二尺度最小二乘小波支持向量回归

基于小波多尺度理论和最小二乘支持向量机的优越性能,提出了多尺度最小二乘小波支持向量回归,弥补了普通最小二乘小波支持向量回归在单尺度小波空间上对函数进行逼近的不足,使用多尺度上的小波线性组合来逼近L^2（R^d）空间上的任意函数,真正意义上实现了小波分解和最小二乘支持向量机的最佳结合,更有效地继承了小波多尺度学习算法和最小二乘支持向量机的优点,既能达到有效精度而且还计算简便。本文以两尺度为例,通过仿真实验说明了所提算法的有效性。     

稀疏最小二乘支持向量机

针对大规模数据集的回归和分类问题，改进了最小二乘支持向量机.以再生核希尔伯特空间中的线性分析为基础，把样本集映射到再生空间中，然后张成再生空间的一个线性子空间，并求出这个子空间的基.利用基线性表示子空间中的其他元素，减小了求解矩阵的维数，通过求解规模相对较小的线性方程组完成对支持向量机的训练.采用该方法对较大规模的数据样本进行了回归和分类仿真试验，并与普通的最小二乘支持向量机进行比较.结果表明，采用该方法解决复杂非线性函数的回归和分类问题，不但可以得到稀疏解，而且计算速度比普通最小二乘支持向量机提高了约20％.     

二维表示的电能质量故障数据压缩

高培生,陈新建,吴为麟,宋保明为处理大量的电能质量监测数据,应用图像压缩中的嵌入式零树小波(EZW)算法,压缩二维表示的电能质量故障数据.故障数据按整周期倍数进行截断和重组,一维电能质量故障数据变换为二维;二维小波多分辨率分析分解此二维数据得到小波系数;应用嵌入式零树小波编码完成压缩.数据的二维表示使嵌入式零树小波编码得以直接应用,无需改变算法来适应原一维数据.仿真实验表明,此方法具有压缩率高、速度快和特征不变的特点.压缩时采用7级量化,既节省了67.5%的数据存储空间,又不影响故障数据的特征.     

基于GA-LSSVR算法的回采工作面瓦斯涌出量预测

针对回采工作面瓦斯涌出量问题的小样本、非线性、影响因素关系复杂等特点,采用遗传-最小二乘支持向量回归算法对瓦斯涌出量进行预测,利用定量方法进行分析,避免了定性分析的局限性,有效提高了预测的精度。该模型首先利用遗传算法对最小二乘支持向量回归机中的参数进行训练和优化,然后运用遗传-最小二乘支持向量回归模型对测试样本进行了回采工作面瓦斯涌出量测试。测试结果表明:与支持向量回归机以及最小二乘支持向量回归机的预测值相比,遗传-最小二乘支持向量回归的回采工作面瓦斯涌出量预测可靠性和精确性更高。     

基于小波特征与支持向量机的焊点缺陷识别方法的研究

基于视觉信息的焊点缺陷检测已成为当前机器视觉中的研究热点问题.针对焊接设备的不稳定性、操作环境的不确定性等问题对焊点质量的影响,本文提出了利用增强小波系数和主成分分析相结合的方法对焊点图像特征进行提取,利用主成分分析的降维作用,对提取的增强小波系数50维特征向量进行降维处理.同时提出了融合决策树与支持向量机的方法对焊点的缺陷类型进行识别.实验结果表明,本文提取的焊点特征值具有更好的区分性与紧致性,提出的分类方法有效提高了焊点缺陷检测的识别率,同时提高了算法效率.     

基于小波匹配的新小波支持向量机预测模型

针对产品销售时序具有多维、小样本、非线性、随机性等特征,已有的支持向量核不可能精确逼近任意的销售时序曲线.将小波理论应用于支持向量核函数,并对标准支持向量机进行修正,形成一种新的小波支持向量机(WN-ν-SVM).设计了自适应正态变异粒子群算法(ANPSO)对小波支持向量机模型参数进行辩识,并进行了汽车销量预测的实例分析.结果表明,基于WN-ν-SVM模型的短期预测方法是有效可行的,具有理论意义和实用价值.     

基于WA-ABC-WLSSVR的南美白对虾工厂化育苗溶解氧预测模型

为解决传统方法水质预测精度低、鲁棒性差等问题,提出了基于小波分析(WA)、人工蜂群(ABC)优化加权最小二乘支持向量回归机(WLSSVR)的工厂化育苗溶解氧组合预测模型(WA-ABC-WLSSVR模型).该模型采用小波分析对原始非平稳溶解氧时间序列数据进行多尺度特征提取,通过加权最小二乘支持向量回归机对不同尺度下的溶解氧数据子序列分别建模,利用改进人工蜂群优化算法(ABC)对各分量序列WLSSVR模型参数进行组合优化,最后叠加各尺度下的预测结果.运用该模型对工厂化育苗溶解氧进行预测,并与BPNN、标准LSSVR、WAACO-LSSVR、WA-PSO-LSSVR等模型对比分析,结果表明,该溶解氧预测模型具有较高的预测精度和泛化能力.     

优化核参数的SVM在电能质量扰动分类中的应用

针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点,建立常见电能质量扰动的数学模型.运用小波变换对暂态电能质量扰动现象的内在特征进行提取,将扰动电压变化率绝对值、扰动能量变化量作为暂态电能质量扰动的特征向量.根据支持向量机的基本原理,给出一种推广误差上界估计判据,利用此判据进行最优核参数的自动选取,利用支持向量机进行训练和测...     

基于DTCWT与LSSVM的风电场短期风速预测

由于风速具有很强的非线性特性,传统的预测方法难以对其准确预测。为提高预测精度,提出了将双树复小波与最小二乘支持向量机相结合的风速时间序列预测建模方法。首先,利用双树复小波对风速时间序列进行多尺度分解,将其分解为高频子带和低频子带;其次,利用最小二乘支持向量机对不同频率的子带建立相应的预测模型;最后,将各子带预测值进行等权求和得到预测结果。实验表明,基于双树复小波与最小二乘支持向量机的混合预测模型具有较高的预测精度,其平均绝对误差为3. 79%。     

函数学习的小波再生核支持向量回归模型

受小波理论与再生核Hilbert空间理论的启发，提出了一种新的小波再生核。该小波再生核由不同分辨率的小波基函数生成，并且是一种容许的支持向量核。应用该小波再生核，构造了用于函数学习的最小二乘支持向量回归模型。这种回归模型融合了支持向量机与小波的优点。仿真例子说明了该方法的可行性与有效性。     

基于小波变换的支持向量机短期负荷预测

提出了一种基于小波分解和支持向量机的短期负荷预测方法.首先利用小波变换把负荷序列分解成不同频段的子序列,对高频序列利用软阀值消噪法去除负荷噪声;对降噪后的负荷序列利用不同的小波进行分解.然后用相匹配的支持向量机模型预测各子序列.仿真结果表明db4小波的预测精度最高,平均绝对预测误差为1.6692%.所得结果同直接用支持向量机预测结果进行比较表明,该方法是有效的.     

基于小波分解的雷达记录仪数据压缩算法

在对雷达记录仪采集的视频数据分析的基础上，提出了一种改进的基于零树编码的小波分解雷达图像压缩算法．该算法是对雷达视频数据进行二维多分辨率分解，通过量化零树编码后对数据进行进一步处理形成压缩码流．实验仿真和某型雷达记录仪测试结果表明，该算法具有较好的压缩比率及较高的信号恢复质量．     

数据压缩在人脸识别中的应用

提出一种基于DCT正变换和小波变换按照灰度值近似压缩的一种图像信息压缩方法和图像复原方法,对人脸识别中的图像进行数据压缩处理后进行归一化,并根据归一化向量的特征值所对应的特征矩阵存储图像,将位图存储过程变换为数据文件的存储,节约了存储空间.最后用Lucy-Richardson算法对压缩后的图像进行了恢复,以测试压缩过程中对图像冗余信息的删除是否有效,测试结果表明该方法对人脸识别中图像进行数据压缩是有效的,并且达到了人脸识别对图像精度的要求.     

基于小波变换的结构矩阵矢量量化压缩方法

提出了一种基于小波变换的结构矩阵矢量量化方法。该方法利用图像经过小波变换后,不同分辨率级子图像之间存在相似性,将已生成的第m级图像的分类信息传递给第m-1级图像,并利用各子图像的结构特性,对矢量量化后的编码结果采用结构矩阵的方法进一步压缩。实验表明该方法在较好图像质量的情况下获得了高压缩比,和有关文献给出的结果进行比较,该算法具有较好的性能。     

压缩感知的高分辨率天文图像去噪

为提高高分辨率天文图像的重构质量,在传统压缩感知(compressed sensing,CS)迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种基于小波维纳滤波的压缩感知去噪重构算法.该算法的设计方法为:在每次迭代过程中,使用设计的小波维纳滤波算子替代传统的小波阈值算子对获得的天文图像小波系数进行筛选,从而对小波阈值去噪方法重建图像过程中出现的伪吉布斯现象进行有效地抑制;然后使用全变差方法对去噪重建后的天文图像进行调整,以进一步提高重构图像的质量.仿真实验结果表明,与传统的迭代小波阈值算法相比,本算法可以获得较优的去噪重建性能,并且能有效地保护高分辨率天文图像的细节特征信息.此外,在压缩比较高的情况下,该算法仍然可以获得相对较高的视觉质量和峰值信噪比.     

小波消噪和优化支持向量机的网络流量预测

为了提高对网络流量的预测精度,提出了一种小波消噪和改进黏菌算法优化支持向量机的网络流量预测模型。 首先应用小波消噪对网络流量进行消噪处理,采用支持向量机作为预测模型。 由于支持向量机预测结果受模型参数影响较大,采用带有随机惯性权重机制的改进黏菌算法来优化支持向量机模型中惩罚因子以及核函数参数。 对所提模型使用最佳参数进行仿真实验,并利用实际采集的网络流量数据进行验证。 实验结果表明,所提模型在评估指标上均优于对比模型。     

小波零树编码算法的改进与实现

在嵌入式小波零树编码理论的基础上，探讨了一种改进的图像编码算法．通过结合空间方向树结构的分层树集合分割排序编码理论，继承了原小波零树编码算法的逐次逼近量化的思想．改进算法仍然采用了一种零树结构，但不仅把零树作为一个集合，而且把剩余树也作为一个集合进行处理．这样，被去除的节点存储在另一集合里，将不被重复扫描，从而提高了压缩的效率．实验仿真证明，这种改进编码算法能在一定程度上提高图像压缩效率和编码质量。     

基于小波分析和支持向量机的供电线路故障诊断

将小波分析与支持向量机(SVM)相结合对供电线路故障进行自动诊断.运用变尺度多分辨小波分析方法对供电线路故障信号进行特征分析,SVM能够对小样本数据进行模式识别并且具有很好的分类推广能力.在小波分析信号特征提取的基础上,利用分布式多SVM分类器识别故障.实验表明,该方法能有效地对供电线路故障进行准确识别和诊断.     

基于嵌入式零树编码的电力系统数据压缩

在小波包变换的基础上提出了一种新的基于嵌入式零树编码的数据压缩方法，并将其应用于电力系统故障数据压缩中.采用小波包变换方法降低小波系数之间的相关性，再利用树形结构表示小波系数并进行逐次累计量化，进一步减小小波系数之间的相关性.在编/解码过程中数据流根据重要性依次排列，在任一点停止编/解码仍然能够重构出原始信号，适合于实时处理.仿真实验表明，改进后的嵌入式零树编码方法对电力系统故障数据压缩十分有效，并且其嵌入式的特性提高了故障录波器的性能.