基于最小二乘支持向量机的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制

提出了一种基于最小二乘支持向量机的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制方法. 该方法通过最小二乘支 持向量机在线修正由于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,使得系统输出可以准确跟踪参考模型输 出. 最小二乘支持向量机的参数调整规律由李亚普诺夫稳定性理论导出. 文中证明了非线性系统的稳定性,仿真结果 证明了该方法的有效性.     

一种实用的火电厂飞灰含碳量软测量建模方法

提出了同时利用自适应加权融合和最小二乘支持向量机建模的实用新方法。首先,给出了基于小波的自适应加权融合和最小二乘支持向量机算法;其次,将BP神经网络、最小二乘支持向量机和基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法进行建模精度比较;最后,采用真实火电厂飞灰含碳量数据进行模型验证与预测,仿真结果表明基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法具有较好的建模精度和实用性。     

基于相关分析与最小二乘支持向量机的TE过程多模型建模

针对TE化工过程高度非线性、复杂性的特点,文章提出了一种基于相关分析和最小二乘支持向量机对TE过程进行多模型建模方法,以提高模型性能;首先对TE过程采用相关分析法划分为3个子系统,对每个子系统分别采用基于C-均值聚类的最小二乘支持向量机建模和基于K均值聚类的最小二乘支持向量机多模型建模;实验表明,基于K均值聚类的多模型建模能简化计算、提高模型精度、并且能更好的预测模型输出.     

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。     

一类非线性逆系统的加权最小二乘支持向量机辨识方法

文中依据T-S模型的思想,提出了一种加权最小二乘支持向量机辨识算法.它采用模糊c均值(FCM)聚类确定规则数目,通过Gauss型函数将原输入输出空间分成若干子空间,在子空间中使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)拟合获得子模型,然后由一个权重机制合成这些子模型,得到系统的模型.文中使用该方法去辨识关键反馈变量难以获得的非线性逆系统.为了得到这类逆系统的有效建模数据,采用了联合逆系统方法.仿真结果表明,加权最小二乘支持向量机辨识方法是有效的,它能够实现这类非线性逆系统的辨识,而且拟合误差平稳,波动幅度小,拟合精度和泛化能力都较好.     

基于边界近邻的最小二乘支持向量机实现

最小二乘支持向量机采用最小二乘线性系统代替传统的支持向量即采用二次规划方法解决模式识别问题,能够有效地减少计算的复杂性.但最小二乘支持向量机失去了对支持向量的稀疏性.文中提出了一种基于边界近邻的最小二乘支持向量机,采用寻找边界近邻的方法对训练样本进行修剪,以减少了支持向量的数目.将边界近邻最小二乘支持向量机用来解决由1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类问题,有效地克服了用1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类器训练速度慢、计算资源需求比较大、存在拒分区域等缺点.实验结果表明,采用边界近邻最小二乘支持向量机分类器,识别精度和识别速度都得到了提高.     

一种基于Cholesky分解的动态无偏LS-SVM学习算法

针对最小二乘支持向量机用于在线建模时存在的计算复杂性问题,提出一种动态无偏最小二乘支持向量回归模型.该模型通过改进标准最小二乘支持向量机结构风险的形式消除了偏置项.得到了无偏的最小二乘支持向量机,简化了回归系数的求解.根据模型动态变化过程中核函数矩阵的特点,设计了基于Cholesky分解的在线学习算法.该算法能充分利用历史训练结果,减少计算复杂性.仿真实验表明了所提出模型的有效性.     

混合核函数稀疏LS-SVM软测量建模与应用

针对最小二乘支持向量机存在的稀疏性欠缺和单核函数局限性问题,本文提出一种基于混合核函数稀疏最小二乘支持向量机的软测量建模方法.该方法使用多项式核函数和RBF核函数线性加权构成混合核函数,兼顾最小二乘支持向量机的全局拟合能力与局部拟合能力,以矢量基学习作为稀疏解算法,改善最小二乘支持向量机的稀疏性,在精简模型结构的同时,避免冗余信息中的噪声过多的拟合到模型参数中,进而采用粒子群算法优化模型部分参数.将此方法分别应用于Mackey- Glasss混沌模型的时间序列预测和乙烯精馏塔塔釜乙烯浓度预测,应用结果表明该方法较最小二乘支持向量机、稀疏最小二乘支持向量机以及混合核最小二乘支持向量机具有更好的泛化效果和预报精度,兆示出其良好的应用潜力.     

最小二乘支持向量机用于水量预测

针对标准支持向量机建模时间长的缺点,为了城市用水量准确预测,需建立有效的预测模型.采用的最小二乘支持向量机基于结构风险最小化,并在支持向量机的基础上,将求解二次规划问题转化线性方程组,采用径向基核函数,使最小二乘支持向量机模型的待定参数比标准支持向量机少,可大大加快建模速度,同时还采用了人工免疫系统的自适应动态克隆选择算法,在寻优过程中能够准确、快速地搜索最小二乘支持向量机的最优参数.把上述模型用于城市日用水量预测,具有学习速度快.也具有良好的非线性建模和泛化能力,而且预测精度较高.     

基于最小二乘支持向量机的油气判别技术

最小二乘支持向量机是支持向量机的一种变型,它用线性方程组来替代原始支持向量机的二次规划.本文将最小二乘支持向量机应用于油气勘探开发中的油气判别,提出了基于最小二乘支持向量机算法的油气判别技术.储集层油气横向预测和测井资料油气判别的试验结果证明了本文方法的有效性.     

基于LS-SVM的BTT导弹动态逆反演控制

基于LS -SVM理论、动态逆控制和反演控制方法,针对具有非匹配不确定性的BTT导弹非线性数学模型,设计了一种基于LS- SVM的BTT导弹动态逆反演控制律;对传统反演控制律设计的不足之处,采用LS- SVM法逼近BTT导弹控制系统中带有未知成分非线性函数,从而实现了无需精确数学模型的全新控制律,避免了因建模误差对控制带来的不良影响,在此基础上,利用李亚普诺夫方法证明了系统的稳定性和收敛性;仿真结果表明,文章所设计的控制律,对导弹控制系统中存在的不确定因素具有较强的鲁棒性和自适应性.     

基于L S-SVM 的非线性预测控制技术

探讨了利用最小二乘支持向量机(LS—SVM)进行非线性系统辨识的方法，LS—SVM用等式约束代替传统支持向量机中不等式约束，求解过程从解QP问题变成解一组等式方程，将得到的LS—SVM模型应用到非线性预测控制，提出了基于LS—SVM模型的非线性预测控制算法，通过CSTR过程仿真表明，最小二乘支持向量机学习速度快，在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力，基于LS—SVM的预测控制算法具有很好的控制性能。     

基于最小二乘支持向量机的航煤干点软测量应用研究

传统支持向量机是近几年发展起来的一种基于统计学习理论的学习机器,在非线性函数回归估计方面有许多应用。最小二乘支持向量机用等式约束代替传统支持向量机方法中的不等式约束,利用求解一组线性方程得出对象模型,避免了求解二次规划问题。本文采用最小二乘支持向量机解决了航空煤油干点的在线估计问题,结果表明,最小二乘支持向量机学习速度快、精度高,是一种软测量建模的有效方法。在相同样本条件下,比RBF网络具有较好的模型逼近性和泛化性能,比传统支持向量机可节省大量的计算时间。     

Internal model control based on a novel least square support vector machines for MIMO nonlinear discrete systems

To improve the robustness of the traditional inverse system method, the internal model control based on a novel least square support vector machines (LS-SVM) is proposed. The novel LS-SVM considers general errors that include noises of input variables and output variables as empirical errors. The data of original MIMO discrete system is exploited to approximate its inverse model by the novel LS-SVM. By cascading the inverse model and the original system to constitute a decoupling pseudo-linear system, the internal model control strategy is carried out to the pseudo-linear system to realize the effective control. Simulation validates that the novel LS-SVM used in the inverse system identification is effective and shows that the internal model control of nonlinear discrete systems has better robustness of anti-interference and parameters varying than that of the open-loop system only based on inverse control.     

基于支持向量机的发酵过程建模研究

发酵过程有众多关键性的变量难以在线检测,给过程优化策略的有效实施带来了障碍。最小二乘支持向量机（LS-SVM）是标准支持向量机（SVM）的一种扩展,LS-SVM算法精度高,速度快,适合于在线预估。将该算法用于青霉素发酵过程建模,用具有RBF核函数的LS-SVM建立菌体浓度、青霉素浓度的模型,并通过仿真实验与标准支持向量机进行比较。结果表明,最小二乘支持向量机是青霉素发酵过程建模与控制的一种有效的方法。     

丁二酸发酵过程的软测量建模研究

生物转化法生产丁二酸的间歇厌氧发酵过程存在明显的不确定性和高度非线性,其中某些参数(如丁二酸浓度)难以在线检测,给过程优化策略的有效实施带来了障碍.最小二乘支持向量机(LS-SVM)是标准支持向量机(SVM)的一种扩展,遵循结构风险最小化原则.将该算法用于丁二酸发酵过程建模.用具有RBF核函数的LS-SVM建立丁二酸浓度的模型,并通过MATLAB 7.0开发工具和径向基(RBF)人工神经网络的建模方法进行比较.结果表明LS-SVM方法比基于RBF神经网络的软测量建模方法降低了83.7%的外推误差,具有更好的泛化能力,使针对丁二酸浓度的在线预估与优化控制成为可能.     

支持向量机的多层动态自适应参数优化

首先提出了基于多层动态自适应搜索技术的最小二乘支持向量机参数优化方法，然后采用最小二乘支持向量机对典型非线性控制系统的辨识进行了研究．辨识结果表明，最小二乘支持向量机可以用于非线性控制系统辨识，多层动态自适应搜索方法确定了最优支持向量机参数，从而获得精确的非线性控制系统辨识结果．     

Sparse representation based on projection method in online least squares support vector machines

A sparse approximation algorithm based on projection is presented in this paper in order to overcome the limitation of the non-sparsity of least squares support vector machines （LS-SVM）. The new inputs are projected into the subspace spanned by previous basis vectors （BV） and those inputs whose squared distance from the subspace is higher than a threshold are added in the BV set, while others are rejected. This consequently results in the sparse approximation. In addition, a recursive approach to deleting an exiting vector in the BV set is proposed. Then the online LS-SVM, sparse approximation and BV removal are combined to produce the sparse online LS-SVM algorithm that can control the size of memory irrespective of the processed data size. The suggested algorithm is applied in the online modeling of a pH neutralizing process and the isomerization plant of a refinery, respectively. The detailed comparison of computing time and precision is also given between the suggested algorithm and the nonsparse one. The results show that the proposed algorithm greatly improves the sparsity just with little cost of precision.     

基于LS-SVM的传感器智能校正及温度补偿

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的传感器非线性校正及温度补偿的新方法,并给出了相应的过程和算法。在该方法中,LS-SVM被用作构建逆模型,并通过该模型映射传感器非线性特性,同时实现了传感器的温度补偿和非线性校正。通过实际电容式压力传感器校正的实验结果表明:所提模型建模速度比SVM模型高1~2个数量级,补偿误差仅为SVM模型的20%左右。因此,该学习速度快、补偿精度高、抗噪声干扰能力强,适合传感器温度补偿及校正。