基于遗传算法和支持向量机的故障诊断方法

支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力,广泛的应用于故障诊断和函数拟合中;以某型直升机机载电气盒的故障诊断为实验平台,提出了一种自适应遗传算法和最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法,利用自适应遗传算法强大的全局搜索能力对最小二乘支持向量机的参数进行寻优;仿真结果表明,基于自适应遗传算法优化的最小二乘支持向量机取得了较好的故障诊断精度和效率.     

基于LS-SVM的航空润滑油金属含量分析

在航空润滑油光谱分析故障诊断中,对润滑油浓度的变化趋势进行预测是油液光谱分析故障诊断的重要内容之一.针对这一分析方法,介绍了最小二乘支持向量机并对航空发动机滑油系统铁元素浓度的变化趋势进行了预测;并采用遗传算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,通过与灰色模型的预测结果作比较,其结果表明,优化后的最小二乘支持向量机的预测精度高,具有很好的泛化能力和学习能力.     

基于遗传算法和最小二乘支持向量机可靠性分配*

为了提高系统可靠性的精确快速分配,采用支持向量机对系统可靠性进行建模,采用逆向思维对系统可靠性进行分配;为了提高求解速度和鲁棒性,用最小二乘法对支持向量机进行算法优化,并用遗传算法对最小二乘支持向量机进行参数优化;为了提高分配精度,用三角模糊数进行模糊处理;最后针对某系统的可靠性,采用遗传算法优化和模糊处理的最小二乘支持向量机进行分配,并与神经网络和普通遗传算法优化的最小二乘支持向量机进行对比。结果表明,用遗传算法优化和模糊数处理的最小二乘支持向量机具有分配精度高,泛化能力强等优点。     

基于遗传算法优化的LS-SVM井下场强预测

为了进一步研究井下电波传播损耗规律,提高场强覆盖预测准确度,提出使用基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法对井下巷道的场强进行预测。首先通过软件仿真生成巷道场强数据,并将数据分为训练集和测试集;然后采用最小二乘支持向量机方法对训练集进行学习,并使用遗传算法对最小二乘支持向量机方法的参数选择进行优化,采用测试集对方法性能进行验证;最后将基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法用于井下巷道的场强预测。仿真实验结果表明,基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法能够有效提高井下场强预测的精度,可获得较好的预测效果。     

基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测

提出了结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)的短期电力负荷预测。由于影响负荷预测因素的复杂性和最小二乘支持向量机参数选择的不确定性,提出了采用遗传算法同时对电力负荷训练样本进行特征提取和最小二乘支持向量机的参数选择,然后利用提取出的数据序列和选择的参数,建立最小二乘支持向量机预测模型。通过实际算例分析,证明了该算法可以改善预测模型的精度和泛化能力。     

结合遗传算法与LSSVC的网络异常检测

计算机网络攻击的多样性及隐蔽性,导致了其难以被检测,针对保护网络的安全性,准确识别网络异常问题,为了克服传统网络异常检测技术检测精度低等缺点,提出基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机的网络异常检测方法.最小二乘支持向量机分类器(LSSVC)是一种进化的支持向量机分类器(SVC),通过构造新的二次损失函数以解决支持向量机中的二次规划问题.遗传算法用于选择合适的最小二乘支持向量机参数.选取KDDCup99数据测试采用提出的方法检测性能.实验结果表明遗传算法优化的最小二乘支持向量机分类器的网络异常检测精度高,效果好,为网络安全提供了保证.     

基于GA-SVM的数模混合电路故障诊断研究

针对数/模混合电路的故障诊断,将遗传算法与最小二乘支持向量机相结合,提出一种二值分类故障诊断方法,在保证故障诊断的准确率和可靠性的基础上,实现多类故障的快速诊断。采用遗传算法优化支持向量机的结构参数和核函数参数,建立基于支持向量机的故障分类模型;提出适用于数/模混合电路的故障诊断的二值分类策略;在Pspice环境下进行仿真验证,实验结果表明,该方法有效提高了的故障诊断的精度和效率,在类别较多故障模式中具有明显的优势和实用价值。     

基于LS-SVM的小样本费用智能预测

最小二乘支持向量机引入最小二乘线性系统到支持向量机中,代替传统的支持向量机采用二次规划方法解决函数估计问题。该文推导了用于函数估计的最小二乘支持向量机算法,构建了基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,并对机载电子设备费用预测进行了研究。结果表明最小二乘支持向量机具有比多元对数回归更高的小样本费用预测精度。     

基于最小二乘支持向量机的故障诊断方法

提出了一种小波包分析与最小二乘支持向量机相结合的机械设备故障诊断模型.首先对故障信号功率谱进行小波分解,简化了故障特征向量的提取,然后采用最小二乘支持向量机进行故障诊断.在该模型中,用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束,从而将二次规划问题转换为线性方程组的求解,并提出对核函数的σ参数进行动态选取.仿真结果表明:该模型可以取得较高的故障诊断准确率.     

用SVM和LS-SVM分析变压器故障诊断

介绍并比较了支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器的算法,提出了基于支持向量机的二叉树多分类变压器故障诊断模型.将标准支持向量机(C-SVM)分类器和最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器分别用于变压器故障诊断,通过网格搜索和交叉验证法取得支持向量机的参数,准确率较高.试验结果表明,支持向量机和最小二乘支持向量机在变压器故障诊断中具有很大的应用潜力.