基于WOA-LSSVM模型的近临界区CO_(2)物性预测北大核心CSCD

针对CO_(2)状态方程难以准确预测CO_(2)在近临界区的物性参数的问题,采用以鲸鱼优化算法(WOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合模型(WOA-LSSVM),对近临界区CO_(2)物性进行预测。预测结果表明:同REFPROP软件与PSO-LSSVM模型相比,WOA-LSSVM模型预测近临界区CO_(2)物性具有更高的精度。相比REFPROP软件,WOA-LSSVM模型将密度与粘度预测结果的均方根误差由133.67、9.33降至35.61、1.58,平均相对误差由31.8%、30.25%降至6.88%、3.88%,决定系数由0.59、0.62提高至0.86、0.83。此外,相对误差在10%以下占比均由0%分别提高到69.23%、92.31%。     

支持向量机在煤炭营销风险评估中的应用研究

介绍了支持向量机统计学习方法;结合煤炭营销管理的特点,提出了支持向量机在煤炭营销风险管理方面的应用方法。实验表明,采用支持向量机统计学习方法能够评估购煤客户的信用风险,帮助煤炭企业挑选优质客户,为煤炭企业积极防范和规避营销风险提供决策依据。     

基于LS-SVM的陶瓷窑炉温度预测控制

针对陶瓷窑炉大热容量、大滞后、非线性等特点,提出了一种基于最小二乘支持向量机动态矩阵控制方法;首先,采用保证种群多样性微粒群算法优化的最小二乘支持向量机离线建立被控对象模型;然后在系统运行过程中,用动态矩阵预测算法实现对被控系统的预测控制;并以陶瓷窑炉温度为控制对象,与Smith预估控制以及内模控制算法进行了比较;仿真结果证明了所提控制方法具有很好的动、静态性能和强鲁棒性。     

基于支持向量机的旋转整流桥故障诊断

针对车辆同步发电机中旋转整流桥发生故障时电源系统处于"带病"工作状态,直接检测相对困难的问题,通过MATLAB/Simulink建立同步发电机中旋转整流桥的仿真模型,分析各种故障状态下对定子绕组电流波形的影响,将定子绕组产生的谐波次数及幅值作为特征向量,采用支持向量机进行模式分类,通过组合网格法选择各模式分类的参数,构成"一对多"的多分类支持向量机.通过与BP神经网络的分类对比,结果表明支持向量机用少量样本就能获得较好的诊断效果.     

基于双相干谱的减压阀故障诊断

双谱包含了信号的非对称、非线性信息,可以用来描述非线性相位耦合,尤其是二次相位耦合;双相干函数可以定量估计二次相位耦合的耦合程度;正常信号和故障信号的双相干谱呈现了不同的波峰特性;二维小波多级分解能在提取信号频率信息的基础上,有效对二维数组信息进行压缩;最小二乘支持向量机可以在有限样本下得到全局最优,从而避免局部最优问题,且具有降低计算复杂度的优点;实验中由获得的26组实验数据,利用二维小波多级分解对双相干谱进行特征提取,并输入LSSVM对减压阀进行故障诊断,取得了正确率接近90%的良好效果。     

具有时滞的Lurie控制系统的H∞状态反馈控制

针对一类状态和控制输入同时存在具有时滞的Lurie控制系统,利用Lyapunov泛函和线性矩阵不等式(LMI)方法,研究了该系统的渐近稳定和H<,∞>状态反馈控制器的分析与设计,给出系统无记忆渐近稳定且具有H∞性能的一个LMI条件,并通过对受条件约束的线性矩阵不等式的描述,给出系统存在γ-次优状态反馈H<,∞>控制律的...     

基于CPSO的混合核函数SVM参数优化及应用

支持向量机(SVM)建模的拟合精度和泛化能力取决于相关参数的选取,目前SVM中的参数的寻优一般只针对惩罚系数和核参数,而混合核函数的引入,使SVM增加了一个可调参数.针对混合核函数SVM的多参数选择问题,提出利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群(CPSO)优化算法对混合核函数SVM建模过程中的重要参数进行优化调整,每一...     

基于LSSVM的VVP推力系数预报

针对神经网络存在结构较难确定、训练易陷入局部最优以及容易过学习等问题和标准SVM训练速度较慢等问题,提出最小二乘支持向量机算法,最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)具有比其他非线性函数逼近方法具有更强的泛化能力;并且LS-SVM采用径向基核函数,得到LSSVM模型的待定参数比标准支持向量机少,仅为2个.将最小二乘支持...     

参数变化率有界电磁轴承H2/H∞控制

根据电磁轴承转子动力学与转速密切相关,转速大范围变化且其变化率有界的特点,提出了一种新的电磁轴承混合H2/H∞控制方法.建立了与转速有关的线性参数变化(LPV)电磁轴承转子动力学模型,根据电磁轴承控制性能目标要求建立了参数相关且可微的线性矩阵不等式方程组(LMIs)综合条件.基于参数有界技术,通过将这些与存在条件有关的...     

电子商务下全球闭环供应链超网络模型

建立了一个由制造商、零售商、消费者与回收商构成的全球闭环供应链超网络均衡模型.回收商回收、处置废弃产品、并将生产出的新产品销售给零售商与消费者.模型中的交易方式包括传统交易与网上交易.考虑有多种交易货币,模型设定了不同货币对基础货币的增值率.首先对各层决策者的行为进行了研究,探计了它们之间的相互作用,又运用变分不等式的...