基于SVR的非线性动态系统建模方法研究

提出一种基于支持向量回归机(SVR)的非线性动态系统建模方法。用非线性静态子环节和线性动态子环节串联——Hammerstein模型来描述非线性动态系统。然后,通过函数展开将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的线性形式,从而建立起线性中间模型。再由SVR算法辨识出中间模型参数。最后,通过中间模型参数与Hammerstein模型参数之间的关系,实现原系统的非线性静态环节和线性动态环节的同时辨识。用非线性动态系统标定实验数据进行测试,建模结果表明所提方法具有如下优点：1)只需进行一次动态标定实验; 2)能给出非线性动态模型的数学解析表达式;3)充分利用SVR的优点,使所建模型具有更好的鲁棒性。该研究为非线性动态系统建模又提供了一种新方法。     

基于SVR的瓦斯传感器故障诊断方法

介绍了回归型支持向量机（SVR）的基本原理,建立了基于SVR的传感器时间预测模型,对时间预测器实行离线训练、在线应用的方法,用训练好的SVR模型模拟煤矿井下瓦斯传感器系统的动态特性,阐述了瓦斯传感器故障诊断和信号恢复的实现过程。仿真结果表明：SVR时间预测器能准确预测和跟踪瓦斯传感器的输出,及时诊断出传感器故障信息,并对传感器信号进行恢复,实验验证了该方法的正确性和有效性。     

中高分辨率遥感影像融合研究

以浙江省衢州市的一个区域作为研究区,在阐述遥感图像融合原理的基础上,以QuickBird、SPOT5和Landsat ETM+全色与多光谱遥感图像为数据源,应用Brovey变换、SVR变换、PCA变换、Pansharp变换和Gram-schmidt变换等融合方法,对上述3类遥感图像进行了融合试验和分析,并从光谱信息和空间信息两个方面对融合效果进行计算分析,来比较这几种融合算法用于QuickBird、SPOT5、ETM+遥感图像融合的效果。研究结果表明,在QuickBird影像融合时Gram-schmidt变换法的效果最好。Pansharp变换法在SPOT5影像融合时综合效果优于其它方法。ETM+影像融合时,Gram-schmidt变换的光谱退化最小;在空间信息增强方面:Brovey变换在波段2、3融合时效果最好,在波段1、5、7上,SVR变换法优于其它变换法,而波段4融合时则是Pansharp变换最佳。     

A new hybrid Modified Firefly Algorithm and Support Vector Regression model for accurate Short Term Load Forecasting

Precise forecast of the electrical load plays a highly significant role in the electricity industry and market. It provides economic operations and effective future plans for the utilities and power system operators. Due to the intermittent and uncertain characteristic of the electrical load, many research studies have been directed to nonlinear prediction methods. In this paper, a hybrid prediction algorithm comprised of Support Vector Regression (SVR) and Modified Firefly Algorithm (MFA) is proposed to provide the short term electrical load forecast. The SVR models utilize the nonlinear mapping feature to deal with nonlinear regressions. However, such models suffer from a methodical algorithm for obtaining the appropriate model parameters. Therefore, in the proposed method the MFA is employed to obtain the SVR parameters accurately and effectively. In order to evaluate the efficiency of the proposed methodology, it is applied to the electrical load demand in Fars, Iran. The obtained results are compared with those obtained from the ARMA model, ANN, SVR-GA, SVR-HBMO, SVR-PSO and SVR-FA. The experimental results affirm that the proposed algorithm outperforms other techniques.     

改进型支持向量回归预测模型的轧机轧制力预测

对轧机轧制力预测模型进行研究.使用人工鱼群优化算法对支持向量回归(SVR)参数选取进行最优的参数组合,将粒子群优化算法引入到常规人工鱼群算法中,并对其进行改进,提高了人工鱼群算法的性能.研究结果表明:Ekelund模型的轧制力计算结果误差较大,超过了10％,常规SVR预测模型的轧制力预测精度低于10％,而本文研究的改进SVR预测模型得到的轧制力误差低于5％,说明通过人工鱼群算法优化SVR算法模型的参数能够提高预测模型的预测精度,并且预测消耗时间在3种预测模型中是最短的.     

基于相似日理论和LIBSVM软件中SVR算法的光伏发电系统输出功率预测方法

由于光伏发电具有间歇性、波动性的特点,因此准确预测并网型光伏发电系统的输出功率对电网调度,以及电网的安全稳定和经济高效运行具有重要意义.提出了一种基于相似日理论和LIBSVM软件中支持向量机回归(SVR)算法的光伏发电系统输出功率预测方法.通过实例进行仿真验算,并与同样采用相似日理论的反向传播(BP)神经网络算法、径向...     

采用加速减量策略的快速在线支持向量回归算法

针对在线支持向量同归(online support vector regression,online SVR)算法进行复杂时间序列精确预测时效率较低的问题,提出一种改进减量训练策略的快速预测方法,通过对非支持向量样本的采样选择,采取加速减量训练实现对在线训练数据集规模的缩减,从而达到快速在线训练和预测的目的.将该算法应用于黑龙江移动通信话务量数据的预测中,实验结果表明,在保持Online SVR预测精度的条件下,算法执行效率得到大幅提高.     

支持向量机的开关磁阻电动机转子位置估计器

用支持向量机回归函数来逼近转子位置角与相磁链、相电流之间存在的非线性关系,通过对离线获取的磁化曲线的学习,得到作为转子位置估计器的支持向量回归估计函数。并将其应用于在线仿真试验中进行验证,取得了比较理想的试验结果,证明了该方法的有效性。     

Non-Intrusive Objective Speech Quality Measurement Based on Fuzzy GMM and SVR for Narrowband Speech

Based on fuzzy Gaussian mixture model (FGMM) and support vector regression (SVR),an improved version of non-intrusive objective measurement for assessing quality of output speech without inputting clean speech is proposed for narrowband speech.Its perceptual linear predictive (PLP) features extracted from clean speech and clustered by FGMM are used as an artificial reference model.Input speech is separated into three classes,for each a consistency parameter between each feature pair from test speech signals...