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.     

LS-SVM在城市供热系统热负荷预测中的应用研究

为了对热负荷及时准确的预测,采用最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LSSVM)算法,结合网格搜索的交叉验证参数寻优建立预测模型。实验表明,与遗传算法参数寻优的SVM相比,计算速度提高27倍,均方误差提高3倍,拟合相关参数达到99%,说明该模型能快速准确的预测预测下一个工作日的短期热负荷,是一种可行的、有效的预测方法。     

基于小波包移频算法的遥感图像融合技术

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.     

基于经验模式分解和最小二乘支持向量机的胎儿心电信号提取

针对心电信号的非平稳特性,将非平稳信号处理方法与非线性估计方法相结合,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电信号的新方法。采用经验模式分解(EMD)方法将非平稳的母体心电信号分解为有限个本征模函数(IMF)和一个残差信号;母体腹壁混合信号中的母体心电成分为母体心电信号的非线性变换,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)拟合这一非线性变换;将EMD分解所得的本征模函数和残差信号经由所拟合的非线性变换得到母体腹壁混合信号中母体心电成分的最优估计,从母体腹壁混合信号中减去该最优估计得到胎儿心电信号。引入基于特征值分析和基于互相关系数计算信噪比的方法,评估胎儿心电信号提取方法的性能。实验结果表明,在胎儿心电信号和母体心电信号QRS波分离或者重叠的情况下,通过本文提出的方法均可得到清晰的胎儿心电信号,且信噪比相对于传统方法有明显提高。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于时空局部二值模式的火灾视频识别

为了获得较高识别率,引入时空局部二值模式,用以识别火灾视频。先以时空局部二值模式提取视频中的表观特征和运动特征后,再利用支持向量机对多种场景的火灾视频进行分类识别。针对白天火灾、夜晚火灾、室内火灾、室外火灾、森林火灾五种场景进行测试实验,结果显示,对夜晚火灾视频和室外火灾视频识别率可达到100%,对白天火灾、室内火灾、森林火灾视频的识别率分别为94.117 6%、95.238 1%、94.444 4%,这表明所提方法有效,其识别率不易受场景光照条件或复杂背景影响,具有鲁棒性。     

基于CPSO-LSSVM的陀螺仪故障趋势预测

为了提高最小二乘支持向量机(LSSVM)的学习性能和泛化能力,提出了混沌粒子群优化(CPSO)算法和交叉验证(CV)算法相结合的LSSVM参数寻优方法.CPSO算法将混沌搜索引入到粒子群算法中产生初始混沌粒子,并在粒子运动中不断加入混沌扰动,实现LSSVM参数的自动选取.利用交叉验证误差构造粒子的适应度函数,为参数选择提供评价标准.陀螺仪随机漂移是影响陀螺仪性能可靠性的主要因素,将经过参数寻优的LSSVM用于建立陀螺仪随机漂移的时间序列预测模型,预测值与实际值相差较小,可为陀螺仪的故障趋势预测提供依据.实验结果表明CPSO算法是选取LSSVM参数的有效方法,所建的回归模型具有较高的预测精度.     

基于SVC—ENN钢铁企业副产煤气消耗量的预测建模

摘要：针对钢铁企业副产煤气消耗量的机理模型难以对消耗量进行精确预测的问题,通过分析副产煤气消耗量特点,建立SVC—ENN模型对副产煤气的消耗量进行预测．根据企业实际数据应用模型,结果表明,对烧结工序、炼钢工序、连铸工序30个点和60个点进行测试分类准确率分别为90％,96．67％,98．33％;96．67％,95％,100％．根据分类结果建立模型进行预测,预测平均相对误差分别为0．8％,0．5％,0．9％;2．1％,0．8％,1．3％．所建模型分类准确,预测效果良好,适合副产煤气消耗量的预测．     

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.     

基于鲁棒最小二乘支持向量机的齿轮磨损预测

为了降低包含噪声的现场齿轮磨损数据对最小二乘支持向量机 (least squares support vector machine, LSSVM) 模型稳健性的影响, 采用迭代鲁棒最小二乘支持向量机 (iteratively robust least squares support vector machine, IRLSSVM) 对齿轮磨损数据进行建模和预报.首先, 增加权函数迭代次数以保证建模过程的鲁棒性;然后, 将具有全局搜索的耦合模拟退火 (coupled simulated annealing, CSA) 与局部优化的单纯形法 (simplex method, SM) 相结合的方法用于优化IRLSSVM模型超参数, 进而采用鲁棒交叉验证作为CSA-SM算法拟合目标函数, 提高IRLSSVM模型超参数优化过程的鲁棒性;最后, 利用K727840ZW变速箱现场齿轮磨损数据进行了数值实验, 结果验证了所提出方法的有效性.     

基于超像素分割的无线内窥镜出血图像检测

将图像形态学处理和计算机辅助诊断方法应用于无线内窥镜出血图像检测。在对无线内窥镜图像进行形态学处理和超像素分割的基础上,提出红色纯度特征,应用最小二乘支持向量机分类器对分割后的图像进行分类。试验结果表明,该方法能够有效地检测无线内窥镜图像中的出血区域,敏感性、特异性和准确率分别达到了99%、94%和95%,可以作为临床医生的辅助诊断工具。     

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。     

基于电容层析成像和LS-SVM的空隙率测量

基于12电极电容层析成像（ECT）和最小二乘支持向量机（LS-SVM），提出了一种油气两相流空隙率在线测量的新方法.该方法运用快速的线性反投影算法重建两相流截面图像，结合模糊模式识别技术辨识流型.把ECT电容传感器得到的66个电容测量值作为空隙率测量模型的输入，利用LS-SVM建立了针对不同截面流型的空隙率测量模型.在实际测量时，首先辨识流型，然后选择与流型相对应的空隙率测量模型计算获得空隙率.该方法省去了采用传统ECT方法测量空隙率时复杂的图像重建过程，提高了空隙率测量的实时性.实验结果表明该测量方法是有效的.     

基于PSO-LSSVM的建筑周围气象参数超短期预测

建筑周围气象参数的不确定性和持续波动性,为建筑系统动态负荷预测及实时优化控制带来困难。文章以最小二乘支持向量机(LSSVM)作为预测算法,运用粒子群优化算法(PSO)优化LSSVM模型参数,建立基于历史信息的多输入多输出(MIMO)建筑周围气象参数预测模型,对影响建筑负荷的室外温度、湿度及风速进行超短期预测。结果表明:PSO算法可对模型参数进行优化,基于PSO-LSSVM算法构建的建筑周围气象参数超短期预测模型能够实现未来140 min气象参数的预测,为建筑供能和用能系统动态优化运行提供数据。     

热释电红外信号人体运动特征识别

根据人体在热释电红外(PIR)探测器的检测区域内沿不同路径和不同方向运动时信号在时域及频域的分布特点,提出一种基于单只PIR探测器信号的人体运动特征识别方法。首先提取人体PIR信号的频谱和短时频谱能量特征;然后进行主元分析(PCA)特征降维,根据典型相关分析(CCA)进行特征融合;最后采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法进行分类识别。实验以不同人体、不同运动方式的PIR探测器数据为研究对象。分析结果表明,提出的特征提取、特征融合及识别方法能有效地对人体运动特征进行识别。     

基于LS—SVM的福房价格指数预测

提出一种基于最小二乘支持向量机（LS—SVM）的福房指数预测方法。采用感知机核函数、多项式核函数和高斯核函数进行仿真模拟,经过参数选优建立了精度较高的福房指数预测模型。预测结果表明,利用LS-SVM模型进行预测具有误差小、拟合程度高等优点,可适用于房地产价格指数的预测。     

基于LS-SVM的结构可靠度响应面分析方法

金伟良，袁雪霞 针对实际工程中常见的功能函数不能显式表达的可靠性分析问题，提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的结构可靠度响应面分析方法.采用正交试验设计和有限元程序生成学习样本，并依据各随机变量的概率分布抽样得到检测样本;利用LS SVM的高度非线性映射能力，建立了结构响应量与随机变量之间的映射关系.进而结合Monte-Carlo原理，计算结构的失效概率.新方法可直接应用现有的有限元分析程序，对大型结构进行可靠性分析.通过典型工程结构的算例分析，结果表明该方法具有较好的效率和精度.     

基于最小二乘支持向量机的锅炉对流受热面清洁吸热量预测

针对神经网络拓扑结构复杂、易出现过度训练、仅获局部最优解的问题,为提高锅炉对流受热面清洁时潜在吸热量预测的准确度,更好地进行受热面污染监测,提出了一种新的基于最小二乘支持向量机的对流受热面清洁时潜在吸热量预测方法。依据最小二乘支持向量机预测原理,建立对流受热面清洁时潜在吸热量最小二乘支持向量机预测模型,同时建立神经网络预测模型进行对比研究,实例研究结果表明,最小二乘支持向量机较神经网络具有更高的拟合度,预测各性能都高于神经网络,其在对流受热面清洁时潜在吸热量预测方面明显优于神经网络,将成为对流受热面清洁时潜在吸热量预测也即受热面污染监测方面更为有利的工具。     

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.