差分进化最小二乘支持向量机法预测日用水量

为解决最小二乘支持向量机的参数确定问题,提出采用自适应差分进化最小二乘支持向量机法预测日用水量.引入改进粗糙集算法分析日用水量主要影响因素,利用自相关系数法确定序列的相关性,并将自适应差分进化算法(SADE)用于优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数,建立了基于SADELSSVM的预测模型.结果表明,与传统差分进化算法(DE)和自适应遗传算法(SAGA)相比,SADE具有更快的最优个体搜索速度和群体进化速度,与基于SAGALSSVM和基于DELSSVM的模型相比,本文提出模型的预测能力更强.     

和声搜索最小二乘支持向量机预测模型及其应用

为了改进目前最小二乘支持向量机(LSSVM)参数选择的盲目性,将和声搜索(Harmony Search)算法引入到最小二乘支持向量机中来.利用具有全局优化功能的和声搜索算法对LSSVM中正则化参数γ和核函数参数σ的进行自动优选,提出了和声搜索最小二乘支持向量机(Harmony Search Least Squares Support Vector Machine,HS-LSSVM)算法.通过对丰满大坝位移的建模预测并和BP神经网络模型及传统统计回归模型的分析比较,表明HS-LSSVM模型具有更小的预测误差和更高的预测精度.     

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.     

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时变信道建模

基于2.55 GHz市区微蜂窝多输入多输出信道实测数据,将机器学习中的最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法应用于时变信道参数的建模中,建立了基于遗传算法（GA）优化的LS-SVM信道参数预测模型,对信道参数如时延扩展、接收端的水平角度扩展和垂直角度扩展的数据特征进行了学习,并实现了准确预测;同时通过与反向传播神经网络模型以及传统的LS-SVM模型进行比较,验证了算法的有效性.基于GA优化的LS-SVM模型能够在有限数据量下对信道参数的变化有着良好的适应性,可实现非线性时变信道参数的准确预测.     

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.     

基于遗传支持向量机的时用水量预测模型

针对传统支持向量机采用交叉验证确定参数耗时较长的不足,提出了基于遗传支持向量机的时用水量预测模型.根据时用水量序列的相关性,确定预测模型的输入参数;利用自适应遗传算法优化支持向量机的参数,建立了时用水量预测模型.实例分析结果表明,与基于传统支持向量机的预测模型相比,基于遗传支持向量机的时用水量预测模型建模速度更快,预测精度更高.验证了所提出模型的合理性和有效性.     

基于Bayesian-LSSVM和残差修正的用户短期需水量预测

为有效改善供水管网短期需水量预测模型在预测精度和稳定性方面存在的不足,提出在短期需水量预测模型基础上叠加残差预测模型的组合预测建模方法.首先采用贝叶斯最小二乘支持向量机法(Bayesian-LSSVM)建立管网用户需水量时间序列预测模型(BL模型),得到需水量预测初始值;对BL模型得到的需水量预测初始值的残差序列,构建基于贝叶斯最小二乘支持向量机法的混沌时间序列预测模型(RM模型),得到残差预测值;同时将RM模型得到的残差预测值实时补偿到BL模型的需水量预测初始值中,得到经过残差修正的需水量预测值.实例结果表明,RM模型可以准确捕获BL模型需水量预测初始值的残差变化趋势,对其残差序列进行准确预测;在短期需水量预测的精度和稳定性方面,由BL模型和RM模型叠加构成的组合预测模型(BL+RM模型)明显优于单一BL模型;BL+RM模型适用于平均需水量较小、水量波动性较大等不同特点用户的短期需水量预测,可有效满足实际工程的需要.     

基于LSSVM的电梯交通模式的模糊识别

提出可以对电梯交通模式进行模糊识别的方法.采用最小二乘支持向量机(LSSVM)的回归算法来学习2种交通模式的相对隶属度,通过相对比较法得到当前时刻所有交通模式的隶属度.介绍了LSSVM二值分类算法及传统的多值分类算法,分析LSSVM多值分类与函数回归的关系.分析结果表明,采用函数回归算法可以进行多值分类.若以交通模式的隶属度作为类标,则可采用LSSVM的回归算法来进行2种交通模式的模糊分类.为了提高LSSVM的线性度,分3步逐步细分电梯客流的交通模式.实验结果表明,采用该方法得到的各交通模式隶属度随时间的变化曲线与依据群控专家经验得到的曲线非常相似,识别结果的平均误差小于应用神经网络识别的平均误差,可将识别结果作为电梯群控系统的输入参数.     

基于CCA对LSSVM分类器的稀疏化

为了对分类最小二乘支持向量机实施有效的稀疏化，以提高分类速率，采用分类相关分析算法，按序提取样本核矩阵的全部分类相关成分，并依据样本核矩阵各列与分类相关成分的相关性，对训练集所有个体按分类的重要性排序，进而可选取最重要的部分个体作为支持向量，并将其余非支持向量的信息转移至支持向量，以提高支持向量的分类表达能力.由此构建一种新的稀疏型最小二乘支持向量机CS LSSVM，并将其应用于多个模式分类的实际问题.测试结果表明，CS LSSVM稀疏性很强，且保持了标准LSSVM的分类性能，还可直接适用于多类问题.     

支持向量机在短期用水量预测中的应用

针对基于经验风险最小化的神经网络存在模型结构较难确定和过学习的问题,根据时用水序列具有周期性和趋势性的特点,建立了基于支持向量机的时用水量预测模型.支持向量机采用结构风险最小化准则,在最小化学习误差的同时缩小模型泛化误差的上界,因此具有较强的泛化能力.此外,支持向量机通过将机器学习问题转化为二次规划问题,可获得全局最优解.实例分析结果表明,与基于BP网络的预测模型相比,基于支持向量机的时用水量预测模型建模速度更快,预测精度更高.     

Thrust estimator design based on least squares support vector regression machine

In order to realize direct thrust control instead of traditional sensor-based control for aero-engines,it is indispensable to design a thrust estimator with high accuracy,so a scheme for thrust estimator design based on the least square support vector regression machine is proposed to solve this problem. Furthermore,numerical simulations confirm the effectiveness of our presented scheme. During the process of estimator design,a wrapper criterion that can not only reduce the computational complexity but also enhance the generalization performance is proposed to select variables as input variables for estimator.     

Forecasting model of residential load based on general regression neural network and PSO-Bayes least squares support vector machine

Firstly,general regression neural network(GRNN) was used for variable selection of key influencing factors of residential load(RL) forecasting.Secondly,the key influencing factors chosen by GRNN were used as the input and output terminals of urban and rural RL for simulating and learning.In addition,the suitable parameters of final model were obtained through applying the evidence theory to combine the optimization results which were calculated with the PSO method and the Bayes theory.Then,the model of PSO-...