基于多尺度小波LSSVR的污水处理过程软测量

针对污水处理中某些生物参数难以在线测量的情况,本文提出了一种基于小波核的多尺度最小二乘小波支持向量机软测量建模方法:。首先,选取墨西哥草帽小波函数作为最小二乘支持向量机的核函数,进而设计出多尺度小波最小二乘支持向量回归机(MW-LSSVR)。然后利用该支持向量机和出水水质参数特性建立混合软测量模型,实现对出水BOD浓度、COD浓度在线预测。通过在实际污水处理过程的应用,结果:表明本建模方法:具有较高的预测精度和较快的模型学习速度,能对BOD的做出准确的预测,一定程度上可以替代某些昂贵的在线测量仪表,给污水处理厂工作人员提供了控制操作依据,具有一定的实际应用价值。     

基于改进的PCA-LS-SVM的软测量技术及应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与改进的最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,建立了催化裂化主分馏塔柴油凝固点的软测量模型。最小二乘支持向量机与标准支持向量机相比,失去了"稀疏性",最小二乘支持向量机的稀疏化方法解决了这一难题;主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力。应用结果表明,该改进的PCA- LS-SVM方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点。     

基于滑动时间窗的支持向量机软测量建模研究

提出了一种基于滑动时间窗的最小二乘支持向量机软测量建模方法，并针对某一工业共沸精馏塔成分估计问题，建立了合适的工业软测量模型。介绍了最小二乘支持向量机计算法和滑动时间窗的建立。并利用滑动时间窗内的数据进行系统的在线优化和周期性模型更新，提高了工业软测量模型的在线估计精度。研究结果表明，LS—SVM是一种有效的软测量建模方法。     

基于KPLS-LSSVM的航煤闪点和干点软测量应用研究

软测量技术是解决流程工业中一类难以在线测量变量估计问题的有效方法。本文提出了一种基于核偏最小二乘方法(KPLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的航煤闪点和干点软测量建模方法,采用核偏最小二乘方法对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化最小二乘支持向量机模型结构,并通过混沌粒子群—模拟退火方法(CPSO-SA)对最小二乘支持向量机的参数进行优化选择。将优化结果应用于CDU航煤闪点和干点软测量建模,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,为分馏过程在线质量控制的实施奠定了基础。     

基于支持向量机的高速公路限速控制

提出用支持向量机回归方法实现高速公路限速控制,这是一个非线性系统建模问题。阐述了支持向量机回归算法,根据高速公路车辆群状态、路面性能、气象条件等,建立交通流速度限制支持向量机回归模型。仿真实验表明,支持向量机回归对小样本具有训练速度快、泛化能力好等优点。支持向量机回归方法为交通流限速控制的在线建模提供了一种切实可行的新思路。     

基于支持向量机的软测量方法研究

针对所有样本点均出现在最小二乘支持向量机模型中的缺陷,提出一种改进的最小二乘支持向量机回归方法．根据最小二乘支持向量机模型学习误差的大小,去除原变量空间中大部分误差较小的样本点,从而获得回归模型的“稀疏”特性,大大简化了模型复杂程度．同时,将此方法应用于生物发酵过程,建立青霉素发酵过程中产物浓度的软测量模型,实现青霉素浓度的在线预估．实验结果表明,该方法为生物发酵过程中难于在线测量质量参数的实时监测提供了一个有效的手段．     

基于支持向量机的污水处理软测量算法的研究

针对污水处理过程中生化需氧量BOD难以实时在线测量的问题,建立了用于预估BOD的支持向量机（SVM）的软测量模型。考虑到该支持向量机模型的测量精度取决于其两个参数C、σ能否获得最优值,采用遗传算法和粒子群优化算法,实现对这两个参数的寻优。仿真结果表明：该软测量模型的测量精度较高,可用于污水处理厂对BOD进行在线测量。     

基于改进的PCA—LS—SVM的软测量技术及应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题，提出了将主元分析与改进的最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法，建立了催化裂化主分馏塔柴油凝固点的软测量模型。最小二乘支持向量机与标准支持向量机相比，失去了“稀疏性”，最小二乘支持向量机的稀疏化方法解决了这一难题；主元分析方法的引入，有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力。应用结果表明，该改进的PCA—LS-SVM方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点。     

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。     

支持向量机在PID控制器参数整定中的仿真研究

PID控制是应用最为广泛的控制方法,由于系统中存在非线性和时变性,影响建立精确的模型,系统性能.为了解决控制参数整定,改善系统性能,提出一种基于支持向量机的PID控制器参数整定方法.通过将支持向量机和PID控制器相结合建立支持向量机的参数整定模型,在控制过程中将PID控制的参数作为支持向量机的输入,构造参数自适应学习的PID控制器,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,进行仿真的在线整定.仿真结果表明,支持向量机的PID控制方法在处理非线性和时变系统时,提高了实时性能,增强系统稳定性,并获得更好的控制效果,为通用非线性PID控制器设计提供了依据.     

基于健壮支持向量机的异常检测

用于异常检测的机器学习方法,如神经网络和支持向量机,都对训练样本的噪声非常敏感,进而导致推广能力和分类准确性的下降。为了解决上述问题,论文提出一种新的基于健壮支持向量机的方法。先将RSVM与标准SVM作了对比,然后使用1998DARPABSM的数据作为评估数据。实验表明,该方法在入侵检测的准确率、误检率和有噪声情况下的推广能力和运行时等多项指标上都有良好的表现。     

一种模糊加权的孪生支持向量机算法

虽然孪生支持向量机（Twin Support Vector Machine,TSVM）的处理速度优于传统的支持向量机,但其并没有考虑输入样本点对最优分类超平面所产生的不同影响。通过为每个训练样本赋予不同的样本重要性,以及减少样本点对非平行超平面的影响,提出了模糊加权孪生支持向量机（Fuzzy TSVM,FTSVM）。在UCI标准数据集上,对FTSVM进行了实验研究并与TSVM、FSVM和SVM方法进行了比较,实验结果表明FTSVM方法是有效的。     

基于中心距离比值的增量支持向量机

研究了支持向量、中心距离比值、边界向量以及增量学习之间的关系，提出了基于中心距离比值的增量支持向量机。与传统方法相比，基于中心距离比值的增量支持向量机有效的利用了中心距离比值，解决了CDRM+SVM的阈值选取问题；且适合于增量学习；从而在保证了支持向量机的分类能力没有受到影响的前提下提高了支持向量机的训练速度。     

基于简约集支持向量机的高光谱影像分类

针对高光谱影像支持向量机分类的预侧过程中需要花费大量计算时间的问题,提出了一种利用简约集算法提高高光谱影像分类预测效率的方法。采用径向基核函数,使用一对一构造多类支持向量机分类器,通过交叉验证网格搜索法对参数进行模型参数选择,并利用简约集算法来减少分类预测过程计算量。通过高光谱影像分类试验表明,保持支持向量机的泛化能力并不需要使用所有计算得到的支持向量,简约集算法能够在保持分类预测精度的同时,大大提高高光谱影像分类预测的速度。     

基于线性规划支持向量回归的混沌系统预测

支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法,该方法已经广泛用于解决分类与回归问题。标准的支持向量机算法需要解一个二次规划问题,当训练样本较多时,其运算速度一般很慢。为了提高运算速度,介绍了一种基于线性规划的支持向量回归算法,并由此提出几种新的回归模型,同时将它们应用到混沌时间序列预测中,并比较了它们的预测性能。在实际应用中,可以根据具体情况灵活地选择所需模型。     

基于粒子群最小二乘支持向量机的水文预测

支持向量机理论为研究中长期水文预测提供了新的方法。针对最小二乘支持向量机模型参数选择费时且效果差这一问题,给出基于粒子群算法的最小二乘支持向量机水文预测模型(PSO-LSSVM)。该模型运用最小二乘支持向量机回归原理建立,参数选取采用具有全局搜索能力的粒子群算法进行寻优。用此模型对南桠河冶勒水电站月径流进行预测,仿真计算结果表明,该算法可提高预测效率与预测精度。     

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.     

MPSO-SVM的压力传感器的非线性校正研究

为了消除压力传感器受温度变化和电压波动的影响而产生的非线性特性,提出了改进粒子群优化支持向量机(MPSO-SVM)非线性校正,利用改进粒子群首先对支持向量机的参数进行搜索寻优,通过建立压力传感器输出特性与其实际电压值之间非线性映射关系的校正模型,再根据支持向量机具有逼近任意非线性函数的特点,实现压力传感器非线性校正。实验结果表明,压力传感器的最大相对波动从原来的22.2%降为0.12%,有效地消除了温度和电压波动的影响,此方法实现简单、成本低,具有实用价值。     

基于模糊分割和邻近对的支持向量机分类器

支持向量机算法对噪声点和异常点是敏感的,为了解决这个问题,人们提出了模糊支持向量机,但其中的模糊隶属度函数需要人为设置。提出基于模糊分割和邻近对的支持向量机分类器。在该算法中,首先根据聚类有效性用模糊c-均值聚类算法分别对训练集中的正负类数据聚类;然后,根据聚类结果构造c个二分类问题,求解得c个二分类器;最后,用邻近对策略对样本点进行识别。用4个著名的数据集进行了数值实验,结果表明该算法能有效提高带噪声点和异常点数据集分类的预测精度。     

基于纹理提取和SVM技术的自动木材缺陷识别

要：支持向量机（SVM）是一种新的模式识别方法,有较好的泛化能力和推广能力。研究了基于纹理提取和支持向量机的自动木材表面缺陷的识别问题,借助LBP纹理特征提取技术实现对木材图像数据降维处理,并研究了木材表面不同类型缺陷的分布规律。利用支持向量机分类算法对木材表面有无缺陷进行了快速准确的自动识别,实现了木材表面缺陷的自动定位。多次交叉实验表明,SVM分类算法对木材表面缺陷具有较好的识别能力,识别率可达96％以上。