基于最小二乘支持向量机的开关磁阻电动机建模

开关磁阻电动机(SRM)的磁化曲线族是电机建模及性能分析的基础，文中探讨了利用最小二乘支持向量机处理磁化曲线族，建立电机模型的方法。在分析电机非线性磁特性的基础上，运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的回归理论，通过对磁路有限元分析法(FEM)得到的样本数据集进行学习，建立了电机的最小二乘支持向量机模型。与以往的神经网络建模方法相比，该模型在小样本情况下有更好的泛化能力及更快的学习速度。仿真实验表明，该模型比较准确地反映了电机的磁特性，可用来进行SRM其它性能指标的分析。     

基于最小二乘支持向量机控制器的研究

阐述了支持向量机与最小二乘支持向量机的特点,设计了基于最小二乘支持向量机的控制器,该控制器构成的系统学习与泛化能力强、抗干扰效果好,并利用垃圾焚烧炉的估计模型进行了仿真.仿真结果表明,该方法抗干扰效果好,适应性强.     

基于最小二乘支持向量机的冷端玻璃板位置建模

玻璃生产线上对冷端玻璃板运动位置监测效果的好坏是安全、高效生产的关键,本文尝试了一种改进最小二乘支持向量机的数据拟合算法来对不同时刻冷端玻璃板的运动位置进行建模。支持向量机是针对小样本的新的学习机器,具有良好的泛化性。通过剪枝算法提高其快速性和稀疏性,并用遗传算法搜索向量机的参数,避免了参数选择的盲目性,获得了最优的参数,提高了预测能力。将此法与工程上常使用的非线性回归分析方法进行仿真比较,结果表明基于改进最小二乘支持向量机算法的拟合效果更好。     

基于最小二乘支持向量机的传感器动态系统辨识方法

在介绍和比较标准支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)原理的基础上,提出了一种利用LS-SVM模型进行传感器动态系统辨识的方法,并给出了相应的过程和算法.与标准SVM模型比较,该方法优点是明显的:(1)用等式约束代替标准SVM算法中的不等式约束;(2)将求解二次规划问题转化为直接求解线性矩阵方程,使得在相同条件下,系统辨识速度提高1～2个数量级,辨识误差降低50%.因此,LS-SVM模型速度快,抗噪声干扰能力强,更适合传感器动态系统建模.     

基于最小二乘支持向量机的风速预测模型

风速具有较大的随机性,预测的准确度不高。针对这种现象,基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)理论,结合某风电场实测风速数据,建立了最小二乘支持向量机风速预测模型。对该风电场的风速进行了提前1h的预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为8.55%,预测效果比较理想。同时将文中的风速预测模型与神经网络理论、支持向量机(support vector machine,SVM)理论建立的风速预测模型进行了比较。仿真结果表明,文中所提模型在预测精度和运算速度上皆优于其他模型。     

基于变量选择的锅炉NO_x排放的最小二乘支持向量机建模

电站燃煤锅炉是大气NOx污染的主要来源之一,建立有效的NOx排放模型是锅炉优化降低NOx的基础。针对热工过程变量之间的强相关和耦合性,利用偏最小二乘方法(partial least squares,PLS)对多工况实炉热态测试数据进行重要变量(variable importance in projection,VIP)信息提取和变量选择(variable selection,VS),把最优的变量子集作为最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的输入,最终得到NOx排放的VS-LSSVM模型。最优的输入变量个数通过留一交叉验证法获取。并将该模型与其他建模方法进行对比,结果表明通过变量选择后建模可以降低模型的复杂度,提高模型的泛化能力。     

基于最小二乘支持向量机的居民用电预测研究

随着我国经济的发展和经济结构的调整,居民用电占全社会用电量的比重逐渐增大并且有继续增加的趋势,科学合理地预测居民用电水平将为电力规划与需求侧管理提供决策基础。首先,采用相关系数法进行居民用电关键影响因素的选择。其次,将选取的影响因素作为LS-SVM的输入端,城乡居民用电量作为输出端,用Bayes准则进行SVM的参数选取,通过智能模拟学习,建立了Bayes-LS-SVM居民用电预测模型。最后,以中国某省居民用电量预测为例进行学习以及测试,并将其预测结果与广义回归神经网络预测法及几种常用的居民用电预测方法进行误差对比分析,证明了该组合方法比其它几种方法更精确有效。提出了采用人工智能的方法通过家用电器以及其他影响因素来预测居民用电,克服了以往采用家用电器预测中,家用电器功率以及年利用小时数预测不准确的问题。     

基于最小二乘支持向量机的压力传感器非线性校正

依据压力传感器样本,提出了一种采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)辨识传感器逆模特征的校正压力传感器非线性误差的方法,该方法将实测数据由径向基函数把非线性逼近问题转化为线性逼近问题,不需逆模型函数形式的先验知识,能够保证得到的极值解就是局最优解,具有较好的泛化能力。实验结果表明,采用该方法校正后的传感器的检测精度可达到1%,效果令人满意。     

基于偏最小二乘法的支持向量机短期负荷预测

提出了一种基于偏最小二乘支持向量机的负荷预测模型。首先通过偏最小二乘（PLS）对负荷数据进行成分提取,提取的成分具有线性特点,并消除输入因素的多重相关性,然后采用支持向量机方法（SVM）对提取的成分进行预测。算例表明,该算法用于短期负荷预测建模速度快,预测精度高,是种行之有效的方法。     

基于遗传算法最小二乘支持向量机蓄电池SOC估测

介绍了最小二乘支持向量机( LS-SVM)和遗传算法(GA)的基本理论,建立了基于遗传算法的最小二乘支持向量机蓄电池SOC估测模型.通过数据验证选择了模型的最优核函数,同时利用遗传算法对模型的参数进行了寻优.将寻优结果代入模型进行验证,结果表明,该模型具有很高的预测精度,应用在装甲车辆铅酸蓄电池SOC测上具有很高的实用价值.     

基于最小二乘支持向量机的光伏出力超短期预测

随着大规模光伏电站接入配网,为了减轻光伏出力的随机性对电网安全稳定运行的影响,有必要加强光伏出力预测研究。提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的光伏出力超短期预测模型,模型的输入考虑了待预测时段的最新气象信息,提前1h对每刻钟的光伏出力进行预测。为了能更精确地反映待预测日的天气情况,对影响光伏出力的每一气象因素,分别赋予一适当权值,通过计算加权欧氏距离确定各时段的训练样本。最后,利用含有突变情况的天气对训练好的模型进行了测试和评估。结果表明,所提模型预测精度较高,能够为电网调度部门制定合理调度计划提供一定的参考依据。     

最小二乘支持向量机预测绝缘子等值附盐密度

考虑到气象因子条件对绝缘子的等值附盐密度影响复杂,难以建立精确数学模型等问题,提出了一种最小二乘支持向量机的绝缘子在一定的气象因子条件下的等值附盐密度预测新模型。以温度、湿度、风速等主要气象因子为输入,绝缘子等值附盐密度为输出,通过最小二乘支持向量机模型,拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系。以现场采集的气候数据为样本对模型进行学习训练,用训练好模型预测绝缘子在一定气候条件下的等值附盐密度。实践表明该方法具有建模速度快、预测精度高、操作简便等优点,不仅克服了常规的BP预测模型的不足,而且性能优于标准支持向量机预测模型。     

最小二乘支持向量机在光伏功率预测中的应用

为了减少光伏发电的随机化问题对电力系统的影响,建立了基于最小二乘支持向量机的光伏功率预测模型,提前1h进行功率预测,根据储能补偿光伏输出期望值与实际输出的差额,优化储能安装容量。介绍了一种反映云层变化信息的地表太阳辐射量预测模型。采用光伏阵列的发电量、地表太阳能辐射量和气温序列分别按统一建模和时间序列建模2种方案建立了最小二乘支持向量机模型,并对训练好的模型在不同日类型下进行了测试和评估,验证了该模型和算法的有效性。结果表明,该模型不仅能够解决光伏发电的随机化问题,而且能有效减少储能安装容量。     

基于最小二乘支持矢量机的异步电机转子故障诊断研究

提出了一种采用最小二乘支持矢量机构造异步电机转子多故障分类模型的方法.首先通过对采样的定子电流进行快速傅里叶变换,所得频谱经一致化处理后作为支持矢量机的输入参数,然后利用1对1策略构造了转子多故障分类器,经训练后可以对四种不同转子故障进行识别.文中还分析了惩罚因子、核函数和子分类器输出融合策略对分类准确性的影响,指出高斯径向基函数和混合矩阵融合策略可以提高诊断精度.实验结果表明,该模型具有很好的分类精度和泛化能力.     

基于最小二乘支持向量机的变压器油中气体浓度预测

目前变压器油中气体浓度预测普遍采用灰色模型,但灰色模型的使用存在一定局限性。为提高预测的精度和可靠性,应用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)理论建立了同时预测变压器油中7种主要特征气体(氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳和二氧化碳)的预测模型。该模型既综合考虑了气体之间的相互影响,又充分发挥了LS-SVM解决有限样本问题的优势, 具有较高的预测精度和泛化能力。实例分析验证了该模型的有效性。     

应用启发式最小二乘支持向量机的中长期电力负荷预测

针对中长期负荷预测,提出了基于年负荷总量、年负荷增长量、年负荷增长率、年负荷增长加速率、年国内生产总值等5个指标的启发式最小二乘支持向量机中长期负荷预测模型。首先,通过核函数将低维输入变量空间映射到高维特征空间,建立核偏最小二乘回归模型,拟合出单位国内生产总值电耗;然后以单位国内生产总值电耗为启发式算子,在历史负荷数据...     

基于灰色最小二乘支持向量机的变压器油溶解气体预测

变压器油中溶解气体的体积分数是进行变压器绝缘故障诊断的重要依据,对变压器油中溶解气体进行预测有助于及时预测变压器的故障。将灰色预测方法与支持向量机相结合,通过使用对原始数列进行一次累加生成的处理方法,以提取数列所具有的深层规律特征,建立了基于灰色最小二乘支持向量机的变压器油中溶解气体预测模型,并对最小二乘支持向量机参数的选取进行了优化,最终通过实例与BPNN、灰色模型预测结果相比较,验证了该模型的准确性和有效性。     

基于最小二次支持向量机控制的光伏并网逆变器的研究

根据光伏并网逆变器的特性,设计了一种基于支持向量机算法控制和PI调节的综合控制方案,采用PI作为反馈控制,最小二次支持向量机作为前馈控制。从理论分析和MATLAB实验仿真两方面验证了系统具有良好的稳定性和抗扰性。     

基于灰色模型和最小二乘支持向量机的电力短期负荷组合预测

提出一种联合灰色模型(grey model,GM)和最小二乘支持向量机回归(least square support vector regression,LSSVR)算法的电力短期负荷智能组合预测方法。在考虑负荷日周期性的基础上,通过对历史负荷数据的不同取舍,构建出各种不同的历史负荷数据序列,并对每个历史数据序列分别建立能修正b 参数的GM(1,1)灰色模型进行负荷预测;采用最小二乘支持向量机回归算法对不同灰色模型的预测结果进行非线性组合,以获取最终预测值。该方法在充分利用灰色模型所需原始数据少、建模简单、运算方便等优势的基础上,结合最小二乘支持向量机所具有的泛化能力强、非线性拟合性好、小样本等特性,提高了预测精度。仿真结果验证了所提出组合方法的有效性和实用性。     

基于LS-SVM的网络延时单神经元Smith控制

提出了一种Smith预估器和单神经元PID控制器的时变网络时延补偿策略。将网络时延和被控对象作为广义对象,运用最小二乘支持向量机对网络时延进行实时预测,得到广义对象预测模型。先设计Smith预估器,初步实现了网络控制系统的性能改善。然后将Smith预估控制与单神经元PID控制相结合,提出一种基于时延辨识的单神经元Smith控制策略。仿真表明,该策略能有效提高系统性能,对模型失配情况具有较高的鲁棒性和适应性。