基于最小二乘支持向量机的刀具磨损预报建模

最小二乘支持向量机是支持向量机的一种扩展,已在模式识别和函数逼近等领域得到了成功应用.将最小二乘支持向量机应用于刀具磨损的预报,在网格搜索的基础上采用交叉验证法确定模型的参数,并同偏最小二乘回归的建模结果进行了比较.     

基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测

为实现数控机床热误差的补偿控制,提出基于最小二乘支持向量机进行数控机床热误差建模预测的方法.根据最小二乘支持向量机回归预测的原理,优化选择最小二乘支持向量机参数,对数控车床热误差进行最小二乘支持向量机建模.通过测量数控车床主轴温升值与主轴热变形量,将获得的数据进行最小二乘支持向量机建模训练,以建立机床热误差预测模型.实验结果表明,该模型能有效描述热动态误差,与最小二乘法建模进行比较,结果显示,基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测模型精度高、泛化能力强;采用最小二乘支持向量机得到的预测模型可用于数控机床热误差实时补偿,以提高机床的加工精度.     

基于最小二乘支持向量机的企业库存预测方法

针对目前常用的基于神经网络的库存预测方法存在收敛速度慢或不收敛、存在局部极小值、网络结构选择具有随机性且对小样本库存预测容易出现过学习现象等问题,提出了基于最小二乘支持向量机的企业库存预测算法。通过结合某公司的库存实际计算以及与其他预测方法进行比较,通过仿真试验和实际数据验证,该算法计算简单,且具有更好适应性和很好的鲁棒性等特点。     

基于混沌果蝇优化最小二乘支持向量机的秸秆发酵过程软测量建模

针对秸秆发酵制取燃料乙醇过程的关键参量乙醇质量浓度难以用传统物理传感器实时在线测量,给发酵过程的监测与控制带来困难这一难题,采用混沌果蝇优化算法( chaos fruit fly optimization algorithm,CFOA)优化最小二乘支持向量机( least square support vector machine,LSSVM)的关键参数,避免了普通交叉验证法选取参数的耗时性和盲目性,建立混沌果蝇最小二乘支持向量机软测量模型,实现乙醇质量浓度的在线实时测量.实验仿真表明：基于CFOA的LSSVM模型平均误差为4.55%,明显优于LSSVM模型,表明该软测量建模方法预测能力强,测量精度高.     

基于最小二乘支持向量机的煤矿瓦斯预测

瓦斯涌出量受多种自然因素和开发技术的影响,是一个非线性、高维的问题.提出了改进的PSO算法与LSSVM算法相结合对瓦斯涌出量进行预测的新方法.实验结果表明,该模型预测精度更高,泛化能力更强.     

应用最小二乘支持向量机预测煤的发热量

为解决现有的煤发热量预测神经网络法的过学习与局部极小点问题,通过对煤热量数据的分析,在统计学习理论和结构风险最小化准则的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的煤发热量预测数学模型。在算例分析中与BP神经网络、RBF神经网络预测法进行对比,发现该方法比BP和RBF神经网络具有更高的预测精度,且具有收敛速度快、泛化能力强等优点,为燃煤发热量的预测提供了一种有效的方法。     

基于相空间重构和最小二乘支持向量机的滑坡预测

针对滑坡位移时间序列的非线性特性,引入基于相空间重构和最小二乘支持向量机（LSSVM）的预测法.利用Cao氏方法确定嵌入维数,根据互信息法计算最佳延迟时间;然后在相空间中,利用最小二乘支持向量机（LSSVM）建立预测模型.试验结果表明,模型具有较高的精度,是科学可行的.     

最小二乘支持向量机的参数优选方法及其应用

参数选择是支持向量机研究领域的重要问题,它本质上是一个优化搜索过程.以遗传算法和粒子群算法为基础探讨了基于两者的混合智能算法,将杂交操作、变异操作引入PSO算法中,同时,在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,使得算法可以在任何阶段进行精细搜索;在此基础上,提出了基于混合智能的最小二乘支持向量机方法(LS-SVM),以最小化k-fold交叉验证误差为评价函数,利用混合智能算法优化LS-SVM参数.最后结合实例对该方法进行了实证检验,并对结果进行分析.     

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％.     

基于最小二乘支持向量机的模糊时序分析方法

利用最小二乘支持向量机良好的分类和函数估计能力，提出了一种新的模糊时序分析方法。该方法包括两部分：在模糊时序处理部分通过建立启发式规则、模糊变量、论域、模糊集合和隶属度函数，完成历史数据的模糊化；最小二乘支持向量机处理部分替代传统的模糊关系计算，对模糊化的历史数据进行分析，然后去模糊化得到最后的预测结果。与多种传统模糊时序分析方法的对比试验表明，该方法充分利用了支持向量机较好的推广性能等优点，具有更高的精度和较好的泛化效果。     

基于独立元分析-最小二乘支持向量机的冷水机组故障诊断方法

冷水机组作为复杂系统,其变量间相关性严重,并且故障时的症状和原因具有多样性,导致了冷水机组的故障诊断较为困难.为了降低数据冗余性,提高故障诊断效率,提出一种基于独立元分析与最小二乘支持向量机相结合的冷水机组故障诊断方法.首先,运用独立元分析法提取冷水机组变量的独立元信息;然后,将提取的独立元信息作为最小二乘支持向量机的输入值进行故障类型的识别.利用北京某高校的地铁车站通风空调实训平台的实验数据验证该模型的故障诊断性能,并与传统的冷水机组故障诊断方法进行对比.比较结果证明基于独立元分析与最小二乘支持向量机相结合的冷水机组故障诊断方法优于传统方法.这表明该方法可以有效提取数据的高阶统计信息,提高故障诊断的效率.     

最小二乘支持向量机的参数优化算法研究

该文针对最小二乘支持向量机的参数优化存在的问题,提出交叉验证的最小二乘支持向量机的参数自调整优化算法,用非线性测试函数的数据进行训练,并用于水下FCAW熔深多信息在线监测。最后把最小二乘支持向量机与传统的BP网络预测结果进行比较,结果证明,该模型的预测精确度是令人满意的,该文提出的方法是可行的。     

最小二乘大间隔孪生支持向量机

针对最小二乘孪生支持向量机（LSTWSVM）精度较低和可能存在的"奇异性"问题,提出了一种最小二乘大间隔孪生支持向量机（LSLMTSVM）.该算法在最小二乘孪生支持向量机的优化目标函数中引入了间隔分布,提高了算法的泛化性能.在目标函数中加入正则项,实现了结构风险最小化,进一步提高了分类能力.实验结果表明,最小二乘大间隔孪生支持向量机比已有的相关算法性能更优.     

短期负荷预测的自适应加权支持向量机新方法

提出了一种基于自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)理论的电力系统短期负荷预测新方法。在对已知负荷数据及影响因素的分析学习基础上,先用自适应参数优化法整定最小二乘支持向量机的参数,确定最优参数对,然后针对各样本重要性的差异,赋予每个样本惩罚参数不同的加权系数,建立了具有良好推广性能的AWLS-SVM回归模型。本方法突出了不同样本在训练过程中贡献不同的特性,具有结构简单、泛化性能好、不易发生过拟合现象等优点。通过对真实数据的建模预测,证明了该法在短期负荷预测中的可行性和有效性。     

短期负荷预测的自适应加权支持向量机新方法

提出了一种基于自适应加权最小二乘支持向量机（AWLS-SVM）理论的电力系统短期负荷预测新方法。在对已知负荷数据及影响因素的分析学习基础上,先用自适应参数优化法整定最小二乘支持向量机的参数,确定最优参数对,然后针对各样本重要性的差异,赋予每个样本惩罚参数不同的加权系数,建立了具有良好推广性能的AWLS-SVM回归模型。本方法突出了不同样本在训练过程中贡献不同的特性,具有结构简单、泛化性能好、不易发生过拟合现象等优点。通过对真实数据的建模预测,证明了该法在短期负荷预测中的可行性和有效性。     

基于最小二乘支持向量机的纳米金免疫层析试条快速定量

通过光电反射式的光路扫描纳米金免疫层析试条测试线和质控线信号,研究基于最小二乘支持向量机的纳米金免疫层析试条快速定量方法,建立遗传算法优化的最小二乘支持向量机纳米金免疫层析试条定量研究方法。该方法对纳米金免疫层析试条甲胎蛋白(AFP)检验样本的统计数据中,样本相对均方差RMSE为12.2%,实验结果表明:遗传算法优化的纳米金免疫层析试条最小二乘支持向量机定量拟合模型有较好的整体性能和局部性能,适用于纳米金免疫层析试条的快速定量。     

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。     

基于最小二乘支持向量机对刀具切削状态的识别

基于小波包优良的时频特性和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)对于小样本出色的学习泛化能力,提出了一种研究刀具切削状态的方法.采用最小熵准则对声发射信号进行最佳小波包分解,以各频段的信号能量占总能量的百分比来构造特征向量,输入LS-SVM多类分类器,实现对刀具切削状态的分类识别.实验结果表明,在采用高斯核函数的LS-SVM多分类算法中,选取惩罚因子γ=10,径向基核参数σ²=1时,该分类器能对测试样本进行准确的刀具切削状态识别.     

双核函数最小二乘支持向量机汽油干点软测量建模

针对单核函数最小二乘支持向量机容易陷入局部最优值,提出双核函数最小二乘支持向量机软测量建模算法。该方法利用Sigmoid核函数与RBF核函数线性加权构成双核函数,去除部分较小支持向量样本的方法,改善最小二乘支持向量机的稀疏特性,提高模型运算速度,用k-交叉验证法进行部分参数的优化,最后将此方法用于建立汽油干点软测量模型,并与标准支持向量机、单核最小二乘支持向量机比较,结果表明双核函数最小二乘支持向量机软测量模型具有更高的计算精度和更好的推广能力。