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基于核的偏最小二乘特征提取的最小二乘支持向量机回归方法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了用核的偏最小二乘进行特征提取.首先把初始输入映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中计算得分向量,降低样本的维数,再用最小二乘支持向量机进行回归.通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的回归.同时与PLS提取特征相比,KPLS分析效果更好. 相似文献
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研究了线损率预测问题。由于影响线损率的因素间存在着复杂的非线性和强相关性,一般方法难以得到较高精度的预测结果。针对线损率的特点,为了提高预测精度,本文首次将核偏最小二乘回归算法应用于线损率预测。先以历年来的线损率及其相关数据为样本建立预测模型,然后对预测年线损率进行预测。以某电网为实例进行仿真,并将仿真结果与其他方法所得到的仿真结果进行比较。结果表明基于核偏最小二乘回归分析的线损率预测具有较高精度,能较好地克服变量相关性和非线性因素对预测模型的不利影响,为电力企业制订科学合理的线损率计划提供理论依据。 相似文献
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该文提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的支持向量机(SVM)多分类方法,该算法利用偏最小二乘思想对样本进行预处理,消除了样本属性之间的相关性,而且得到的综合属性与类信息的相关程度达到最大。通过实验可以看出,该方法不仅可以减少用支持向量机进行分类过程中的支持向量数目,而且当样本属性较多时,可以提高一定的识别率。 相似文献
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传统KPLS在构造输入变量与输出变量时未考虑样本间的动态特性,使故障样本信息易被其他样本掩盖;同时,KPLS未考虑所有变量对故障样本的影响,使变量间隐藏信息不能被完全表达。针对以上问题,提出一种基于全相关动态KPLS(all correlated dynamic KPLS,ADKPLS)的非线性工业过程故障诊断方法。该方法首先对原始数据进行动态特征分析研究,使组成的数据矩阵能很好地反映变量间的动态关系。然后分析证明了KPLS中输出变量的变化会影响到输入残差空间,设计一个输出变量辅助矩阵,表征输入变量与输出变量的全相关性。最后,采用基于输入变量与输出变量之间的全相关信息构建贡献图以识别故障源变量。与KPLS相比,在输入和输出变量之间建立了更直接的关系。在抽油机生产过程上的仿真结果表明,所提方法具有良好的故障检测与识别性能。 相似文献
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夏巧生 《计算机与应用化学》2014,(1)
偏最小二乘算法(PLS)是常用的线性光谱建模方法。针对汽油在线调合中具有非线性特点的辛烷值、干点等属性应用PLS方法建立模型误差较大问题,本文提出了残差-递阶偏最小二乘的建模方法,该方法对已经提取成分后的自变量中剩余的信息再提取主成分,并将该主成分作为新的自变量参与回归建模。仿真验证结果表明:残差-递阶偏最小二乘方法建立的模型中验证集的样本数据误差均在正负0.2之间。残差-递阶偏最小二乘方法与偏最小二乘、递阶偏最小二乘叫-PLS)两种方法比较,残差-递阶偏最小二乘建立的模型有的更高的精度和模型适应性。 相似文献
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为改善软测量模型精度,提出了一种局部惩罚加权核偏最小二乘算法.该方法通过核映射将原始输入映射到高维特征空间实现对非线性问题的线性化处理,并通过偏最小二乘算法进行主成分提取,降低数据维数;对由主成分构成的新数据集,依据局部学习思想构建局部惩罚加权最小二采回归模型,降低模型对异常数据的敏感度、优化模型参数.鉴于多模型可以改... 相似文献
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巴胜生 《自动化技术与应用》2006,25(10):40-42
作战飞机效能的预测是防空作战中的重要问题,简述了效能预测的各种方法.分析了影响飞机效能的参数,提出用最小二乘回归方法来预测飞机效能值.该方法对变量进行主成分分析、典型相关分析和多元线性回归,在处理存在多重线性相关的小样本多元数据方面效果很好.通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明偏最小二乘回归更精确和简单. 相似文献
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为了解决非线性系统参数不确定和噪声信息不准确导致EKF随时序估计误差较大的问题,利用核偏最小二乘法与系统方程参数和噪声信息无关的特点优化EKF。先将量测数据和EKF的收敛估计作为学习样本,建立KPLS预测模型,然后,融合KPLS和EKF的预测值进行状态估计;同时,若状态估计的收敛判据为真,将估计值作为学习样本,并利用滑动窗口更新KPLS核矩阵,使KPLS能时序预测;若收敛判据为假,则更新量测协方差。最后,通过实验仿真的方法,分析KPLS-EKF算法的收敛性和性能。实验结果表明:KPLS-EKF能够有效地解决非线性系统参数和噪声信息不准确导致的EKF误差较大的问题。 相似文献
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垃圾邮件过滤就是在线对邮件做出Spam(垃圾)或Ham(非垃圾)的判断,这是一种根据客户反馈不断自学习的过程。本文抽取邮件的语言特征和行为特征构建多个简单过滤器,然后采用集成学习方法组合这些简单过滤器,获得了比简单过滤器更高的性能。实验表明单一特征学习的计算复杂性低、速度较快,而集成学习的效果更好。本文提出的将SVM集成学习用于邮件过滤的方法,在各种集成学习方法中效果最好。
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