应用遗传算法优化支持向量机的疲劳裂纹扩展预测

准确讯速地预测疲劳裂纹的扩展进程具有十分重要的现实意义和显著的经济效益.为了实现疲劳裂纹长度的准确预测,提出基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的疲劳裂纹扩展预测方法,其中遗传算法用于确定SVM中的训练参数,得到优化的SVM预测模型.试验结果表明:用GA-SVM对疲劳裂纹长度进行预测具有很好的预测精度.     

发动机磨损状态的改进LS—SVM监控研究

介绍最小二乘支持向量机对航空发动机滑油系统铁元素浓度的变化趋势进行预测;并采用遗传算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化。通过与时间序列分析的预测结果相比较,仿真实验结果表明：得到的最小二乘支持向量机的预测精度高,具有很好的泛化能力和学习能力。     

LCD—GA—LSSVM集成分类器及其在齿轮故障诊断中的应用研究

针对齿轮故障诊断模式识别问题,在综合局部特征尺度分解、遗传算法及最小二乘支持向量机学习算法各自优点的基础上,提出了一种新的局部特征尺度分解—遗传算法—最小二乘支持向量机(LCD-GA-LSSVM)集成分类器模型。在该模型中,利用局部特征尺度分解算法实现对样本数据的特征选取;最小二乘支持向量机实现样本特征向量与故障模式之间的非线性映射;遗传算法用于实现对最小二乘支持向量机的参数进行优化以使其泛化能力达到最优。经过实验分析与验证,LCD-GA-LSSVM集成分类器对齿轮正常、齿根裂纹、齿面磨损、轮齿折断、局部齿形误差、复合故障等6种运行状态120组测试样本的识别率达到了93.33%。     

基于最小二乘支持向量机的发酵过程混合建模

提出了一种综合先验知识与最小二乘支持向量机的发酵过程建模方法，并且采用遗传算法进行最小二乘支持向量机的参数优化选取。该模型应用到一个具体发酵过程状态变量的预估中，仿真结果表明基于最小二乘支持向量机的混合模型具有很高的精度与范化能力，同时也表明了最小二乘支持向量机是软测量建模的一种有效方法。     

基于粒子群优化的VB-LSSVM算法研究辛烷值预测建模

针对现有红外线分析仪表无法实现阶段在线检测车用汽油调合中,MMT抗爆剂对辛烷值的影响问题,考虑到样本数据较少的因素,提出一种基于粒子群优化算法的矢量基最小二乘支持向量机方法,首先以粒子群优化的方法来选取最小二乘支持向量机的模型参数,然后用矢量基判据选择支持向量,使最小二乘支持向量机的解具有稀疏性.该方法不但克服了常用的交叉验证法的耗时与盲目性问题,发挥了最小二乘支持向量机的小样本学习和计算简单的特点,而且提高了最小二乘支持向量机模型的泛化能力,将其应用于汽油调合系统中研究法辛烷值的预测,仿真结果表明,该方法是可行且有效的.     

基于灰色支持向量机的裂纹扩展信息预测研究

针对裂纹扩展是一个典型的非线性、随机过程,且裂纹数据样本少、获取困难等问题,提出一种基于灰色支持向量机的裂纹扩展预测模型。首先通过灰色模型对原始序列进行数据生成,以增强数据的规律性;然后选择合适的核函数,并用试验数据修正核函数;最后用支持向量机进行预测,并还原数据,得到预测结果。将其应用于某航天发射塔架裂纹扩展预测中,并与灰色模型、单一支持向量机、最小二乘支持向量机进行预测性能对比,结果表明,灰色支持向量机预测性能最优。同时也为裂纹扩展预测及提高预测性能提供一种新途径。     

发动机系统可靠性最小二乘支持向量机分析

准确分析系统可靠性,对于评估产品性能和制定维修策略起着至关重要的作用.采用单步前向预测方式,提出了基于最小二乘支持向量机分析发动机系统可靠性的方法.通过对比最小二乘支持向量机和三种神经网络方法的预测效果,验证了算法的有效性,实验结果表明最小二乘支持向量机能够提供较好的预测精度.在可靠性寿命分析中,为了提高分析的准确性和效率,通过程序化的方法绘制了威布尔概率纸,自动获取相关参数,并对比分析了最小二乘支持向量机预测结果与实际数据对发动机系统可靠性指标的影响,结果显示最小二乘支持向量机能够提供较准确的结果,可以作为系统可靠性分析的一种新方法.     

基于多最小二乘支持向量机的草酸钴粒度软测量

提出了一种基于改进的鲁棒学习方法(improved robust learning algorithm,IRLA)的多最小二乘支持向量机(multipleleast squares support vector machine,Multi-LSSVM)建模方法,用以解决非线性系统建模问题。该方法通过Bootstrap算法复制出训练集样本空间上的多个样本子空间,训练出多个成员最小二乘支持向量机模型,然后应用改进的鲁棒学习方法对成员最小二乘支持向量机模型的权重进行优化融合,从而使多最小二乘支持向量机模型具有较高的准确率和泛化能力。通过仿真实验,验证了方法的有效性;并将其应用于湿法冶金合成过程草酸钴粒度软测量建模问题,获得了比单个最小二乘支持向量机模型方法更高的预测精度。     

基于AWLS-SVM的污水处理过程软测量建模

针对污水处理过程建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布赋权规则,自适应地为每个建模样本分配不同的权值,以降低随机误差对模型性能的影响;同时采用一种全局优化算法——混沌粒子群模拟退火(CPSO-SA)算法对最小二乘支持向量机的模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于LS-SVM和WLS-SVM。最后,应用AWLS-SVM方法建立污水处理过程出水水质关键参数的软测量模型,获得了较好的效果。     

变形抗力预测模型及其应用研究

为提高变形抗力的预测精度,提出了一种基于混合最小二乘支持向量机和数学模型的组合方法.在该方法中,最小二乘支持向量机的参数通过基于退火策略的自适应粒子群优化算法自动获得.仿真实验结果表明,该组合方法不仅能够重现样本数据的变形抗力,还能非常精确地预测非样本数据.通过与其它文献中常用方法的比较发现,该方法在变形抗力预测的有效性和精确性方面都有很大提高.     

基于最小二乘支持向量机的铣削加工表面粗糙度预测模型

在分析以往所建立的表面粗糙度预测模型方法不足的基础上，将一种基于最小二乘支持向量机的预测模型引入铣削加工领域，并给出了相应的步骤和算法。该模型能方便地预测铣削加工参数对加工表面粗糙度的影响，并能利用有限的试验数据得出整个工作范围内的表面粗糙度预测值，有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律。通过具体实例及与其他几种预测方法的对比表明，在相同样本条件下，其模型构造速度比标准支持向量机方法高1～2个数量级，模型预测误差约为支持向量机方法的40％，预测精度比常规BP模型高1个数量级。因此，基于最小二乘支持向量机方法建模速度快、预测精度高、适合加工表面粗糙度预测。     

一种基于LS-SVM与PID复合的逆控制系统

针对逆系统中非线性逆模型辨识困难的问题,研究了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的逆模型辨识及控制,并用微粒子群算法(PSO)优化LS-SVM的参数和核函数参数。提出了一种由LS-SVM的逆模型与PID结合的复合控制系统,由LS-SVM辨识非线性系统的逆模型作为前馈控制器,形成直接逆控制。同时,由PID控制器构成反馈控制,克服直接逆控制鲁棒性不强的缺陷。仿真研究结果表明LS-SVM的逆模型辨识能力强,该复合控制系统具有比基于最近邻聚类的RBF神经网络逆控制系统更优的动态跟踪性能,更好的抗干扰能力和鲁棒性。     

基于免疫算法优化最小二乘支持向量机的压器故障诊断

由于支持向量机中的参数会显著影响着支持向量机分类的精确度,建立了一种基于免疫算法优化最小二乘支持向量机的电力变压器故障诊断模型;该模型以变压器油中主要溶解气体作为向量机的输入,以变压器故障类型作为其相应的输出,选用径向基核、使用免疫算法得到优化参数,充分发挥向量机较高泛化能力的优势.实例验证表明,这种方法能提高变压器的故障诊断准确率,反映了其有效性和正确性.     

基于离散Curvelet变换和LS-SVM的虹膜特征提取与识别

提出了一种基于离散曲波变换和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的虹膜特征提取与分类识别的新方法。对虹膜纹理采用离散Curvelet变换,提取低频子带系数矩阵的均值方差和高频子带能量作为虹膜图像的特征向量,利用最优二叉树多类LS-SVM分类器进行分类与识别。MATLAB仿真实验结果表明,与现有方法相比,该算法识别准确率较高,能有效应用于身份认证系统中。     

基于LS-SVM的柴油机润滑油中磨粒含量预测

介绍了最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归算法的基本原理,并以490BPG型柴油机润滑油中磨损磨粒为研究对象,使用LS-SVM对磨粒的浓度数据进行了回归拟合并预测,并与基于人工神经网络的预测模型的预测结果进行了比较.结果表明,LS-SVM的预测模型的精确度较高,泛化能力强,是用于润滑油中磨粒浓度预测的一种有效的方法.     

基于最小二乘支持向量机预测器的传感器故障检测与数据恢复

本文介绍了最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归的基本原理，提出了一种基于LS-SVM回归的时间序列预测器，并将其用于传感器的故障检测和数据恢复。论述了LS-SVM预测器的实现方法和步骤，并且将其应用于压力传感器的故障检测和数据恢复，同线性神经网络预测器、RBF神经网络预测器和BP神经网络预测器的比较结果表明，LS-SVM预测器具有更高的预测精度，更好的外推能力，计算效率最高，因此，LS-SVM预测器是传感器故障检测和短期数据恢复的一种有效方法。     

基于LS-SVM的铝电解槽电解温度软测量

针对铝电解槽温度高、腐蚀性强、温度难以直接测量的问题,在分析了铝电解生产工艺和电解温度影响因素的基础上。建立了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的铝电解槽电解温度的软测量模型。并根据实测数据进行了仿真。仿真结果表明：基于最小二乘支持向量机方法建立的铝电解槽电解温度软测量模型具有精度高、泛化性能好等特点。是一种有效测量铝电解槽电解温度的方法。     

基于门控循环单元的动态过程下两相 CO2 质量流量测量

针对碳捕集与封存条件下科里奥利质量流量计测量气液两相CO_2动态过程质量流量时误差较大的问题,本文提出了一种基于门控循环单元(GRU)的动态过程下气液两相CO_2质量流量校正方法。利用GRU适合动态过程预测的特点,使用来自CO_2气液两相流实验平台的采集数据,对GRU网络模型进行训练,并使用网格搜索法结合K折交叉验证优化模型参数。使用八组典型工况下的测试集对优化后的GRU模型在测量精度和泛化性能方面进行了评估,并与最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型进行了对比分析。实验结果表明GRU模型优于LS-SVM模型,并且GRU模型在动态波动发生后的平稳阶段,其输出结果能够快速跟随CO_2质量流量变化,相对误差在±5%以内。     

基于粒子群优化LS-WSVM的旋转机械故障诊断

为了更好地进行旋转机械故障诊断,提出一种粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)最小二乘小波支持向量机(least square wavelet support vector machine,LS-WSVM)的故障诊断模型.先将故障信号经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)为多个内禀模态分量(intrinsic mode function,IMF)之和,再提取表征故障特征的IMF分量能量构造特征向量输入到PSO优化的LS-WSVM进行故障模式识别.EMD分解可自适应提取故障特征信号,PSO参数优化可快速准确得到LS-WSVM的全局最优参数,提高LS-WSVM的故障诊断精度和自适应诊断能力.通过滚动轴承的故障模拟实验验证了该方法的有效性.