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.     

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.     

基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机

针对Suykens等提出的加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)回归建模的不足和防止辨识模型的"过拟合",利用柯西分布函数的一些特性,提出了基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机,根据预测误差的统计特性,以确定加权规则的参数,从而赋予训练样本不同的权值,由于考虑了生产过程中样本的实际特性,与已有的加权方法相比,新的加权最小二乘支持向量机更具有鲁棒性,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于LS-CSO优化MWLS-SVM的SO2排放浓度软测量建模

针对石灰石-石膏湿法烟气脱硫过程最小二乘支持向量机（LS-SVM）建模中存在的噪声和辅助变量差异性对模型的影响,提出一种混合加权最小二乘支持向量机（MWLS-SVM）的建模方法。该建模方法对辅助变量进行加权,以降低各辅助变量对模型的差异性影响,并采用样本局部异常因子,对模型经验风险项进行加权处理,以提高模型的逼近和泛化能力,同时提出一种局部搜索竞争粒子群（LS-CSO）算法优化MWLS-SVM模型参数和特征权重。分别采用直接加权最小二乘支持向量机（DWLS-SVM）、LS-SVM和MWLS-SVM三种方法对湿法烟气脱硫SO₂排放浓度建立软测量模型,采用LS-CSO优化模型参数,实验结果表明MWLS-SVM模型在预测精度和泛化能力表现上明显优于LS-SVM和DWLS-SVM。     

基于WLS-SVM回归模型的电力负荷预测

针对电力系统年用电量增长的特点,提出一种基于加权最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电力负荷预测模型.与标准LS-SVM的电力预测方法比较,该模型能通过设置训练样本权重比例,实现样本优化选择,达到历史数据"重近轻远"的学习效果,从而能有效提高预测精度.通过具体实例验证,WLS-SVM模型预测精度明显优于标准LS-SVM模型,说明本文模型实现容易,鲁棒性好,预测精度高.     

基于LSSVM的VVP推力系数预报

针对神经网络存在结构较难确定、训练易陷入局部最优以及容易过学习等问题和标准SVM训练速度较慢等问题,提出最小二乘支持向量机算法,最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)具有比其他非线性函数逼近方法具有更强的泛化能力;并且LS-SVM采用径向基核函数,得到LSSVM模型的待定参数比标准支持向量机少,仅为2个.将最小二乘支持...     

基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机

针对Suykens等提出的加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)回归建模的不足和防止辨识模型的"过拟合",利用柯西分布函数的一些特性,提出了基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机.根据预测误差的统计特性,以确定加权规则的参数,从而赋予训练样本不同的权值.由于考虑了生产过程中样本的实际特性,与已有的加权方法相比,新的加权最小二乘支持向量机更具有鲁棒性.仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.

     

基于最小二乘支持向量机的一类非自治系统自适应控制

提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的一类不确定非自治系统自适应控制器设计方法.该方法基于最小二乘支持向量机来估计对象的部分未知非线性项,并给出了最小二乘支持向量机权向量和偏移值的在线学习规则.利用李亚普诺夫理论严格证明了整个闭环系统的跟踪误差、控制器参数以及最小二乘支持向量机权参数和偏移值的一致最终有界.此控制方法可以保证对象在线稳定地跟踪任何光滑的目标轨迹,仿真结果表明了此控制方法的可行性和有效性.     

一类非线性逆系统的加权最小二乘支持向量机辨识方法

文中依据T-S模型的思想,提出了一种加权最小二乘支持向量机辨识算法.它采用模糊c均值(FCM)聚类确定规则数目,通过Gauss型函数将原输入输出空间分成若干子空间,在子空间中使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)拟合获得子模型,然后由一个权重机制合成这些子模型,得到系统的模型.文中使用该方法去辨识关键反馈变量难以获得的非线性逆系统.为了得到这类逆系统的有效建模数据,采用了联合逆系统方法.仿真结果表明,加权最小二乘支持向量机辨识方法是有效的,它能够实现这类非线性逆系统的辨识,而且拟合误差平稳,波动幅度小,拟合精度和泛化能力都较好.     

一种实用的火电厂飞灰含碳量软测量建模方法

提出了同时利用自适应加权融合和最小二乘支持向量机建模的实用新方法。首先,给出了基于小波的自适应加权融合和最小二乘支持向量机算法;其次,将BP神经网络、最小二乘支持向量机和基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法进行建模精度比较;最后,采用真实火电厂飞灰含碳量数据进行模型验证与预测,仿真结果表明基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法具有较好的建模精度和实用性。