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陈高波 《计算机工程与应用》2010,46(25):223-225
偏最小二乘法通过提取主成分能有效地消除变量间的多重共线性,最小二乘支持向量机能很好地逼近变量间的非线性关系。偏最小二乘与最小二乘支持向量机相结合用于年用电量的预测,充分发挥了两者的优点。对四川省1978~2007年的用电量进行了实证分析,与PLS模型和LSSV模型的预测成果进行了对比,结果表明年用电量预测的PLS-LSSVM模型有较高的精度。 相似文献
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针对软测量建模中模型参数的优化需求,在分析细菌觅食优化算法(BFOA)和粒子群优化(PSO)算法的基础上,将二者有机结合,提出了一种新型细菌觅食粒子群混合优化算法(BSOA)。该算法将PSO粒子移动的思想引入BFOA,有效解决了BFOA趋向性操作中细菌位置更新的盲目性。将其分别用于典型函数的寻优与成品油研究法辛烷值最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的优化,仿真结果表明:该方法有效增强了算法的全局寻优能力与收敛速度,并在一定程度上改善了模型的预测精度与泛化能力。 相似文献
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为解决苹果分级准确率低和速度慢等缺陷,提出一种基于粒子群优化(PSO)改进算法的最小二乘支持向量机(LS-SVM)苹果分级检测方法,通过对苹果特征的优化选择,从而大规模缩减分类前LS-SVM训练样本数据,提高分类器训练效率。苹果分级实验表明,此方法能从红富士苹果的16个形状特征中提取出5个最优特征,用最优特征分级的正确率达96%以上,效果显著,该方法具有可行性。 相似文献
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最小二乘支持向量机建模及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在白酒酿制过程中,淀粉的利用率是一个重要而又难测的质量参数.工业多采用化学分析法进行测量,但是该方法需要离线测量,且存在耗时长、误差大的缺陷.针对此问题,提出粒子群优化最小二乘支持向量机回归方法实现淀粉利用率的在线预测.根据酿酒发酵过程的离线数据,建立最小二乘支持向量机回归模型,采用粒子群算法对模型参数进行优化.仿真结果表明,所提方法建立的模型对于淀粉利用率的预测具有较高的预测精度及泛化能力,是一种解决淀粉利用率难测问题的好方法. 相似文献
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针对PAD(愉悦度、激活度、优势度)预测精度问题,提出将最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)经粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化再与情感聚类分析结合的聚类PSO-LSSVM模型。对TYUT2.0和柏林语音库的三种情感语音提取情感特征,基于特征与标注的P、A、D对三种单一情感分别建立各类情感维度PSO-LSSVM模型以及对三种情感建立混合情感维度PSO-LSSVM模型;然后利用混合情感维度PSO-LSSVM模型预测P、A、D,并计算其与基本情感PAD的距离;最后将距离大于阈值的情感聚类为混合情感,将距离小于阈值的情感聚类为与其距离最近的情感,并利用对应情感的回归模型预测其P、A、D。研究显示,该模型对P、A、D的预测误差较LSSVM和PSO-LSSVM模型更小,且预测值与标注值的相关性更强,说明聚类PSO-LSSVM模型对P、A、D的预测更加可靠、准确。 相似文献
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为了提高网络流量的预测精度,考虑到网络流量的长相关、非线性等特性,提出一种粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数的网络流量预测模型(PSO-LSSVM).首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子的位置向量,然后利用粒子群算法找到模型的最优参数,最后采用最优参数最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型.仿真结果表明,相对于参比模型,PSO-LSSVM能够获得更高的网络流量预测精度,更能准确描述网络流量变化规律. 相似文献
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针对工业系统参数缓慢变化和工业现场数据存在噪声和变量间存在多重相关性,提出了一种KPCA-模糊加权LSSVM预测方法;采用KPCA去除数据的噪声和降低样本数据各参数间的多重相关性,减少样本数据维数;针对不同时期样本数据重要程度不一样,提出了模糊加权的思想;利用改进微粒群算法(PSO)优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数;以净化除钴过程生产数据进行验证分析,仿真结果表明,KPCA一模糊加权LSSVM预测模型精度高于主成分回归(PCR)和LSSVM,能满足工业现场钴离子浓度预测的要求. 相似文献
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特征选择是模式识别系统的难点.针对高维数据对象,先运用改进粒子群优化(PSO)算法快速、有效地从特征样本中提取一组最优特征子集,然后采用最小二乘支持向量机(LSSVM)分类器对最优特征子集进行分类,验证特征选择的好坏.经大量实验验证,在保证分类正确率的前提下,该方法有效提高了特征选择效率. 相似文献
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针对煤炭消费量的时变性、非平稳性特点,为了提高煤炭消费量预测精度,提出了一种鲶鱼粒子群算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的煤炭消费量预测模型(CEPSO-LSSVM)。将LSSVM参数编码成粒子位置串,并根据煤炭消费量训练集的交叉验证误差最小作为参数优化目标,通过粒子间信息交流找到最优LSSVM参数,并引入“鲶鱼效应”,保持粒子群的多样性,克服传统粒子群算法的局部最优,根据最优参数建立煤炭消费量预测模型,并采用实际煤炭消费量数据进行仿真测试。结果表明,相对于其他预测模型,CEPSO-LSSVM可以获得更优的LSSVM参数,提高了煤炭消费量预测精度,更加适用于复杂非线性的煤炭消费量预测。 相似文献
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评估空中目标威胁程度是防空指挥控制系统的核心环节,评估的准确程度将对防空作战产生重大影响。针对传统评估方法实时性差、工作量大、评估精度不足、无法同时进行多目标评估等缺陷,提出了一种基于自适应杂交粒子群优化(ACPSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的空中目标威胁评估方法。首先,根据空中目标态势信息构建威胁评估系统框架;然后,采用ACPSO算法对LSSVM中的正则化参数和核函数参数进行寻优,针对传统杂交机制的不足提出改进的交叉杂交方式,并使杂交概率自适应调整;最后,对比分析了各系统的训练和评估效果,并用优化后的系统实现多目标实时动态威胁评估。仿真结果表明,所提方法评估精度高,所需时间短,可同时进行多目标评估,为空中目标威胁评估提供了一种有效的解决方法。 相似文献
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该文提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的支持向量机(SVM)多分类方法,该算法利用偏最小二乘思想对样本进行预处理,消除了样本属性之间的相关性,而且得到的综合属性与类信息的相关程度达到最大。通过实验可以看出,该方法不仅可以减少用支持向量机进行分类过程中的支持向量数目,而且当样本属性较多时,可以提高一定的识别率。 相似文献
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网络攻击具有多样性和隐蔽性,为了提高网络安全性入侵检测的正确率,提出一种混沌粒子群算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的网络入侵检测方法(CPSO-LSSVM)。利用混沌粒子群算法对LSSVM模型参数进行搜索,选择LSSVM最优参数,采用KDDCUP99数据集对CPSO-LSSVM性能进行测试,实验结果表明,CPSO-LSSVM提高了网络入侵检测正确率,降低了误报率,可以为网络安全提供有效保证。 相似文献
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为了提高室内的定位精度,减少环境因素的不利影响,提出了一种基于粒子群优化支持向量机的室内无线定位方法。选择参考点,构建室内无线定位的学习样本,采用支持向量机建立输入与输出之间的非线性关系模型,并用粒子群算法优化支持向量机参数;进行仿真实验测试其性能。实验结果表明,相对当前经典室内定位方法,该方法提高了提高室内的定位精度,将定位误差控制在实际应用的有效围,而且较好地满足了室内定位的实时性要求。 相似文献
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针对基坑周边建筑倾斜变形影响因素的复杂性,以及监测数据的小样本和非线性特征,提出了一种基于PSO-LSSVM模型的基坑周边建筑倾斜的时间序列预测方法。采用相空间重构对基坑前期施工工况下的周边建筑沉降差时间序列进行重构,构建沉降差预测的学习样本输入到最小二乘支持向量机(LSSVM)中训练。利用粒子群算法(PSO)对LSSVM参数进行优化,获得最优预测模型,对后期工况施工期间的沉降差进行滚动预测,并代入公式计算得到未来倾斜变形值。将该方法用于昆明某基坑工程的周边建筑倾斜预测分析,取得了令人满意的预测结果。 相似文献
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对求解含线性约束优化问题的粒子群算法(LPSO)进行了改进,给出了应用其训练支持向量机(SVM)的方法。改进后的算法在基本PSO惯性权重策略的基础上加入了基于种群收敛速度的自适应扰动,能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。对双螺旋问题的分类实验表明本文提出的方法稳定性好,训练出的SVM具有较高的分类正确率。 相似文献