基于小波核LS-SVM的网络流量预测

网络流量预测对大规模网络管理、规划、设计具有重要意义.支持向量机方法是近年来发展起来的新型机器学习算法,用于解决高度非线性分类及回归问题.介绍了基于小波核最小二乘支持向量机的网络流量预测方法,利用小波核函数的多分辨特性提高了支持向量机的非线性建模能力.通过对实测网络流量数据的学习,对未来网络流量进行预测.实验结果表明,取得了较好的预测效果.     

基于KPLS和LS-SVM的过程参数预测及其应用

针对有色冶炼净化过程流程长、影响因素多以及非线性强等特点,提出了一种结合最小二乘支持向量机和核偏最小二乘回归的过程参数预测方法。考虑到过程参数时间序列具有高噪声和非平稳等特性,首先基于小波多分辨率分析方法将参数时间序列分解成具有不同频率特征的子序列,然后根据分解后各自序列的特点,利用最小二乘支持向量机和核偏最小二乘回归法对各子序列进行建模,最后对各分量预测信号重构合成得到最终的预测结果。将该建模方法应用于锌湿法冶炼净化除钴过程钴离子浓度的预测,并应用工业现场的数据进行了实验验证,结果表明,该预测模型性能优于最小二乘支持向量机模型,具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性。     

基于自适应遗传算法LS-SVM的网络流量预测

网络流量受众多因素的影响并且具有复杂的非线性特点,因此网络流量的预测和分析是一个很复杂的问题,最小二乘支持向量机能够成功地解决非线性问题并应用于网络流量的预测和分析.提出一种最小二乘支持向量机模型,将自适应遗传算法用于最小二乘支持向量机参数寻优,并将该模型用于网络流量的预测和分析.对比实验表明,基于最小二乘支持向量机的网络预测模型具有更强的预测能力,在网络流量预测中有一定的实用价值.经实例验证,该模型预测精度高.     

基于LS-SVM的图像去噪方法

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，该方法已广泛用于解决分类问题和回归问题。文中将最小二乘支持向量机应用于图像去噪中，并同小波去噪及中值滤波进行了比较分析。仿真结果表明，该方法能较好的保存图像细节，并具有很好的泛化能力。     

基于LS-SVM的小样本费用智能预测

最小二乘支持向量机引入最小二乘线性系统到支持向量机中,代替传统的支持向量机采用二次规划方法解决函数估计问题。该文推导了用于函数估计的最小二乘支持向量机算法,构建了基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,并对机载电子设备费用预测进行了研究。结果表明最小二乘支持向量机具有比多元对数回归更高的小样本费用预测精度。     

基于灰色关联的LS-SVM道路交通事故预测

为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度,在分析道路交通事故影响因素基础上,提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型首先采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析,结合关联度值,筛选最小二乘向量机模型的输入变量,简化LS-SVM模型结构;然后运用动态改变惯性权重自适应粒子群算法(DCW-APSO)对模型参数进行优化选取;最后应用模型预测1996-2000年的综合道路交通事故死亡率,并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果表明：该模型具有较快的收敛速度,并能明显提高道路交通事故预测的精度。     

基于LS-SVM的石油期货价格预测研究

建立了基于最小二乘支持向量机的石油期货价格预测模型。应用该模型对纽约商品交易市场的两种石油期货价格数据进行了预测,并将预测结果与RBF神经网络的预测结果进行了比较。研究结果表明最小二乘支持向量机预测模型具有较高的拟合和预测精度,明显优于RBF神经网络预测模型。     

基于遗传算法优化的LS-SVM井下场强预测

为了进一步研究井下电波传播损耗规律,提高场强覆盖预测准确度,提出使用基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法对井下巷道的场强进行预测。首先通过软件仿真生成巷道场强数据,并将数据分为训练集和测试集;然后采用最小二乘支持向量机方法对训练集进行学习,并使用遗传算法对最小二乘支持向量机方法的参数选择进行优化,采用测试集对方法性能进行验证;最后将基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法用于井下巷道的场强预测。仿真实验结果表明,基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法能够有效提高井下场强预测的精度,可获得较好的预测效果。     

基于LS-SVM算法的混沌时序递推预测

研究利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测变参数混沌时间序列。支持向量机方法是基于结构风险最小化原理导出的,最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的支持向量机,保留支持向量机优点的同时计算量大大减少。变参数混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,由于参数的慢变导致系统的动力学特性不断发生变化,全局建模预测方法很难适用,必须在线实时预测。为了快速跟踪预测变参数混沌系统的时间序列,研究了利用一种简化的最小二乘支持向量机在线递推算法进行预测。最后对典型变参数混沌时间序列的预测实验结果表明了该方法的有效性。     

基于小波变换和LS-SVM的雷达故障诊断

根据雷达接收机信号特点,提出了将小波变换和最小二乘支持向量机相结合的雷达故障诊断新方法.首先,根据专家经验选取电路中恰当的测试点,运用小波变换对采样数据进行处理和特征提取,然后建立了雷达故障诊断模型.最后再运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的基本原理和分类方法进行故障诊断,并在某型雷达接收机故障诊断中进行了实际应用研究.采样信号先经过小波降噪处理,以减少采样引人的误差,再进行小波分解提取能量系数作为雷达的故障特征向量,经归一化处理后,作为输入向量,经诊断模型输出后完成雷达接收机典型故障的诊断.MATLAB实例仿真结果表明,该方法有很好的分类能力,提高了雷达故障诊断的正确性和效率.     

一种净化过程钻离子浓度的混合智能预测方法

针对锌湿法冶炼净化过程的复杂性,提出了一种结合粒子群算法和案例推理方法的净化过程Ⅱ段出口钴离子浓度混杂预测模型.考虑到不同时期案例所起的作用不一样,提出了一种综合加权相似函数.针对案例推理方法中属性权重选择和近邻个数的选取问题,提出了带有变异的惯性权重自适应粒子群算法优化方法,优化最近邻算法中特征权重矢量和近邻数,提高案例的检索精度.以净化过程生产数据进行实验验证和对比分析,计算结果表明改进的案例推理模型精度优于神经网络模型,模型预测结果可以作为过程信息用于净化过程的优化控制.     

基于小波-最小二乘支持向量机的熔融指数预测

熔融指数是聚丙烯生产的主要质量指标,为了在线监测熔融指数,并实现质量的自动监控是聚丙烯生产工业亟待解决的问题。对液相间歇式聚丙烯反应机理进行分析,找出影响熔融指数的主要参数,采用小波基函数对原始数据进行粗大误差处理,主成份分析确定最少辅助变量,简化支持向量机结构,应用交叉验证法优化最小二乘支持向量机模型参数,建立熔融指数预测模型。仿真结果表明,熔融指数的预测平均绝对误差为1.923,均方差为1.219。预测精度满足生产要求,且模型泛化能力强,运行速度快,可以有效指导生产。     

基于LS-SVM的涡轮增压发动机性能预测

针对神经网络方法在涡轮增压发动机性能预测方面存在的缺陷,提出了一种新的基于最小二乘支持向量机的涡轮增压发动机性能智能预测方法.介绍了最小二乘支持向量机的基本算法,分析了涡轮增压发动机的性能指标,选择发动机转速、压缩比、容积效率、平均指示压力和平均制动压力作为预测模型的输入参数,输出功率、输出扭矩和有效燃油消耗率作为预测模型的输出量,进一步建立了基于最小二乘支持向量机的涡轮增压发动机性能预测模型.仿真实例的预测结果表明,所建立的智能涡轮增压发动机性能预测模型是合理有效的.     

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...     

基于LS-SVM预报的动态矩阵预测控制

针对实际工业过程中的非线性及时变特性,传统预测控制算法就难于建立精确的数学模型,从而提出了一种基于最小二乘支持向量机预报的动态矩阵预测控制模型.在整个过程中,首先建立基于最小二乘支持向量机的非线性动态矩阵预测控制结构,通过利用最小二乘支持向量机辨识被控对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正.仿真实例表明该模型对预测结果有很好的控制作用,有效消除输入干扰的影响,从而提高了预测精度.     

基于最小二乘支持向量机的离子传感器自校正的研究

离子传感器是环境水质监测、污水处理、设施农业等领域的关键技术之一.由于离子传感器的非线性、漂移和交叉敏感性等影响其检测精度和可靠性,难以进行连续在线检测.本文研究硝酸根离子传感器的自校正方法,以适应动态环境的连续监测.根据实验数据,详细分析硝酸根离子传感器的响应特性,考虑零点和时间漂移,基于最小二乘支持向量机,提出一种硝酸根离子传感器的自校正方法,并给出详细描述和分析.实验结果表明其较显著地降低离子传感器的响应误差,验证本文所提方法的有效性.     

基于LS􀀁SVM 的电力系统参考相角预测

针对电力系统实时相角测量模型,为了克服由于通信过程而导致的参考相角滞后,提出采用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法对参考相角进行预测,以使预测的参考相角信息能够用于就地的稳定性分析和控制.仿真结果表明,用LS-SVM预测相角的方法具有较高的跟踪速度和预测精度,并具有较好的动态效果,满足电力系统对实时相角测量的要求.     

基于LS-SVM和核密度估计的概率性风电功率预测

近年来风电在我国发展迅猛,但风速的不稳定性和间歇性,使风电功率也具有同样的性质,这样的电功率注入会带来电力系统运行的不稳定,因此,风电功率的预测对风电并网及使用具有重要意义。鉴于此,开展风电功率的短期预测研究,利用LS-SVM对风电功率进行建模并实现确定性的短期预测,在此基础上使用非参数统计法对确定性预测模型的预测误差进行拟合获得其密度函数,计算各功率段的置信区间以得到概率性预测结果,从而提高风电功率预测结果的实用性和可靠性。与常用的自回归滑动平均模型和BP神经网络模型进行对比实验,证明本方法的性能及优势。     

基于LS-SVM的乙醇浓度软测量在酵母生产中的应用

在酵母生产过程中,乙醇浓度是一个很重要的控制参数,但目前的检测手段多为离线人工测量,不能实现乙醇浓度的测控自动化,是束缚生产效率的重要原因。本文采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法进行回归估计,完成了对乙醇浓度的软测量。试验结果表明基于LS-SVM的软测量方法可以很好地实现乙醇浓度在线自动测量。