基于支持向量机的短期风电功率预测

风电场风速及风电机功率预测的准确性对电力系统运行有着重要的意义。基于支持向量机理论,结合江西省某风电场的风速和功率历史数据,建立了支持向量机风速预测模型,预测未来4 h的风速和功率。仿真结果表明:该模型预测的风速和功率平均相对误差分别为6.35%,16.83%,要优于BP神经网络的25.37%,25.43%。     

基于交叉验证支持向量机算法的交通状态判别研究

传统交通状态判别算法存在准确率低和速度较慢的缺点。将支持向量机(SVM)算法应用于交通状态监测中,并且以径向基函数(RBF)作为核函数,在SVM训练过程中采取交叉验证的方法,即将训练样本分成多个子集,再通过每次保留其中一个子集作为检测样本进行反复训练,获得RBF所需的σ值和惩罚系数C。通过对某主干路上某时段的数据验证和检测表明,基于交叉验证SVM算法具有较高的准确率和速度,可以有效地将其运用到实际中。     

基于支持向量机的地下水位预测

地下水位的动态变化是一个复杂的非线性过程,地下水位与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,将支持向量机方法应用于地下水位预测,并提出相应的模型.实例分析结果表明,与基于GM(1,1)的预测模型相比,地下水位预测的支持向量机模型科学可行,预测精度高,对地下水位预测的问题具有较好的适用性.     

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.     

基于支持向量机的电站锅炉燃烧稳定性判别

以某600MW单元机组锅炉运行时的火焰信号为分析对象,利用支持向量机研究了锅炉燃烧稳定性判别问题。提取了火检信号的均值、方差、峰峰值和均匀度等4个特征量,然后比较了采用3种不同核函数的支持向量机对同一火检信号样本组的训练效果,其中模型参数通过交叉验证的方法确定。分析表明,径向基核支持向量机判别准确率最高。最后测试结果验证了支持向量机用于火焰燃烧稳定性判别,具有很好的分类和泛化能力。     

基于支持向量机的光伏发电功率预测

分析了光伏系统的发电特性以及影响光伏发电的因素,建立了基于支持向量机的光伏系统发电功率预测模型.该模型以结构风险最小化原则取代了传统机器学习方法中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中有着优异的性能.用某一天的数据作为训练样本集,首先对数据进行去噪和归一化,然后用支持向量机方法对样本集进行训练和发电功率预测.仿真结果表明,基于支持向量机的预测模型具有较高的精度,可用于光伏发电系统的预测.     

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.     

军用无人机研制费用的支持向量机预测

应用支持向量机建立了军用无人机研制费用预测模型,并采用该模型对某型军用无人机研制费用进行了预测。实例表明,与常规预测方法的结果相比,在少样本的情况下,建立预测模型具有更高的预测精度。     

基于支持向量机的设备振动信号趋势预测

详细分析了支持向量机用于趋势预测的理论基础,通过Lorenz仿真信号的单步、多步预测证明,支持向量机由于采用了结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力,预测区间较长且精度较高.工程应用实例也表明支持向量机在设备趋势预测中可以满足实际需要,具有很好的应用前景.     

模糊支持向量机在径流预测中的应用

在分析现有径流预测模型局限性的基础上,考虑径流量随时间变化的不确定因素,建立了基于模糊支持向量机的径流预测模型,使得较近时间的径流数据与较远时间的径流数据相比,对预测精度的提高影响更大.将该模型应用于新疆伊犁河雅马渡站年径流预测中,与传统的支持向量机预测模型比较表明,模糊支持向量机预测精度有较大的提高,并能进一步在其他流域径流预测中推广应用.     

煤炭需求量预测的支持向量机模型

根据选择的嵌入维数，建立了基于支持向量回归的中国煤炭需求量预测模型．用1980-2002年的中国煤炭需求量构造了支持向量机的输入向量和输出向量；经过与线性核函数及Sigmoid核函数的对比，选用基于径向基函数（RBF）作为校函数，在分析预测误差和模型参数关系的基础上，选择了合适的参数；建立了多输入、单输出的支持向量机（SVM）预测模型．用检验样本与基于RBF神经网络模型的预测进行了比较，结果表明支持向量机模型在训练样本较少的情况下，仍有较高的预测精度和较强的泛化能力，证明了该模型时近期的预测是可靠的．最后用训练好的支持向量机模型很好地预测了2003-2006年我国的煤炭需求量．     

模糊支持向量机在径流预测中的应用

在分析现有径流预测模型局限性的基础上,考虑径流量随时间变化的不确定因素,建立了基于模糊支持向昔机的径流预测模型,使得较近时间的径流数据与较远时间的径流数据相比,对预测精度的提高影响更大．将该模型应用于新疆伊犁河雅码渡站年径流预测中,与传统的支持向量机预测模型比较表明,模糊支持向量机预测精度有较大的提高,并能进一步在其他流域径流预测中推广应用．     

孪生支持向量机的特征选择研究

针对机器学习中数据分类的特征选择问题,提出了孪生支持向量机（Ｔｗｉｎ　ｓｕｐｐｏｒｔ　ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ,ＴＷＳＶＭ）的另一种方法：ＬＦＴＷＳＶＭ．首先求解ＴＷＳＶＭ 优化问题后将得到两个权重 向量,先将这两个权重向量进行归一化处理,再把处理后的两个权重向量取绝对值相加,得到一个 总权重向量,最后将总权重向量进行特征选择．通过实验,将得到的数据结果和ＴＷＳＶＭ 特征选择 方法进行比较,ＬＦＴＷＳＶＭ 特征选择方法具有一定的优势．     

基于交叉验证支持向量回归的供热负荷预测

支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)在供热负荷预测中得到了一些研究,然而模型的拟合度和泛化能力依赖于其相关参数的选取,需要足够的先验信息,寻优过程存在难度.针对上述情况,提出采用交叉验证(Cross Validation,CV)的思想对其中的重要参数(惩罚因子C和RBF核函数参数γ)进行网格划分,在训练集中自动寻找最佳参数,从而得到最佳的训练模型,并用该模型对测试集进行回归预测.以某热源数据进行了实验研究,结果表明:该方法能够快速建立预测模型,有效地预测供热负荷,具有较高的拟合度和较强的泛化能力.     

基于小波变换的支持向量机短期负荷预测

提出了一种基于小波分解和支持向量机的短期负荷预测方法．首先利用小波变换把负荷序列分解成不同频段的子序列，对高频序列利用软阀值消噪法去除负荷噪声；对降噪后的负荷序列利用不同的小波进行分解．然后用相匹配的支持向量机模型预测各子序列．仿真结果表明db4小波的预测精度最高，平均绝对预测误差为1．6692％．所得结果同直接用支持向量机预测结果进行比较表明，该方法是有效的。     

基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域．支持向量机是一种高效的分类识别方法，在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势．但支持向量机本身是一个两类问题的判别方法。不能直接应用于多类问题．总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法。分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论，并给出了进一步的研究方向．     

基于支持向量机与相关向量机的高光谱图像分类

高光谱遥感是将目标探测技术与光谱成像技术相结合的多维地物信息获取技术,可以同时获取描述地物分布的二维空间信息与描述地物光谱特征属性的一维光谱信息。相对于多光谱遥感,高光谱图像具有更加丰富的地物光谱信息,可以详细地反映待测地物细微的光谱属性,使地物的精确分类成为可能。本文通过对SVM与RVM的理论研究与对比分析,将这两种高维数据处理算法应用于同一高光谱图像中进行分类研究。实验结果表明,SVM的总体分类精度要略高于RVM的总体分类精度。     

基于支持向量机的模具磨损预测

从模具预热温度、模具硬度、锻造打击速度和齿顶过渡圆弧半径4个因素出发,利用支持向量机的回归方法建立模型。预测的数值结果表明：该模型能够很好的预测模具的磨损量,其性能明显优于 BP 神经网络模型。     

基于双联支持向量机的入侵检测技术

为提高网络入侵检测系统的性能,提出基于双联支持向量机的入侵检测方法。介绍网络入侵检测系统工作的基本原理;引入双联支持向量机和入侵检测分类器;构建基于双联支持向量机的入侵检测模型。仿真结果表明,该方法可以在样本数据很少的情况下,高速率、高精度地对计算机网络安全进行检测,适用于入侵检测系统。