基于贝叶斯推断LSSVM的滚动轴承故障诊断

针对传统最小二乘支持向量机分类器的参数选择具有随意性和不确定性等不足,采用贝叶斯推断方法通过三级分层推断优化确定最小二乘支持向量机的各参数,有效提高了最小二乘支持向量机的建模效率.将基于贝叶斯推断最小二乘支持向量机分类方法应用于滚动轴承故障诊断中,实验仿真结果表明该方法能有效地识别滚动轴承的故障,且训练时间和测试时间均小于传统最小二乘支持向量机方法。     

基于优化LS-SVM的电力系统实用动态安全域稳定裕度拟合

采用最小二乘支持向量机回归模型构造电力系统动态安全域的稳定裕度拟合器,并分别采用粒子群优化算法和多层动态自适应搜索技术选择最小二乘支持向量机的参数,对系统既定故障下运行点的临界切除时间进行在线拟合并计算出稳定裕度的平均相对误差.以EPRI36节点模型为算例进行仿真计算,并将两种参数优化方法与贝叶斯框架理论自动优选方法得到的结果进行比较,仿真结果表明这两种方法能提高拟合的精度,具有一定的实用价值.     

基于贝叶斯最小二乘支持向量机的电池SOC预测

针对混合动力汽车电池电能容量判别问题,将最小二乘支持向量机方法应用于混合动力汽车电池荷电状态的预测。考虑到最小二乘支持向量机的参数选择会对预测结果产生较大的影响,提出了基于贝叶斯证据框架优化的最小二乘支持向量机预测方法。通过贝叶斯证据框架自动调整正则化参数和核参数,更好地实现了最小化误差和模型复杂性之间的折中。将电池的工作电压、工作电流和表面温度参数用来预测蓄电池的荷电状态实时值,在美国城市动态驱动工况(UDDS)条件下进行实验验证,结果表明:所设计预测模型具有较高的精度,能够实时准确地预测出SOC值,实用性强,有效性高。     

应用贝叶斯框架的LS-SVM概率输出诊断电力变压器故障

针对传统最小二乘支持向量机（LS-SVM）分类器的参数选择具有随意性和不确定性等不足,采用贝叶斯推断方法、通过3级分层推断优化来确定最小二乘支持向量机的各参数,有效提高了最小二乘支持向量机的建模效率。结合最小二乘支持向量机的后验概率输出,可将其运用到变压器故障诊断中。仿真结果表明：该方法能有效地诊断电力变压器故障,且诊断精度和建模效率均优于传统的最小二乘支持向量机方法。     

以最小二乘支持向量机作组合器的变压器油中溶解气体体积分数预测

提出将灰色多变量模型和自回归AR模型的预测结果作为最小二乘支持向量机的输入变量,将实际值作为其输出向量,训练最小二乘支持向量机以获得组合器的权重,并将训练后的组合模型用于变压器油中溶解气体体积分数的预测.最小二乘支持向量机选用径向基核,其中的参数采用交叉实验的方法获得.这种复合模型综合了多种信息,充分利用了最小二乘支持向量机解决有限样本问题的优势.实例分析证明了所给方法的有效性和相比其他方法的优越性.     

船舶横摇运动实时在线预报方法

为进一步提高支持向量机预报模型在船舶横摇运动预报中的精确度以及实时性,提出一种利用混沌理论和在线最小二乘支持向量机的实时在线预报方法.在混沌动力系统相空间重构的基础上,采用饱和关联维数法对船舶横摇运动的时间序列进行混沌特性判定,并建立混沌在线最小二乘支持向量机实时预报模型.对某船横摇运动时间序列进行预报,仿真结果表明,...     

基于模糊最小二乘支持向量机的系统边际电价预测方法

提出了基于模糊最小二乘支持向量机的系统边际电价（system marginal price,SMP）预测方法。为了减少样本数据中孤立点对回归性能的影响,将模糊隶属度的概念引入到最小二乘支持向量机中的同时,采用网格搜索和交叉验证的方法寻找最佳参数组合,使系统边际电价算法性能达到最佳。以美国加州电力市场的实际数据作计算实例,分别采用标准三层BP神经网络和模糊最小二乘支持向量机进行系统边际电价预测,结果表明基于模糊最小二乘支持向量机的系统边际电价预测的方法有效提高了预测精度。     

基于参数优化的最小二乘支持向量机状态估计方法

考虑到最小二乘支持向量机的参数选择会对状态估计的结果产生较大影响,提出了一种基于参数优化的最小二乘支持向量机的状态估计方法.首先,在非线性回归估计模型的训练过程中,采用两层网格搜索策略和交叉验证法来动态地调整LS-SVM的参数,从而更好地反映估计模型的复杂度,以此提高状态估计的精度.其次,由于估计模型在应对不良数据时可...     

基于粒子群优化LS-SVM的光伏功率预测

提出一种基于优化最小二乘支持向量机的光伏功率预测方法。该方法采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)分别构建春、夏、秋、冬四个预测模型,对光伏功率进行分钟级预测。选取了一组影响光伏功率的重要因素作为所建预测模型的输入特征,然后对所选特征和交叉验证预测误差之间的函数映射关系进行学习,并采用粒子群算法优化LS-SVM模型的参数。宁夏某光伏发电站实测数据的预测结果验证了该方法的有效性。     

基于最小二乘支持向量机的系统边际电价预测

系统边际电价是电力工业改革的关键因素之一,是电力市场的杠杆和核心内容。为克服神经网络预测法易陷入局部极小,隐层数不易确定,训练速度慢等问题,提出一种基于相似搜索和最小二乘支持向量机的系统边际电价预测方法,该方法对相似搜索得到的相似日的负荷—电价数据用最小二乘支持向量机建立电价预测模型,同时利用网格搜索和交叉验证自动选取最小二乘支持向量机相关参数。用美国加州电力市场的真实数据做实例验证结果表明该方法可有效提高预测精度。