在线模糊最小二乘支持向量机的时间序列预测

基于模糊最小二乘支持向量机和在线学习算法,提出了一种模糊最小二乘支持向量机的增量式算法。传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,有效地提高了其抗噪性能。同时利用递推的核函数计算方法增强了该算法的在线学习能力。仿真结果表明,这一算法在运算精度和运算速度上都优于传统的支持向量机算法。     

基于Renyi熵的LS-SVM财务困境预测模型

为了提高企业财务困境预测的正确率,减少训练模型的样本数和训练时间,在传统支持向量机预测模型的基础上,将Renyi熵和最小二乘支持向量机算法应用于财务困境预测,提出了一种基于Renyi熵的最小二乘支持向量机预测模型.独立推导出了适合财务困境预测这一离散序列的熵以及支持向量机核函数的表达式,同时,给出了这一改进算法的实现步骤.实验结果表明,该算法无论是训练样本的数量还是训练时间,都显著优于传统的最小二乘支持向量机以及标准支持向量机预测模型.     

基于改进PSO优化LSSVM的传感器补偿研究

针对最小二乘支持向量机在对传感器进行补偿时,正则化参数和核函数参数对补偿精度影响较大的问题,提出一种利用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机模型参数的传感器补偿方法。该方法利用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机模型的正则化参数和核函数参数,避免了人工选择参数的盲目性,提高了最小二乘支持向量机模型的预测精度。仿真实验表明,在传感器的补偿时,该方法比最小二乘支持向量机模型的补偿精度更高。     

基于粒子群算法的煤气化过程LS_SVM预测模型

针对最小二乘支持向量机参数选择对模型性能的重要影响,并且以往的参数优选方法效果差且耗时长这一问题,提出基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机预测模型.该模型用最小二乘支持向量机理论建立,用粒子群算法优化模型参数.论文将此模型用于预测评价固定床煤气化气化效果的三个主要性能指标(气体热值、气化效率、气体产率),通过现场实际数据仿真结果表明,该算法有效地提高了模型预测精度,验证了此模型的可靠性和可用性.     

基于PSO-LSSVM的网络流量预测模型

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．     

基于改进多输出支持向量机的声发射源定位研究

为了提高根据声发射(AE)现象预报煤与瓦斯突出位置的精度,结合核主成分分析(KPCA),提出了一种改进的多输出最小二乘支持向量机(LSSVM)的目标定位方法.对于采集的声发射参数信号,采用核主成分分析提取重要定位特征;采用多输出最小二乘支持向量机建立定位模型,采用文化基因算法对多输出最小二乘支持向量机参数进行优化.试验测试定位性能,结果表明:算法提高了试验平台声发射定位的精度且定位时间少于其他定位算法,具有很高的实际应用价值.     

基于最小二乘支持向量机的复杂装备故障预测模型研究

针对复杂装备故障信息不足、故障预测困难等问题,应用支持向量机建立了故障预测模型;在对支持向量机回归算法分析的基础上,利用最小二乘支持向量机建立故障预测模型;最小二乘支持向量机通过对相空间重构,有效地降低了模型的复杂度;最后,本文利用某导弹发射装置液压泵的故障数据进行了验证,通过选取合适的参数,该模型能够较好地对故障数据进行预测,预测精度较高;事实证明,基于最小二乘支持向量机建立故障预测模型能够较好地对复杂装备故障的趋势进行预测。     

最小二乘支持向量机用于水量预测

针对标准支持向量机建模时间长的缺点,为了城市用水量准确预测,需建立有效的预测模型.采用的最小二乘支持向量机基于结构风险最小化,并在支持向量机的基础上,将求解二次规划问题转化线性方程组,采用径向基核函数,使最小二乘支持向量机模型的待定参数比标准支持向量机少,可大大加快建模速度,同时还采用了人工免疫系统的自适应动态克隆选择算法,在寻优过程中能够准确、快速地搜索最小二乘支持向量机的最优参数.把上述模型用于城市日用水量预测,具有学习速度快.也具有良好的非线性建模和泛化能力,而且预测精度较高.     

混合核函数最小二乘支持向量机的网络流量预测模型

针对网络流量复杂多杂特点,基于组合优化理论,提出一种混合核函数最小二乘支持向量机的网络流量预测模型。首先,基于混沌理论将一维网络流量变为多维时间序列,然后,采用多项式核函数和高斯径向基核函数构建混合核函数,并将训练样本输入到最小二乘支持向量机中学习,最后,采用真实网络流量数据对模型性能进行测试。结果表明,相对于单核函数最小二乘支持向量机及其它网络流量预测模型,模型能够准确捕捉网络流量变化规律,有效地提高了网络流量的预测精度,而且具有一定的鲁棒性。     

变异粒子群优化最小二乘支持向量机的网络流量预测

针对最小二乘支持向量机参数优化问题,提出一种变异粒子群算法优化最小二乘支持向量的网络流量预测模型(MPSOLSSVM)。首先对网络流量序列进行相空间重构,构建最小二乘支持向量的学习样本;然后采用变异粒子群算法选择最小二乘支持向量机参数,从而建立最优的网络流量预测模型,最后与其他模型进行对比实验。对比结果表明,相对于对比模型,MPSO-LSSVM提高了网络流量的预测精度,预测结果可以为网络管理员提供有价值参考信息。     

融合深度特征与多核学习的LSTWSVM及其工业应用

为了提高多核学习(MKL)的表示能力同时降低其计算成本,提出一种融合深度特征与多核学习的最小二乘孪生支持向量机(LSTWSVM)算法.针对支持向量机等核分类器在多核学习中高计算复杂度的问题,提出一种基于边缘错误最小化原则的多核LSTWSVM框架,利用分类器优势提高多核学习的性能.针对高斯多核浅层结构的问题,采用MKL法设计一种基于深度神经网络多层信息的高鲁棒性深度映射核,将此深度核与多尺度高斯基核以核矩阵哈达玛积方式相融合,构造一组新的具有高度表达能力的改进核.最后,将基于LSTWSVM的多核训练算法与改进的多核结构进行高度集成,通过大量基准数据集与工业数据实验表明,其能有效结合深度学习与多核学习的优势,且以较低的计算成本提高分类精度与泛化能力.     

布谷鸟优化混合核相关向量机的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,提出一种布谷鸟算法优化混合核相关向量机的网络流量预测模型(CS-RVM)。首先采用多项式和高斯核函数构成混合核函数代替相关向量机的单一核函数,然后引入布谷鸟算法对混合核参数进行寻优,最后建立网络流量预测模型。仿真结果表明,CS-RVM具有良好的建模效果,可提高网络流量的预测精度。     

基于改进PSO算法和LS-SVM的短期电力负荷预测

针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好的预测精确度。     

基于KPCA-LS-SVM的工业锅炉烟气含氧量预测

排烟含氧量是评价燃烧过程好坏和锅炉优化运行的重要指标,也是调节最佳风煤比的主要依据。针对工业锅炉氧量计使用受限的问题,提出一种混合的软测量方法:。为了提高烟气含氧量的软测量预测精度,本文分析与烟气含氧量有关的锅炉运行变量,从中确定8个,并采用核主成分析法进行参数处理,整合冗余,降低维数。经处理后得到的6个主成分,其累计贡献率达95.522%,以此作为最小二乘支持向量机软测量模型的输入。在此基础上,通过划分网格来改进交叉实验法,进而优化最小二乘支持向量机的2个参数。经优化得到的误差参数γ和径向基核函数参数σ~2分别为90.3和239.6,模型具有较高的训练精度。最后对某循环流化床锅炉进行建模仿真,利用采集的数据,分别建立最小二乘支持向量机、核主成分分析的最小二乘支持向量机和BP神经网络3种模型。应用3种模型对烟气含氧量进行预测,并采用3个模型性能指标进行对比分析。结果:表明,基于核主成分分析的最小二乘支持向量机的工业锅炉烟气含氧量模型,在小样本条件下学习更加有效,建模采样过程更快,预测精度更高。该模型有助于实现工业锅炉烟气含氧量在线软测量。     

基于SADE的混合核LSSVM在压缩机故障预测中的应用

螺杆式制冷压缩机具有种类的多样性以及故障的复杂性，存在难以获得有效的预测模型的问题。提出了一种基于自适应差分进化算法（SADE）优化的混合核最小二乘支持向量机（LSSVM）的预测模型，该模型的SADE相比其他智能寻优算法理论，其结构简单、参数设置少且搜索能力强。在寻优过程中，SADE分别从差分策略、缩放因子、交叉概率做到了自适应，保证了寻优初期的全局搜索能力和种群多样性，提高了局部搜索能力和收敛速度；利用SADE对核参数、LSSVM参数、混合核调节参数进行寻优，提高了混合核LSSVM预测模型的精度。将该模型运用到压缩机的故障预测实验中，结果表明，该模型能有效的预测出压缩机的故障，验证了该模型的可行性。     

基于极限学习机的船舶柴油机故障诊断

针对传统深度核极限学习机网络仅利用端层特征进行分类导致特征不全面，以及故障诊断分类器中核函数选择不恰当等问题，提出基于多层特征表达和多核极限学习机的船舶柴油机故障诊断方法。利用深度极限学习机网络提取故障数据的多层特征；将提取出的各层特征级联为一个具有多属性特征的故障数据特征向量；使用多核极限学习机分类器准确地实现柴油机的故障诊断。在标准分类数据集和船舶柴油机仿真故障数据集上的实验结果表明，与其他极限学习机算法相比，该方法能够有效提高故障诊断的准确率和稳定性，且具有较好的泛化性能，是柴油机故障诊断一个更为优秀实用的工具。     

基于混沌优化支持向量机的轧制力预测

针对带钢热连轧轧制力的精确预测问题,提出一种基于最小二乘支持向量机模型的预测算法.在分析最小二乘支持向量机数学预测模型的基础上,提出一种改进的结合遗传算法的变尺度混沌优化方法,以进行最优模型参数的搜索,利用实测在线数据对模型进行训练并进行轧制力预测,仿真结果表明,利用该方法可使轧制力预测精度得到提高,平均误差率从BP神经网络的±10%降到±5%以下,为进一步提高热连轧厚度控制精度提供了一种有效方法.     

基于特征指数加权的最小二乘支持向量机算法

根据支持向量回归机原理,针对样本特征对回归预测重要性的差异,采用最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)算法,减少参数数量,针对参数对预测效果的影响,并考虑到特征加权的意义,采用特征指数进行加权,其权重系数由灰色关联度确定,提出了基于特征指数加权的最小二乘支持向量回归机算法。为验证该算法的有效性,对实际股票价格进行预测,结果表明该算法较传统最小二乘支持向量回归机算法,其回归估计函数的预测能力明显提高,具有一定的实用价值。