共查询到20条相似文献,搜索用时 76 毫秒
1.
2.
核函数形式对支持向量机(SVM)推广能力有重要影响,目前基于SVM的位移反分析中常用的径向基核函数(RBF)由于不能通过平移形成平方可积空间上的完备正交基,使得相应的支持向量机难以逼近该空间上的复杂多维函数,进而影响参数辨识的精度.小波函数恰具备这种特点,为此引入一种多维允许支持向量核函数--Littlewood-Paley小波函数,该核函数能够以其平移正交性逼近平方可积空间上的任意函数,从而提升支持向量机的推广性能;将Littlewood-Paley小波核函数与最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合形成一种新的岩体力学参数辨识方法,并应用于某抽水蓄能电站洞室围岩参数识别.分析结果表明,与RBF核函数相比,采用小波核函数的LS-SVM具有更高的识别精度,而且利用实测变形数据得到的辨识结果与试验值也较为接近,证明了反演结果的可靠性和所建议方法的有效性. 相似文献
3.
《中国电机工程学报》2010,(13)
提出一种基于多分类多核学习支持向量机的变压器故障诊断方法,相对于传统的2分类支持向量机,该方法有如下特点:算法针对单一的优化目标函数求解,只需设计1组参数,降低了支持向量机在解决多类问题中模型构造和参数选择的难度;核函数是多个基核函数的组合,提高了分类的精度;将模型分解为2个凸优问题进行求解,问题的复杂度低,求解速度快。诊断实例表明,该方法能保证较高的诊断准确率,具有较好的实用性和推广性。 相似文献
4.
5.
6.
为提高暂态电能质量扰动分类识别的精度,提出了一种基于高阶累积量与支持向量机的暂态电能质量扰动信号的分类识别算法。该算法利用高阶累积量提取脉冲暂态与振荡暂态2类扰动的3阶与4阶统计特征,并选取各阶统计结果中的极大值个数、极小值个数以及最大值、最小值共8个特征量作为支持向量机的输入。利用Matlab产生仿真数据对此方法进行了仿真验证,结果表明,高阶累积量可以有效表征暂态扰动特征,且受噪声影响小;结合支持向量机可有效分类识别这2类暂态扰动,在训练样本为50组,核函数选择为线性核函数时,识别率可达到99%;当混合有其他扰动分量时,该方法也有效。 相似文献
7.
频谱感知是认知无线电系统的关键技术之一,针对基于支持向量机的频谱感知方法中核函数选取的单一性和核函数参数的不确定性,提出一种基于混合核函数支持向量机的频谱感知算法,将两种核函数混合构造新的核函数,采用量子粒子群算法对其中的参数进行优化,并引入主成分分析方法对样本进行降维并提取其全局特征。实验结果表明,该模型较传统方法在低信噪比下无线环境中的分类精度上有了明显提高,在信噪比为-10 dB的无线环境中能完全识别出主用户,为频谱感知提供了一种可靠性高的设计方案。 相似文献
8.
随着合成孔径雷达(SAR)成像技术的发展,SAR图像的数据处理和图像分类工作近年来成为研究热点.在本文中,将相关向量机(RVM)应用于SAR图像目标分类识别,对3类飞机仿真目标进行分类,从分类正确率、分类时间、泛化能力和鲁棒性方面全面考察其性能.与支持向量机(SVM)相比,相关向量机没有多余的参数调整,核函数不需要满足Mercer条件,可以获得更多的稀疏模型.仿真结果表明,在对3种类型的飞机仿真目标进行分类的情况下,使用RVM方法总体分类性能略高于SVM. 相似文献
9.
柳笛 《可编程控制器与工厂自动化(PLC FA)》2014,(12):37-39
论述了基于机器视觉的铝板表面缺陷检测方法,提取7种铝板表面缺陷的多种特征值作为训练数据进行学习。介绍了支持向量机的原理和核函数的选择,在VC环境中构建支持向量机分类模型,用该模型对铝板表面缺陷进行分类标识,最后对支持向量机分类器的分类准确性、稳健性作出评价。 相似文献
10.
影响中长期负荷因素众多,而且单一核函数支持向量机泛化或学习能力较弱,预测精度受限。提出一种结合粗糙集和支持向量机智能算法的负荷预测模型,通过属性约简算法筛选出影响长期电力负荷的核心影响因素,剔除冗余信息,选定全社会用电量、人均产值、产值单耗为输入变量,构建基于多项式核函数、径向基核函数的混合核函数支持向量机预测模型,有效提高函数的泛化及学习能力。算例结果表明,所提出的模型预测平均误差仅为0.59%,预测精度有了很大提高且适用于长期负荷预测。 相似文献
11.
12.
13.
优化组合核函数相关向量机电力负荷预测模型 总被引:4,自引:1,他引:4
在单一核函数相关向量机模型的基础上,构建高斯核函数分别与多项式核函数和张量积线性样条核函数进行线性组合的多种组合核函数相关向量机中期电力负荷预测模型,并利用粒子群优化算法对组合核函数的各参数进行优化选择.以2001年组织的国际电力负荷预测竞赛提供的公开数据为训练和测试样本,分别对多种核函数相关向量机中期电力负荷预测模型进行仿真预测计算.结果显示,虽然各模型都取得了较好的预测精确度,但是基于组合核函数的相关向量机在各项评价指标上都优于基于单一核函数的相关向量机.还利用相关向量机的概率预测优势得到了其他模式识别模型无法得到的预测误差范围. 相似文献
14.
提高支持向量机洪水峰值预报精度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文引入支持向量机算法进行流域洪水预报建模,同时针对训练样本的不平衡性,提出了一种能进行峰值识别的改进支持向量机算法(support Vector Machine with Peak Recognizer,简称SVMPR)。该算法在结构风险最小化准则的目标函数中适当加大峰值样本的权重,从而提高支持向量机洪水预报模型对洪峰的预报精度。分别采用SVM算法和SVMPR算法对沙溪口流域上洋口站建立洪水预报模型,对比分析表明了SVMPR算法的有效性。 相似文献
15.
基于贝叶斯证据框架的支持向量机负荷建模 总被引:4,自引:0,他引:4
负荷建模一直是电力系统中的难题之一,精确的负荷模型对电力系统数字仿真非常重要。本文提出一种基于贝叶斯证据框架的支持向量机负荷建模方法。根据广域测量的负荷特性数据,利用支持向量机进行负荷建模,选用高斯径向基核函数优化模型结构;用贝叶斯证据框架推断准则1解释了支持向量机的训练,又将贝叶斯证据准则2和3应用到支持向量机。采用贝叶斯证据框架的三个准则对负荷模型进行训练并对参数进行了辨识和优化。通过对支持向量机负荷模型的仿真试验,验证了该方法的正确性和有效性。贝叶斯证据框架下的支持向量机负荷模型具有泛化能力强、结构灵活、计算速度快的特点,能够较准确地描述实际负荷特性。 相似文献
16.
影响中长期负荷因素众多,而且单一核函数支持向量机泛化或学习能力较弱,预测精度受限.提出一种结合粗糙集和支持向量机智能算法的负荷预测模型,通过属性约简算法筛选出影响长期电力负荷的核心影响因素,剔除冗余信息,选定全社会用电量、人均产值、产值单耗为输入变量,构建基于多项式核函数、径向基核函数的混合核函数支持向量机预测模型,有效提高函数的泛化及学习能力.算例结果表明,所提出的模型预测平均误差仅为0.59%,预测精度有了很大提高且适用于长期负荷预测. 相似文献
17.
针对非线性支持向量机分类准确率受核函数影响的问题,提出一种多尺度核支持向量机(multi-scale kernel support vector machine, MSK-SVM)分类模型,并将该模型应用于滚动轴承故障诊断。该模型在常用的多项式核、高斯核和Sigmoid核函数基础上,引入了Morlet、Marr和DOG小波核函数。利用不同核函数的全局性和局部性以及核函数尺度参数不同作用范围不同的特点,组合具有不同特性及不同尺度参数的核函数作为多尺度核。基于梯度下降法,自适应地确定多尺度核函数权值,得到MSK-SVM滚动轴承故障诊断模型。为说明算法有效性,分别基于滚动轴承故障数据集和全寿命周期数据集进行了实验验证,并分析了基于不同特性MSK和相同特性MSK的SVM模型分类性能。结果表明本文所提模型较传统单个核函数SVM分类准确率更高,且具有良好的泛化能力。 相似文献
18.
提出了一种基于支持向量机理论区分变压器励磁涌流和短路电流的新方法。采用二次谐波含量,波形相关系数,铁芯饱和点数,变压器励磁侧的电压值四维特征向量作为支持向量机的输入,同时通过多项式核函数将输入特征向量映射到高维特征空间,试验结果表明,经过小样本学习的支持向量机对变压器励磁涌流和故障电流具有可靠的分类识别能力。 相似文献
19.
提出了一种人工免疫加权支持向量机负荷预测模型,针对各训练样本重要性的差异,提出了给各个样本的参数赋予不同权重的加权支持向量机方法,并用人工免疫算法对支持向量机的核函数和参数进行寻优,从而很好的解决支持向量机应用中核函数和参数选择这一公认的难题,减少了人工凭经验选择的盲目性。经过仿真,证明了其在短期负荷预测中的有效性。 相似文献
20.
基于相关向量机的短期风速预测模型 总被引:4,自引:0,他引:4
通过对风速的时间序列进行分析,表明该序列具有混沌特性。在此基础上,利用相空间重构理论建立基于相关向量机(RVM)的短期风速预测模型,并对不同的核函数进行分析,选出最优的核函数。与现有的风速预测模型相比,该模型具有高稀疏性、核函数选择灵活等优点。仿真结果表明,与BP神经网络和支持向量机(SVM)模型相比,RVM模型预测精度更高。 相似文献