最小二乘支持向量机与Kalman滤波耦合的瓦斯涌出量动态预测模型

针对瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,提出一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归算法与卡尔曼滤波耦合的动态预测方法.该方法依据预测残差方差比检验策略确定自适应的动态训练样本集以取代固定的训练样本集.LS-SVM辨识网络对瓦斯涌出量的相关因素进行非线性映射并提取出最佳维数的状态向量以建立基于卡尔曼滤波最优估计的瓦斯涌出量预测模型.利用矿井监测到的各项历史数据进行实验.结果表明,该模型的预测平均相对误差为2.17%,平均相对变动值ARV为0.008873,相比单一的神经网络或支持向量机预测模型,具有更高的预测精度与更强的泛化能力.     

蚁群算法滚动优化的LS-SVM预测控制研究

针对非线性过程预测控制的模型预测和滚动优化问题,提出一种蚁群算法滚动优化的最小二乘支持向量机(LS-SVM)新型预测控制器,该控制器以建模简单、精度高的LS-SVM作为预测模型,蚁群算法作为滚动优化策略,避免了滚动优化中复杂的梯度计算.仿真研究表明,该控制器具有良好的非线性控制效果.     

基于支持向量机的非线性预测控制技术

探讨了利用支持向量机进行非线性系统辨识的方法,并将支持向量机模型应用到非线性预测控制,提出了基于支持向量机模型的非线性预测控制算法.对一个CSTR反应器的仿真表明,支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力.基于支持向量机的预测控制具有很好的控制性能,为通用非线性控制提供了一种新的控制思路.􀁽     

基于粒子群优化的非线性系统最小二乘支持向量机预测控制方法

对于非线性系统预测控制问题, 本文提出了一种基于模型学习和粒子群优化(PSO)的单步预测控制算法.该方法使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立非线性系统模型并预测系统的输出值, 通过输出反馈和偏差校正减少预测误差, 由PSO滚动优化获得非线性系统的控制量. 该方法能在非线性系统数学模型未知的情况下设计出有效的预测控制器. 通过对单变量多变量非线性系统进行仿真, 证明了该预测控制方法是有效的, 且具有良好的自适应能力和鲁棒性.     

基于LS-SVM的船舶航向模型预测控制

针对船舶动态性能具有较强的非线性、大惯性及时变性的特点,采用具有RBF核函数的最小二乘支持向量机(LS-SVM),利用其可以任意逼近非线性模型的良好特性实现对船舶模型有效辨识,得到船舶航向控制系统的非线性逼近模型,并将其与模型预测控制方法相结合,将最小二乘支持向量机辨识得到的系统模型作为预测模型,并将系统模型进行线性化并用线性预测控制方法求得解析的控制律,实现对船舶航向的预测控制,达到良好航向保持目的。仿真结果表明,最小二乘支持向量机降低了计算复杂度,且有较快计算速度,在小样本情况下具有良好的泛化能力;基于最小二乘支持向量机的船舶航向预测控制系统对外界干扰及模型参数摄动均具有较好的适应能力以及良好的控制性能。     

惯性导航系统非线性初始对准的LS-SVM方法研究

由陀螺仪和加速度计等惯性传感器组成的惯性导航系统,在进入导航状态之前必须进行初始对准.根据支持向量机强大的非线性映射能力,建立了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的捷联惯导系统非线性初始对准方法.LS-SVM避开了经典支持向量机求解时的复杂优化运算,通过求解一组线性方程组就可以得到唯一的全局最优解,所以算法的复杂度大大降低,能更好的满足工程应用中的实时性要求.针对方位初始失准角为大角度时的捷联惯导系统非线性误差模型进行仿真分析,并在相同条件下与卡尔曼滤波方法作比较,结果表明LS-SVM在初始对准中的有效性和可行性.     

蚁群算法滚动优化的LS-SVM预测控制研究

针对非线性过程预测控制的模型预测和滚动优化问题,提出一种蚁群算法滚动优化的最小二乘支持向量机(LS-SVM)新型预测控制器.该控制器以建模简单,精度高的LS-SVM作为预测模型,蚁群算法作为滚动优化策略,避免了滚动优化中复杂的梯度计算.仿真研究表明,该控制器具有良好的非线性控制效果.

     

基于OS-LSSVM的电子装备在线故障预测模型研究

支持向量机是一种针对小样本、非线性对象的故障诊断与预测方法;为了适应装备对排除故障快速性和在线性的要求,提出了利用在线稀疏最小二乘支持向量机回归算法的基本原理,建立针对于电子装备的在线预测模型;通过Matlab技术仿真实现了对某型无人机陀螺仪电源伏值状态趋势的在线预测和故障预报,并通过对比验证了该预测模型在确保准确性的前提下有效提高了预测的快速性和实时性;最终证明基于在线稀疏最小二乘支持向量机的在线预测模型在解决该问题上具有良好的应用价值。     

基于最小二乘支持向量机的非线性均衡

从支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)学习理论出发,介绍了最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM)的原理[1],并详细描述了使用共轭梯度(ConjugateGradient,CG)算法来实现LS-SVM。结合通信中常见的非线性均衡问题,讨论了在信道呈现非线性,色噪声干扰情况下,使用LS-SVM实现均衡任务,通过同最优贝叶斯均衡器性能的比较,证明了LS-SVM处理非线性均衡问题的有效性。在实际数字通信中,接收端可以在不知道信道状态的前提下,通过接收训练序列并对其进行学习,确定均衡器模型参数,从而对未知的发送信号进行预测。     

基于支持向量机和最小二乘支持向量机的入侵检测比较

将支持向量机和最小二乘支持向量机用于入侵检测之中,利用主元分析对数据进行约简,然后使用SVM和 LS-SVM对数据进行训练和测试.基于KDDCUP'99做了三组对比实验,对支持向量机和最小二乘支持向量机的性能做了统计.实验结果表明,SVM比LS-SVM分类能力强,但是LS-SVM耗时较少.     

Temperature prediction control based on least squares support vector machines

A prediction control algorithm is presented based on least squares support vector machines (LS-SVM) model for a class of complex systems with strong nonlinearity. The nonlinear off-line model of the controUed plant is built by LS-SVM with radial basis function (RBF) kernel. In the process of system running, the off-line model is linearized at each sampling instant, and the generalized prediction control (GPC) algorithm is employed to implement the prediction control for the controlled plant. The obtained algorithm is applied to a boiler temperature control system with complicated nonlinearity and large time delay. The results of the experiment verify the effectiveness and merit of the algorithm.     

基于EMD和LS-SVM的非平稳振动信号趋势预测

镇动信号的趋势预测是设备状态监测与故障诊断中的一个重要内容。随着运行设备的非线性、非平稳特点越来越明显,传统的数学建摸预报方法已不能满足设备的复杂化和现代化要求。提出了一种基于经验模式分解EMD（Empirical Mode Decomposition）和最小二乘支持向量机LS-SVM（Least Square Support Vector Machine）的新模型。首先,运用 EMD 将趋势时间序列自适应地分解成一系列不同尺度的本征模式分量IMF（intrinsic mode function）;其次,对每个本征模式分量,采用合适的核函数和超参数构造不同的LS-SVM 进行预测;最后对各分量的预测值进行拟合得到最终的预测值。仿真实验表明,此方法与单一的LS-SVM预测法相比,具有较高的精度和较强的推广能力。     

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。     

330MW循环流化床锅炉电动给水泵抢水逻辑分析及优化

针对330MW循环流化床机组单台锅炉配置3台50%容量电动给水泵的给水控制系统,当运行给水泵发生故障时,备用电泵的投入及故障电泵的退出过程中发生抢水的逻辑进行了分析,并对原设计逻辑存在的问题进行了分析和优化,试验结果表明,优化后的抢水逻辑对给水控制系统的稳定效果明显.     

基于多变量LS-SVM和模糊循环推理系统的负荷预测

智能电网环境下,电力需求响应的发展给传统用电模式带来重大变化,用户可以根据电能需求结合实时电价调整用电模式,这使得负荷预测变得更加复杂。通过相似日负荷序列局部形相似计算,选取样本数据,采用多输入双输出的最小二乘支持向量机(LS-SVM),对负荷和价格进行同时预测,得到初步预测结果。考虑需求响应条件下实时电价与负荷之间的相互影响,采用基于数据挖掘技术的模糊循环推理系统模拟人的思维过程,通过挖掘电价变化量、负荷变化量等变量之间的关联规则,模拟电价与负荷预测之间存在的博弈过程,对多变量最小二乘支持向量机预测算法的初步预测结果进行循环修改,直至负荷和电价预测结果趋于稳定。多变量最小二乘支持向量机不存在容易陷入局部最优等问题,并且有良好的泛化能力,基于改进的模糊关联规则挖掘算法和循环预测控制算法具有良好的完备性和鲁棒性,能够逼近现实环境的各种可能情况,修正负荷预测结果。针对某电网的实际预测结果表明,该方法具有较好的预测效果。     

基于LS-SVM的涡轮增压发动机性能预测

针对神经网络方法在涡轮增压发动机性能预测方面存在的缺陷,提出了一种新的基于最小二乘支持向量机的涡轮增压发动机性能智能预测方法.介绍了最小二乘支持向量机的基本算法,分析了涡轮增压发动机的性能指标,选择发动机转速、压缩比、容积效率、平均指示压力和平均制动压力作为预测模型的输入参数,输出功率、输出扭矩和有效燃油消耗率作为预测模型的输出量,进一步建立了基于最小二乘支持向量机的涡轮增压发动机性能预测模型.仿真实例的预测结果表明,所建立的智能涡轮增压发动机性能预测模型是合理有效的.     

基于LS-SVM预报的动态矩阵预测控制

针对实际工业过程中的非线性及时变特性,传统预测控制算法就难于建立精确的数学模型,从而提出了一种基于最小二乘支持向量机预报的动态矩阵预测控制模型.在整个过程中,首先建立基于最小二乘支持向量机的非线性动态矩阵预测控制结构,通过利用最小二乘支持向量机辨识被控对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正.仿真实例表明该模型对预测结果有很好的控制作用,有效消除输入干扰的影响,从而提高了预测精度.     

基于改进ABC与LS-SVM算法的电力负荷预测的研究

为了解决电力负荷的非线性等问题和帮助电力企业迅速地制定电力的预计交易量,提出一种建立在最小二乘支持向量机算法基础上的电力负荷预测方法。采用改进的ABC算法优化惩罚因子C和核系数σ,再将最优解赋给LS-SVM用以预测。仿真结果证明:基于改进ABC与LS-SVM算法的电力负荷预测方法具有较高的预测精度,更小的误差,是一种有效的预测方法。     

基于PSO与LS-SVM的作物需水量预测

为了提高作物需水量预测精度,提出基于粒子群优化算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测模型。该模型以空气湿度、温度、太阳辐射以及风速为输入,利用多项式核函数和径向基核函数的非负线性组合构造核函数,将粒子群优化算法(PSO)与交叉验证方法用于确定模型参数。实验结果表明与神经网络和随机森林相比,PSO优化的LS-SVM可获得更好的预测精度和泛化能力,可用于节水灌溉,具有较高的应用价值。