最小二乘支持向量机建模及应用

在白酒酿制过程中,淀粉的利用率是一个重要而又难测的质量参数.工业多采用化学分析法进行测量,但是该方法需要离线测量,且存在耗时长、误差大的缺陷.针对此问题,提出粒子群优化最小二乘支持向量机回归方法实现淀粉利用率的在线预测.根据酿酒发酵过程的离线数据,建立最小二乘支持向量机回归模型,采用粒子群算法对模型参数进行优化.仿真结果表明,所提方法建立的模型对于淀粉利用率的预测具有较高的预测精度及泛化能力,是一种解决淀粉利用率难测问题的好方法.     

基于自适应加权最小二乘支持向量机的芳烃产量软测量建模

芳烃收率是催化重整生产过程中的重要质量指标。针对其软测量建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLSSVM)回归建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布加权规则,为每个建模样本分配不同的权值,以降低测量误差对建模精度的影响;同时提出一种全局优化算法—混沌粒子群模拟退火(CPSO-SA)算法对最小二乘支持向量机的模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于LS-SVM和WLS-SVM。最后,应用AWLS-SVM方法建立催化重整生产过程芳烃收率的软测量模型,获得了较好的效果。     

最小二乘支持向量机在黑液波美度软测量中的应用

支持向量机是近几年发展起来的机器学习的新方法,它能兼顾模型的通用性和推广性,较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。针对造纸工业碱回收蒸发工段黑液浓度不易在线实时测量的现状,本文提出了一种基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法,实践结果表明该方法是可行的和有效的,其测量的精度完全能够满足生产的需要。     

基于KPCA和最小二乘支持向量机的软测量建模

为了解决化工领域数据建模小样本、不适定性、非线性等问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机的软测量建模方法,用核主元分析对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,运用PSO算法对核参数进行了寻优,通过交叉验证的方法对支持向量机进行参数选择.将其用于双酚A(BPA)软测量建模的研究结果表明:方法具有学习速度快、泛化能力强等优点,为BPA软测量建模的在线实施提供了方便.     

铝电解槽参数的最小二乘支持向量机软测量模型

电解温度、氧化铝浓度和极距是铝电解槽中十分重要却又难以在线测量的3个参数.针对这个问题,提出一种基于最小二乘支持向量机和粒子群优化的新方法,建立这3个参数的软测量模型.该方法考虑最小二乘支持向量机的算法参数的选取问题,先定义预测误差的平方和的算术平均作为适应度函数,然后采用粒子群优化技术在可行域内不断迭代搜索,使适应值不断减小,最终得到最优的算法参数,以及对应的模型参数.仿真结果表明:本文方法具有比神经网络方法更小的绝对误差和相对误差,证明了本文方法的有效性和优越性.     

MIMO最小二乘支持向量机污水处理在线软测量研究

污水处理系统是一个包含海量信息的非线性复杂系统。针对污水处理出水水质BOD（生物化学需氧量）、COD（化学需氧量）、TN（总含氮量）等难以在线实时检测等问题,建立了基于在线MIMO-LSSVM（多输入多输出最小二乘支持向量机）和PSO（微粒子群算法）的污水处理软测量模型。仿真结果表明,建立的软测量模型精度高、速度快,能很好地实现污水处理出水指标COD、BOD、TN等参数的实时测量和估计,为污水处理的实时在线控制创造必要的前提条件。     

基于最小二乘支持向量机的机器视觉识别方法

为了解决传统的机器视觉识别技术识别精度低的难题,提出基于粒子群优化最小二乘支持向量机的机器视觉识别方法.首先,对机器视觉采集的图像进行特征提取;然后,利用特征数据建立基于粒子群优化最小二乘支持向量机的识别模型;最后,以红枣缺陷识别作为应用案例以证明该方法的有效性及优越性.分别采用人工神经网络、支持向量机与该方法进行对比...     

最小二乘支持向量机用于常压塔汽油干点的软测量

最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)为一种遵循结构风险最小化原则的核函数学习机器,其训练仅需求解一个线性方程组,且超参数较标准支持向量机更少.由于其实现简单且预测效果良好,近年来在化学、化工领域的应用日益广泛.本文研究了基于LSSVM的软测量建模过程中的数据预处理和优选超参数等问题,并将其应用于常压塔塔顶汽油干点的软测量建模.计算结果表明,其预测精度能够满足生产实际要求,是一种简单有效的非线性软测量建模工具.     

基于最小二乘支持向量机的软测量建模及在电厂烟气含氧量测量中的应用

通过分析燃煤电厂烟气含氧量测量的现状。提出了基于最小二乘支持向量机的软测量方法,给出了相应的系统结构和算法,用现场实测数据计算取得了良好的效果。通过和神经网络方法的比较,仿真结果证明了该方法具有更好的性能指标。     

一种改进细菌觅食优化算法及其在软测量建模中的应用

针对软测量建模中模型参数的优化需求,在分析细菌觅食优化算法(BFOA)和粒子群优化(PSO)算法的基础上,将二者有机结合,提出了一种新型细菌觅食粒子群混合优化算法(BSOA)。该算法将PSO粒子移动的思想引入BFOA,有效解决了BFOA趋向性操作中细菌位置更新的盲目性。将其分别用于典型函数的寻优与成品油研究法辛烷值最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的优化,仿真结果表明:该方法有效增强了算法的全局寻优能力与收敛速度,并在一定程度上改善了模型的预测精度与泛化能力。     

PEMFC的PSO优化LS-SVM动态建模仿真

质子交换膜燃料电池(PEMFC)作为一种电化学反应装置,湿度管理对于它的运行性能十分关键.为了建立相应的动态模型,采用了最小二乘支撑向量机(LS-SVM)算法,并使用微粒群算法(PSO)对LS-SVM模型参数进行了自动优化.这种方法建立的动态数学模型能够以进气湿度和工作电压为输入量预测输出的电流密度.仿真结果显示,模型的预测值和实验数据间的平均平方相对误差小于0.0001,能够达到很好的预测精度.因此,这种优化建模策略可以有效的应用到PEMFC研究中.     

基于支持向量机的软测量方法研究

针对所有样本点均出现在最小二乘支持向量机模型中的缺陷,提出一种改进的最小二乘支持向量机回归方法．根据最小二乘支持向量机模型学习误差的大小,去除原变量空间中大部分误差较小的样本点,从而获得回归模型的“稀疏”特性,大大简化了模型复杂程度．同时,将此方法应用于生物发酵过程,建立青霉素发酵过程中产物浓度的软测量模型,实现青霉素浓度的在线预估．实验结果表明,该方法为生物发酵过程中难于在线测量质量参数的实时监测提供了一个有效的手段．     

基于改进的PCA-LS-SVM的软测量技术及应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与改进的最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,建立了催化裂化主分馏塔柴油凝固点的软测量模型。最小二乘支持向量机与标准支持向量机相比,失去了"稀疏性",最小二乘支持向量机的稀疏化方法解决了这一难题;主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力。应用结果表明,该改进的PCA- LS-SVM方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点。     

基于PSO与LS—SVM的飞机总体设计的综合论证

研究小样本数据对飞机武器系统的设计和改型方案是航空系统工程的重要内容。针对提高设计的进度和质量问题,利用粒子群优化算法的群体智能优化理论与最小二乘回归支持向量机的回归思想,提出了一种基于粒子群算法与最小二乘回归支持向量机的飞机设计综合智能论证模型。提出应用粒子群算法对支持向量机核函数参数进行寻优,再利用优化的核函数参数支持向量机回归模型,建立映射模型来对飞机的作战效能进行预测。仿真实例验证了方法的适用性和结果的可靠性。     

一种基于Cholesky分解的动态无偏LS-SVM学习算法

针对最小二乘支持向量机用于在线建模时存在的计算复杂性问题,提出一种动态无偏最小二乘支持向量回归模型.该模型通过改进标准最小二乘支持向量机结构风险的形式消除了偏置项.得到了无偏的最小二乘支持向量机,简化了回归系数的求解.根据模型动态变化过程中核函数矩阵的特点,设计了基于Cholesky分解的在线学习算法.该算法能充分利用历史训练结果,减少计算复杂性.仿真实验表明了所提出模型的有效性.     

基于改进LS-SVM的随钻测量数据传输误码率预测

针对泥浆连续波随钻测量数据传输误码率预测精度低、数据传输过程中易受干扰信号影响等缺点,提出利用改进的最小二乘向量积(LS-SVM)对连续波数据传输误码率建立预测模型,并引用遗传算法对参数寻优,在建立模型过程中利用狄克逊准则对数据进行筛选,从而提高误码率预测的精度.在小样本数据的情况下,采用Matlab建立基于改进的最小二乘支持向量机泥浆连续波数据传输模型.仿真结果表明该模型能够有效地避免陷入局部最优问题,具有较强的泛化能力和预测能力.通过与误差反传前馈(Back propagation,BP)和Elman神经网络预测模型对比可知,该模型预测精度更高,预测值更接近于实际值,可以用于泥浆连续波数据传输误码率预测.     

基于改进PSO算法和LS-SVM的短期电力负荷预测

针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好的预测精确度。     

基于小波和LS-SVM的软测量建模方法

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线检测的问题,提出了一种基于小波和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法.首先通过小波变换把样本数据序列分解为不同频段的子序列,然后对这些子序列分别采用LS-SVM进行建模,最后通过小波重构得到主导变量的估计值.其中采用量子粒子群算法(PSO)来优化选取LS-SVM参数.通过仿真实验验证此方法,实验结果表明所提出的方法具有估计精度高、泛化能力强等优点.     

基于支持向量机的迟滞系统建模及性能研究

迟滞系统广泛存在于各工程领域,但由于迟滞非线性系统的不确定性、状态不可测等特性,因此迟滞系统在建模方面存在一定的困难。针对上述问题,提出了一种采用最小二乘支持向量回归机的解决方案,对系统进行建模方法的研究,并利用粒子群算法、量子粒子群算法等对最小二乘支持向量机中的惩罚参数γ和核函数参数σ的组合进行优化,以提高模型性能及泛化能力。仿真结果表明,利用粒子群优化算法的最小二乘支持向量回归机对迟滞系统的模型仿真可以得到较好的结果。     

基于双自适应AIS-PSO的瓦斯浓度软测量模型

为解决煤矿单传感器瓦斯浓度预测精度不足的问题,将自适应人工免疫系统(AIS)与自适应粒子群(PSO)相结合,建立多参数并行双自适应AIS-PSO算法的瓦斯浓度软测量模型。通过分析煤矿井下环境参数对瓦斯浓度监测的影响,将矿井下温度及风速等环境参数作为软测量模型输入,上隅角瓦斯浓度作为模型输出。利用并行双自适应AIS-PSO算法对最小二乘支持向量机(LS-SVM)的核参数σ和正则化参数γ进行寻优,并与PSO-LSSVM、LS-SVM结果进行对比。结果表明:PSO-LSSVM平均相对误差为5.5083%,LS-SVM平均相对误差为8.6883%,并行双自适应AIS-PSO软测量模型的平均相对误差为2.0165%,最小相对误差为1.194%,与另两种方法相比具有较高的预测精度和泛化能力。