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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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在介绍和比较标准支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)原理的基础上,提出了一种利用LS-SVM模型进行传感器动态系统辨识的方法,并给出了相应的过程和算法.与标准SVM模型比较,该方法优点是明显的:(1)用等式约束代替标准SVM算法中的不等式约束;(2)将求解二次规划问题转化为直接求解线性矩阵方程,使得在相同条件下,系统辨识速度提高1~2个数量级,辨识误差降低50%.因此,LS-SVM模型速度快,抗噪声干扰能力强,更适合传感器动态系统建模. 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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基于最小二乘支持向量机的居民用电预测研究 总被引:1,自引:1,他引:1
随着我国经济的发展和经济结构的调整,居民用电占全社会用电量的比重逐渐增大并且有继续增加的趋势,科学合理地预测居民用电水平将为电力规划与需求侧管理提供决策基础。首先,采用相关系数法进行居民用电关键影响因素的选择。其次,将选取的影响因素作为LS-SVM的输入端,城乡居民用电量作为输出端,用Bayes准则进行SVM的参数选取,通过智能模拟学习,建立了Bayes-LS-SVM居民用电预测模型。最后,以中国某省居民用电量预测为例进行学习以及测试,并将其预测结果与广义回归神经网络预测法及几种常用的居民用电预测方法进行误差对比分析,证明了该组合方法比其它几种方法更精确有效。提出了采用人工智能的方法通过家用电器以及其他影响因素来预测居民用电,克服了以往采用家用电器预测中,家用电器功率以及年利用小时数预测不准确的问题。 相似文献
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依据压力传感器样本,提出了一种采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)辨识传感器逆模特征的校正压力传感器非线性误差的方法,该方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,不需逆模型函数形式的先验知识,能够保证得到的极值解就是局最优解,具有较好的泛化能力。实验结果表明,采用该方法校正后的传感器的检测精度可达到1%,效果令人满意。 相似文献
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电力系统短期负荷预测是一项非常重要的工作,准确的短期负荷预测对于电力系统经济、安全、可靠的运行具有特别重要的意义.随着电力系统的日趋复杂化,特别是电力市场的逐步深入,短期负荷预测被赋予了更高的要求.提出了基于负荷日周期性进行前后向外推的数据预处理新方法,为短期负荷预测模型利用这些历史数据奠定了基础.最小二乘支持向量机是新一代机器学习方法,将其应用于电力系统短期负荷预测,在充分利用日周期性和同时刻负荷相近性的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机回归算法(LSSVR)的短期负荷预测点模型.该模型通过采用不同天同时刻的负荷样本训练LSSVR来获取负荷的最优线性回归函数,实现了在最小化负荷样本点误差的同时,缩小模型泛化误差的上界,获取了较好的负荷预测性能. 相似文献
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油中溶解气体分析是变压器绝缘故障诊断的重要方法。为了提高分类的准确度和可靠性,应用最小二乘支持向量机理论建立了变压器的分类模型。该模型以变压器油中5种主要特征气体作为输入量,以7种变压器状态作为输出量,选用了径向基核,使用了一对一的多分类算法,充分发挥了支持向量机具有较高泛化能力的优势。通过大量的实例分析,并将诊断结果与IEC三比值法、改良三比值法和BP神经网络的诊断结果相比较,表明基于径向基核的最小二乘支持向量机在变压器故障诊断中具有更高的准确率。 相似文献
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大输液中可见微小异物实时检测系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一套基于机器视觉技术的全自动灯检系统,以实现大输液中可见异物的在线实时自动检测。为了有效地解决在线高速实时检测这个关键性问题,将制约系统实时性的弱小目标识别过程分离出来,交由高速DSP芯片进行专门处理。通过理论分析和试验测试证明,设计的基于TMS320C6416DSP的图像处理平台能够很好地满足大输液异物检测系统对处理速度和精度的要求。研制的全自动灯检系统已经在某公司的大输液生产线上试验运行。试验表明,该系统对粒径大于50微米微小异物的识别准确率和速度均高于熟练的灯检工。 相似文献
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基于最小二乘算法的模糊支持向量机控制器及其应用 总被引:1,自引:1,他引:1
介绍了一种基于最小二乘算法的模糊支持向量机控制器,它将模糊控制与支持向量机结合起来,融合了两者的优点,既有不依赖被控对象模型又有泛化能力强等特点。同时采用混合学习算法来优化控制器参数,即先采用最小二乘算法离线优化支持向量机(SVM)性能参数,建立SVM控制系统,再根据对象的变化,采用遗传(GA)算法在线学习优化SVM性能参数和模糊比例因子,以使控制器的性能能适应对象的变化而达到最优。火电厂主汽温控制的仿真结果表明这种控制器具有良好的控制性能。 相似文献
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变压器油中溶解气体的体积分数是进行变压器绝缘故障诊断的重要依据,对变压器油中溶解气体进行预测有助于及时预测变压器的故障。将灰色预测方法与支持向量机相结合,通过使用对原始数列进行一次累加生成的处理方法,以提取数列所具有的深层规律特征,建立了基于灰色最小二乘支持向量机的变压器油中溶解气体预测模型,并对最小二乘支持向量机参数的选取进行了优化,最终通过实例与BPNN、灰色模型预测结果相比较,验证了该模型的准确性和有效性。 相似文献
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随着大规模光伏电站接入配网,为了减轻光伏出力的随机性对电网安全稳定运行的影响,有必要加强光伏出力预测研究。提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的光伏出力超短期预测模型,模型的输入考虑了待预测时段的最新气象信息,提前1h对每刻钟的光伏出力进行预测。为了能更精确地反映待预测日的天气情况,对影响光伏出力的每一气象因素,分别赋予一适当权值,通过计算加权欧氏距离确定各时段的训练样本。最后,利用含有突变情况的天气对训练好的模型进行了测试和评估。结果表明,所提模型预测精度较高,能够为电网调度部门制定合理调度计划提供一定的参考依据。 相似文献
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最小二乘支持向量机预测绝缘子等值附盐密度 总被引:2,自引:0,他引:2
考虑到气象因子条件对绝缘子的等值附盐密度影响复杂,难以建立精确数学模型等问题,提出了一种最小二乘支持向量机的绝缘子在一定的气象因子条件下的等值附盐密度预测新模型。以温度、湿度、风速等主要气象因子为输入,绝缘子等值附盐密度为输出,通过最小二乘支持向量机模型,拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系。以现场采集的气候数据为样本对模型进行学习训练,用训练好模型预测绝缘子在一定气候条件下的等值附盐密度。实践表明该方法具有建模速度快、预测精度高、操作简便等优点,不仅克服了常规的BP预测模型的不足,而且性能优于标准支持向量机预测模型。 相似文献
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为实现药液中可见颗粒异物的智能检测,提出了利用人工免疫算法对其中可能存在的小颗粒异物运动轨迹进行辨识的检测方法.通过设计合理的编码方案,构造出小颗粒运动的假设轨迹作为抗原.利用人工免疫算法对抗原优化,通过克隆、变异寻找亲和力大的抗原作为小颗粒异物运动的可能轨迹.最后利用假设检验对这些可能轨迹进行确认来判断颗粒异物是否存在.试验表明,基于该算法的检测方法对药液中的粒径大于50微米的可见颗粒状异物的误检及漏检率小于3%. 相似文献