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针对传统支持向量机在电流互感器铁心励磁特性曲线拟合时样本数目较大出现的训练速度慢、占用内存大的问题,提出了一种新的基于最小二乘支持向量机算法。该算法将实测数据由径向基函数把非线性逼近问题转化为线性逼近问题,依据最小二乘法的思想,利用Matlab7.0求一个线性方程组的解,得到拟合曲线的近似表达式。实验结果表明,新算法训练速度快,误差小、拟合精度高。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的励磁特性曲线拟合 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统支持向量机在电流互感器铁心励磁特性曲线拟合时样本数目较大出现的训练速度慢、占用内存大的问题,提出了一种新的基于最小二乘支持向量机算法.该算法将实测数据由径向基函数把非线性逼近问题转化为线性逼近问题,依据最小二乘法的思想,利用Matlab7.0求一个线性方程组的解,得到拟合曲线的近似表达式.实验结果表明,新算法训练速度快,误差小、拟合精度高. 相似文献
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针对电价序列具有非线性强、波动性大的特点,提出一种基于变分模态分解(VMD)和改进粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期电价预测模型.首先利用VMD将原始电价数据分解为多个子序列,然后采取LSSVM模型分别对子序列进行预测.对于LSSVM预测模型的最优参数选择问题,利用改进的PSO优化LSSVM模型的参数,能够很好地提高模型预测精度.最后集成各子序列预测结果,获得最终电价预测值.为了验证所提模型的有效性,以美国PJM市场电价数据为例进行分析,并与其他预测模型进行对比,结果表明,所提模型能够很好地对短期电价进行预测. 相似文献
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基于最小二乘支持向量机和粒子群算法的两相流含油率软测量方法 总被引:6,自引:0,他引:6
为提高油水两相流含油率的测量精度,提出基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)和改进的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的含油率建模方法。该方法将测量的油水总流量和加热器上下游温差作为LSSVM输入,含油率作为输出,对含油率与温差和总流量的关系进行训练,通过改进的PSO优化LSSVM的参数,建立了含油率的优化模型,并用测试数据对含油率的模型进行了比较。实验结果表明,基于改进的PSO-LSSVM含油率模型比PSO-LSSVM和遗传算法–最小二乘支持向量机模型运算速度快,比理论修正模型测量精度高,含油率在4%~60%时,平均测量误差为0.93%。 相似文献
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阐述了支持向量机与最小二乘支持向量机的特点,设计了基于最小二乘支持向量机的控制器,该控制器构成的系统学习与泛化能力强、抗干扰效果好,并利用垃圾焚烧炉的估计模型进行了仿真.仿真结果表明,该方法抗干扰效果好,适应性强. 相似文献
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为了提高故障诊断的准确率,提出了一种多分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)和改进粒子群优化(PSO)相结合的电力变压器故障诊断方法。引入最小输出编码构造多个2分类LS-SVM,实现了变压器诊断的多类分类。利用PSO算法获得LS-SVM诊断模型的最优参数,并采用交叉验证原理来提高分类算法的整体泛化性能。实例分析结果表明,采用LS-SVM和PSO算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;与传统的电力变压器故障诊断方法相比,该方法的诊断准确率更高。 相似文献
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基于灰色关联度与 LSSVM 组合的月度负荷预测 总被引:2,自引:0,他引:2
由于月度负荷的二重趋势特性,其变化呈现出复杂的非线性组合特征,使预测精度一直不能达到令人满意的结果.针对月负荷的二重趋势特性和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)存在的数据输入维数大、训练时间长等缺点,提出一种基于灰色关联度与LSSVM 组合的月度负荷预测方法.该方法通过计算灰色关联度来选择训练样本,选取 LSSVM 进行样本训练;将与待预测月高度相似的历史月负荷作为 LSSVM 的训练样本输入,剔除了冗余数据,减少了输入维数,提高了预测精度.通过实例验证和结果对比,证明了该方法可显著提高月负荷预测的精度. 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的风速预测模型 总被引:7,自引:2,他引:7
风速具有较大的随机性,预测的准确度不高。针对这种现象,基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)理论,结合某风电场实测风速数据,建立了最小二乘支持向量机风速预测模型。对该风电场的风速进行了提前1h的预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为8.55%,预测效果比较理想。同时将文中的风速预测模型与神经网络理论、支持向量机(support vector machine,SVM)理论建立的风速预测模型进行了比较。仿真结果表明,文中所提模型在预测精度和运算速度上皆优于其他模型。 相似文献
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为解决谐波阻抗不易直接获取的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机LS-SVM(least squares support vector machine)估计系统谐波阻抗的新方法.利用最小二乘支持向量机构建回归模型,引入Lagrange乘子得到拉格朗日函数,并求解得到模型参数.将公共连接点PCC(point of com... 相似文献
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电站燃煤锅炉是大气NOx污染的主要来源之一,建立有效的NOx排放模型是锅炉优化降低NOx的基础。针对热工过程变量之间的强相关和耦合性,利用偏最小二乘方法(partial least squares,PLS)对多工况实炉热态测试数据进行重要变量(variable importance in projection,VIP)信息提取和变量选择(variable selection,VS),把最优的变量子集作为最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的输入,最终得到NOx排放的VS-LSSVM模型。最优的输入变量个数通过留一交叉验证法获取。并将该模型与其他建模方法进行对比,结果表明通过变量选择后建模可以降低模型的复杂度,提高模型的泛化能力。 相似文献
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变压器是电网最为核心的设备,绕组变形是变压器主要的故障类型之一,频率响应分析法(frequency response analysis, FRA)是目前广泛应用的绕组变形检测方法。为提高绕组变形分类诊断的性能,文中提出基于粒子群算法优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM)的变压器绕组变形分类方法,采用数学统计方法提取频率响应曲线的特征参量,并输入到支持向量机模型进行训练,利用粒子群算法优化支持向量机模型参数,使其能够有效区分不同的绕组故障类型。为证明文中方法在变压器绕组故障诊断方面的有效性,在一台特制模型变压器上进行了一系列故障模拟实验。数据处理结果表明,训练后的支持向量模型表现出了极高的性能,并且,相比传统的网格搜索参数优化算法,粒子群算法优化的支持向量机可以显著提高变压器绕组变形故障的分类性能。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的变压器故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电力变压器故障诊断方法,将样本数据进行归一化处理,以绝缘油中特征气体种类及其含量为依据建立变压器故障诊断LS-SVM模型,对模型中的核参数σ与惩罚参数C进行优化,并将测试样本输入训练好的LS-SVM模型,得到诊断结果。实例结果分析表明,LS-SVM将原先的非线性问题转化为求解线性问题,即使在小训练样本的前提下,也能获得更为准确的诊断结果。 相似文献
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最小二乘支持向量机多分类法的变压器故障诊断 总被引:9,自引:0,他引:9
为了提高变压器故障诊断正判率,提出了一种基于小样本的最小二乘支持向量机(LS-SVM)多分类电力变压器油中气体分析(DGA)法,即通过相关统计分析和数据的预处理,选择变压油中典型气体作为LS-SVM的输入,然后利用典型故障气体的体积分数在高维空间的分布特性诊断变压器故障类型。该法在小样本条件下可获得最优解,泛化能力很好,且没有传统支持向量机只能分两类的缺陷,很好地解决了变压器多种故障共存的实际情况。试验表明,该方法分类效果很好,可较好地解决变压器放电和过热共存时故障的难分辨问题,故障类型的正判率较高。 相似文献