模型的核心思想是利用粒子群优化(PSO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)算法中的惩罚因子C和核函数参数δ不断地进行优化选择,直至适应度函数值达到预期要求,此时温度补偿达到最优效果。比较温度补偿前后的数据,零位温度系数从9.78×10~(-3)/℃提升到2.07×10~(-3)/℃;灵敏度温度系数从7.47×10~(-3)/℃提升到1.51×10~(-3)/℃。PSO-LSSVM模型能够有效地实现对光纤位移传感器的温度补偿。对光纤位移传感器进行温度补偿的研究,将对使用该传感器进行测量的领域产生积极的影响。     

基于云粒子群-最小二乘支持向量机的传感器温度补偿

针对传感器的测量精度受温度影响较大问题,提出了一种基于云粒子群-最小二乘支持向量机(CMPSO-LSSVM)的温度补偿方法。云粒子群算法(CMPSO)将云模型算法应用于粒子群优化(PSO)算法的收敛机制,具有寻优精度高的特点。CMPSO算法对LSSVM的参数进行优化选择,建立CMPSO-LSSVM传感器温度补偿模型。将该模型应用于振弦式传感器的温度补偿,通过实验证明了该温度补偿方法优于当前其他主要方法。     

基于LS-SVM及嵌入式技术的力敏传感器温度补偿

将最小二乘支持向量机(LS-SVM)融合改进模拟退火算法(SA)移植于嵌入式智能仪表中,结合嵌入式技术实现了对力敏传感器的温度补偿.由LS-SVM构建力敏传感器的非线性模型,利用改进的模拟退火算法对LS-SVM中的正则化参数和核宽度进行全局寻优,并通过设计嵌入式软硬件平台对该方法进行了验证.试验结果表明,该方法具有易实现,补偿精度较高等特点,对基于嵌入式智能仪表的传感器温度补偿有一定的实际意义.     

基于MPSO-CWLS-SVM的瓦斯涌出量预测

针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权的最小二乘支持向量机根据预测误差的统计特性,确定加权规则参数,以达到赋予训练样本不同权值的目的。并用MPSO算法对CWLS-SVM模型的正则化参数λ和高斯核参数σ寻优。利用无线传感器网络采集到的各项历史数据进行实例分析。结果表明,该算法有效的提高了瓦斯涌出量的预测精度,降低了预测误差,为煤矿瓦斯防治提供理论支持。     

基于PSO-LSSVM的网络流量预测模型

为了提高网络流量的预测精度,考虑到网络流量的长相关、非线性等特性,提出一种粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数的网络流量预测模型（PSO-LSSVM）．首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子的位置向量,然后利用粒子群算法找到模型的最优参数,最后采用最优参数最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型．仿真结果表明,相对于参比模型,PSO-LSSVM能够获得更高的网络流量预测精度,更能准确描述网络流量变化规律．     

基于改进PSO算法和LS-SVM的短期电力负荷预测

针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好的预测精确度。     

PLS-LSSVM模型在锌净化中的应用

在锌净化除钴过程中,生产数据存在噪声且变量间具有多重相关性,从而难以准确预测钴离子浓度。为此,采用偏最小二乘方法去除数据中的噪声,降低各参数间的多重相关性。通过为不同时期的样本数据赋予不同的权值,提高了最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测的准确性。利用改进的粒子群优化算法优化选择LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,以避免人为选择参数的盲目性。仿真结果表明,PLS- LSSVM模型的预测精度高于偏最小二乘回归和LSSVM。     

基于粒子群优化算法的LS-SVM财务预警

提出一种基于粒子群优化算法优化有关参数的最小二乘支持向量机的财务预警模型。通过提出适当的验证性能指标,用粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的有关参数,利用上市公司的财务数据对该方法进行实证财务预警分析。仿真结果表明,该模型的精确度令人满意,该方法是可行且有效的。