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991.
结合支持向量机和近邻法的太阳耀斑预报方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高太阳耀斑预报模型的预报精度,提出了一种结合支持向量机和近邻法(SVM-KNN方法)的太阳耀斑预报方法.将太阳耀斑预报问题看作一个模式识别问题,在此基础上建立新的预报方法.选择太阳活动区的特征参量作为预报因子,如果活动区未来48小时发生大于等于M级耀斑标识为正例样本,未发生耀斑为反例样本,由这些样本组成训练集代入SVM训练算法构造了耀斑预报模型.通过输入活动区的特征参量值,预报模型使用SVM-KNN分类算法预报该活动区未来2天内是否发生太阳耀斑.模拟预报结果表明,新方法比使用SVM方法具有较高的报准率,可以应用到其它太阳活动预报领域. 相似文献
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针对Kalman预测在非线性系统故障预报中预测误差较大的问题.提出一种基于支持向量机预测新息的Kalman预测方法.根据未知非线性系统的典型变量分析子空间模型进行Kalman预测.采用支持向量机时间序列预测算法预测未来时刻的新息,利用新息进行Kalman单步和多步预报.在连续搅拌反应器上的仿真研究表明:所提出方法能准确地预测较长时间段内故障过程的劣化趋势,预知可能发生的故障,使操作人员有时间采取必要措施消除故障隐患. 相似文献
995.
针对非线性过程预测控制的模型预测和滚动优化问题,提出一种蚁群算法滚动优化的最小二乘支持向量机(LS-SVM)新型预测控制器.该控制器以建模简单,精度高的LS-SVM作为预测模型,蚁群算法作为滚动优化策略,避免了滚动优化中复杂的梯度计算.仿真研究表明,该控制器具有良好的非线性控制效果.
相似文献996.
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998.
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