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Fuzzy least squares support vector machine soft measurement model based on adaptive mutative scale chaos immune algorithm 被引量:8
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作者 王涛生 左红艳 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第2期593-599,共7页
In order to enhance measuring precision of the real complex electromechanical system,complex industrial system and complex ecological & management system with characteristics of multi-variable,non-liner,strong cou... In order to enhance measuring precision of the real complex electromechanical system,complex industrial system and complex ecological & management system with characteristics of multi-variable,non-liner,strong coupling and large time-delay,in terms of the fuzzy character of this real complex system,a fuzzy least squares support vector machine(FLS-SVM) soft measurement model was established and its parameters were optimized by using adaptive mutative scale chaos immune algorithm.The simulation results reveal that fuzzy least squares support vector machines soft measurement model is of better approximation accuracy and robustness.And application results show that the relative errors of the soft measurement model are less than 3.34%. 展开更多
关键词 chaos immune algorithm FUZZY support vector machine
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样本不平衡条件下煤矿突水水源识别——以谢桥煤矿为例
2
作者 王彦彬 闫晓杉 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第7期2553-2561,共9页
为了有效识别煤矿突水水源,以保障煤矿安全生产,使用合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique, SMOTE)补充少数类样本,继而采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)模型对突水水源进行识别。试验选取96条... 为了有效识别煤矿突水水源,以保障煤矿安全生产,使用合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique, SMOTE)补充少数类样本,继而采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)模型对突水水源进行识别。试验选取96条谢桥煤矿水化学数据进行分析,首先对样本数据进行标准化处理和主成分分析(Principal Component Analysis, PCA),将数据集划分为训练集和测试集,对训练集中少数类样本采用SMOTE法生成新的样本,然后采用改进混沌哈里斯鹰优化(Chaos Harris Hawks Optimization, CHHO)算法结合十折交叉验证优化支持向量机惩罚因子C和径向基函数(Radial Basis Function, RBF)核的参数γ,根据优化结果建立突水水源识别模型,对测试集中突水水源进行识别。将该方法与朴素贝叶斯、随机森林所得结果进行比较,结果显示,采用本方法对测试集识别结果准确性优于其他两种方法,表明该方法在突水水源识别上具有良好的实用性和有效性。 展开更多
关键词 安全工程 突水水源识别 主成分分析 合成少数类过采样技术 混沌哈里斯鹰优化算法 支持向量机
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改进的混沌人工蜂群算法-支持向量机漏钢预报模型
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作者 张凯俊 张本国 +1 位作者 马棒棒 张瑞忠 《材料与冶金学报》 北大核心 2025年第3期237-242,共6页
支持向量机(SVM)是连铸漏钢预报的常用方法,针对支持向量机算法参数选取难度较大的问题,提出了一种改进的混沌人工蜂群算法-支持向量机(ICABC-SVM)漏钢预报模型.首先,利用伯努利(Bernoulli)混沌映射初始化蜂群种群,增加种群多样性;其次... 支持向量机(SVM)是连铸漏钢预报的常用方法,针对支持向量机算法参数选取难度较大的问题,提出了一种改进的混沌人工蜂群算法-支持向量机(ICABC-SVM)漏钢预报模型.首先,利用伯努利(Bernoulli)混沌映射初始化蜂群种群,增加种群多样性;其次,引入莱维(Levi)飞行策略,改进蜂群的搜索方式,扩大蜂群的搜索空间;最后,将支持向量机参数作为食物源进行寻优,并结合钢厂的历史生产数据,对ICABC-SVM模型进行训练和测试.结果表明:ICABC算法精度更高,具有良好的自适应能力;ICABC-SVM模型预报准确率为98.57%,报出率为100.00%,兼具实用性与可行性. 展开更多
关键词 漏钢预报 混沌映射 人工蜂群算法 莱维飞行 支持向量机
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基于集成CSSOA-SVM的原油近红外光谱分析系统故障诊断方法
4
作者 刘克淳 陈夕松 胡云云 《石油炼制与化工》 北大核心 2025年第7期147-152,共6页
为解决原油近红外(NIR)光谱分析系统在故障诊断中存在的高维特征、易陷入局部最优解和诊断精准度不足等问题,提出了一种基于集成混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)优化支持向量机(SVM)模型参数寻优过程的CSSOA-SVM故障诊断方法,其克服SVM诊... 为解决原油近红外(NIR)光谱分析系统在故障诊断中存在的高维特征、易陷入局部最优解和诊断精准度不足等问题,提出了一种基于集成混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)优化支持向量机(SVM)模型参数寻优过程的CSSOA-SVM故障诊断方法,其克服SVM诊断精度较差、传统麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优的不足,而提升了收敛速率和分类能力;进而,结合AdaBoost学习框架集成多个CSSOA-SVM基分类模型,通过动态调整样本和基分类模型权重增强了模型对复杂故障模式的识别能力和模型稳定性。结果表明,集成CSSOA-SVM分类诊断模型对6种常见故障的诊断准确率达95.48%,相较传统方法在诊断准确率、模拟收敛速率和模型稳健性方面优势显著,为原油NIR光谱分析系统的故障诊断提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 原油近红外光谱分析系统 故障诊断 混沌麻雀搜索优化算法 支持向量机优化 集成学习
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基于PCA-NIPSO-SVM组合的铜锍中锑含量预测模型 被引量:1
5
作者 李林波 刘子杨 +4 位作者 杨建军 王昭峰 崔雅茹 段中兴 陈毅鹏 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2024年第11期108-118,共11页
铜锍是造锍熔炼的产物,同时也是吹炼生产粗铜的原料,锑作为铜锍中很难脱除的杂质,其含量的控制对铜品位、火法精炼阳极炉寿命、电解精炼阴极板质量等均具有重要影响。鉴于目前铜冶炼中有关锑含量控制预测研究较少、特征选取和预测结果... 铜锍是造锍熔炼的产物,同时也是吹炼生产粗铜的原料,锑作为铜锍中很难脱除的杂质,其含量的控制对铜品位、火法精炼阳极炉寿命、电解精炼阴极板质量等均具有重要影响。鉴于目前铜冶炼中有关锑含量控制预测研究较少、特征选取和预测结果较差等问题,提出了多种算法组合并优化的支持向量机模型。使用灰色关联分析(GRA)和主成分分析(PCA)对特征参数进行筛选和降维,并融合改进Sine混沌映射的新型粒子群算法(NIPSO)对支持向量机(SVM)进行优化,最后根据冶炼数据进行测试、训练和预测。实验结果显示PCA-NIPSO-SVM相较于PCA-PSO-SVM、PSO-SVM和SVM对锑的预测性能有较大提升,其评价指标MAE、MSE和RMSE分别为0.0118155、0.0002256及0.0150197。基于改进Sine混沌映射粒子群算法优化的支持向量机预测模型能够较好地预测铜锍中锑的含量,为氧气底吹炼铜的配料方案和工艺控制提供借鉴。 展开更多
关键词 粒子群算法 灰色关联分析 支持向量机 Sine混沌映射
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混沌-支持向量机回归在流量预测中的应用研究 被引量:49
6
作者 罗赟骞 夏靖波 王焕彬 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第7期244-246,共3页
为了提高流量预测准确性,将混沌理论和支持向量机回归应用于网络流量预测。采用相空间重构理论计算实际流量的延时、嵌入维数和Lyapunov指数,证实网络流量存在混沌现象;据此建立混沌-支持向量机预测模型并确定训练样本对,对实际网络流... 为了提高流量预测准确性,将混沌理论和支持向量机回归应用于网络流量预测。采用相空间重构理论计算实际流量的延时、嵌入维数和Lyapunov指数,证实网络流量存在混沌现象;据此建立混沌-支持向量机预测模型并确定训练样本对,对实际网络流量数据进行预测。结果表明,该方法能有效地进行流量预测,相对于BP神经网络方法,该方法具有更好的预测精度。 展开更多
关键词 支持向量机 流量预测 回归 混沌
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带混沌侦查机制的蚁狮优化算法优化SVM参数 被引量:24
7
作者 赵世杰 高雷阜 +1 位作者 于冬梅 徒君 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第5期722-731,共10页
蚁狮优化算法作为一种新的仿生智能算法,有许多有待完善和发展的方面。由于在算法迭代过程中蚁狮种群存在适应度相对较差的个体,若蚂蚁选定该蚁狮进行随机游走将会增加算法陷入局部极值的可能性,同时会影响算法的寻优性能。针对该问题,... 蚁狮优化算法作为一种新的仿生智能算法,有许多有待完善和发展的方面。由于在算法迭代过程中蚁狮种群存在适应度相对较差的个体,若蚂蚁选定该蚁狮进行随机游走将会增加算法陷入局部极值的可能性,同时会影响算法的寻优性能。针对该问题,借鉴人工蜂群算法的侦查思想,在蚁狮原有信息的基础上引进混沌搜索机制,提出了一种带混沌侦查机制的蚁狮优化算法。该算法首先将排序蚁狮种群中适应度较差的个体定义为侦查蚁狮,并将其原始位置信息作为Fuch混沌映射的初始值,然后通过一定次数的混沌搜索迭代获得一个适应度值更优的位置再重新赋值给侦查蚁狮,以提高蚁狮种群的优良性和算法的寻优性能。最后将改进蚁狮优化算法用于支持向量机参数的优化中,以UCI标准数据库中的数据进行数值实验,结果表明改进算法具有较强的寻优性能和较好的算法稳定性。 展开更多
关键词 蚁狮优化算法 混沌 侦查机制 支持向量机 参数优化
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基于支持向量机(SVM)的回采工作面瓦斯涌出混沌预测方法研究 被引量:14
8
作者 何利文 施式亮 +1 位作者 宋译 刘影 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期42-46,共5页
针对瓦斯涌出传统的线性预测方法存在的问题,根据瓦斯涌出时间序列固有的确定性和非线性,利用混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,结合基于机器学习理论的支持向量机(SVM),建立基于SVM理论的瓦斯涌出混沌时间序列预测模型。经Ⅱ1024... 针对瓦斯涌出传统的线性预测方法存在的问题,根据瓦斯涌出时间序列固有的确定性和非线性,利用混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,结合基于机器学习理论的支持向量机(SVM),建立基于SVM理论的瓦斯涌出混沌时间序列预测模型。经Ⅱ1024回采工作面瓦斯涌出时间序列仿真计算,仿真结果显示该预测模型具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度。同时,该模型具有以往传统机器学习的瓦斯涌出预测模型建立简便、训练速度快等优点。由于充分考虑瓦斯涌出时间序列的混沌性,并利用SVM预测的优良特性,使得预测更科学。 展开更多
关键词 支持向量机(SVM) 瓦斯涌出 混沌 相空间重构 时间序列
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爪极发电机建模及参数优化设计 被引量:15
9
作者 鲍晓华 王群京 +1 位作者 倪有源 钱喆 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第21期138-142,共5页
建立了爪极发电机的三维有限元模型,对其漏磁进行了深入的分析。通过电机参数样本空间设计,利用支持向量机对爪极发电机的漏磁系数进行非线性回归建模分析,然后基于混沌理论对爪极发电机结构参数进行优化。仿真结果表明,支持向量机用于... 建立了爪极发电机的三维有限元模型,对其漏磁进行了深入的分析。通过电机参数样本空间设计,利用支持向量机对爪极发电机的漏磁系数进行非线性回归建模分析,然后基于混沌理论对爪极发电机结构参数进行优化。仿真结果表明,支持向量机用于爪极发电机非参数建模准确可行,并且是高效的,非常适合于需要大规模迭代计算的参数优化。将有限元电磁仿真与支持向量机结合用于非参数建模,以及在非参数模型的基础上用混沌进行优化,为爪极发电机及其它的电磁工程设计提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 爪极发电机 三维有限元 支持向量机 漏磁系数 混沌
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混沌最小二乘支持向量机及其在发酵过程建模中的应用 被引量:12
10
作者 熊伟丽 姚乐 徐保国 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期4585-4591,共7页
针对青霉素发酵过程的参数检测存在不确定因素,提出一种基于混沌最小二乘支持向量机的青霉素浓度预测方案。采用混沌优化算法对最小二乘支持向量机参数进行寻优,建立了一种混沌最小二乘支持向量机模型。首先,利用该模型对两种常规非线... 针对青霉素发酵过程的参数检测存在不确定因素,提出一种基于混沌最小二乘支持向量机的青霉素浓度预测方案。采用混沌优化算法对最小二乘支持向量机参数进行寻优,建立了一种混沌最小二乘支持向量机模型。首先,利用该模型对两种常规非线性函数曲线进行了仿真回归,结果表明,算法具有良好的建模精度;其次,基于Pensim仿真平台,运用文中方法预测青霉素发酵过程的产物量,实验仿真表明混沌优化算法具有良好的全局优化性能,在参数选择中可以有效避免陷入局部最小值,基于混沌优化的最小二乘支持向量机具有较高的建模精度。 展开更多
关键词 混沌 最小二乘支持向量机 建模 青霉素
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基于混沌鲶鱼效应的人工蜂群算法及应用 被引量:21
11
作者 王生生 杨娟娟 柴胜 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1731-1737,共7页
针对目前人工蜂群算法的早熟收敛、陷入局部极值等问题,提出一种基于混沌鲶鱼效应的改进人工蜂群算法.首先,采用随机性更高的混沌序列初始化蜂群以扩大其遍布范围;其次,集成了鲶鱼效应和混沌理论提出了混沌鲶鱼蜂,并引入了它与跌入局部... 针对目前人工蜂群算法的早熟收敛、陷入局部极值等问题,提出一种基于混沌鲶鱼效应的改进人工蜂群算法.首先,采用随机性更高的混沌序列初始化蜂群以扩大其遍布范围;其次,集成了鲶鱼效应和混沌理论提出了混沌鲶鱼蜂,并引入了它与跌入局部极值的蜂群之间的有效竞争协调机制,从而增进蜜蜂群体跳出局部最优解、加速收敛的能力.支持向量机的学习能力主要取决于其惩罚因子C和核函数参数的合理选择,对其参数的优化可以提升其学习效果,然而现行算法均存在一定局限性.基于我们提出的改进人工蜂群算法,对支持向量机的参数进行了优化.最后,在UCI(加州大学欧文分校)数据集和行为识别真实数据集上进行了测试,验证基于改进人工蜂群算法的支持向量机具有更强的分类性能. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 混沌理论 鲶鱼效应 支持向量机 行为识别
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一种改进的CPSO-LSSVM软测量模型及其应用 被引量:21
12
作者 乔宗良 张蕾 +2 位作者 周建新 司风琪 徐治皋 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期234-240,共7页
针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在处理大规模数据集的回归和分类问题时缺少支持向量所具有的稀疏性和难以确定最佳模型参数值的问题,提出一种改进算法,利用样本间马氏距离分析样本相似程度,剔除部分相关样本,对样本集进行约简,以恢复LS... 针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在处理大规模数据集的回归和分类问题时缺少支持向量所具有的稀疏性和难以确定最佳模型参数值的问题,提出一种改进算法,利用样本间马氏距离分析样本相似程度,剔除部分相关样本,对样本集进行约简,以恢复LS-SVM的稀疏性,进而利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群优化算法(CPSO)对LS-SVM建模过程中的模型参数进行优化选择,以提高模型的拟合精度和泛化能力。将提出的改进算法用于湿法脱硫系统浆液pH值的软测量建模,给出了应用该方法的具体步骤,研究结果表明,该算法取得了较高的建模精度和泛化能力,为pH值的在线实时监测提供了一个有效手段。 展开更多
关键词 混沌粒子群优化 马氏距离 最小二乘支持向量机 稀疏性 pH值 软测量
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基于小波的支持向量机算法研究 被引量:25
13
作者 林继鹏 刘君华 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期816-819,共4页
基于小波对偶框架和支持向量核函数的条件,提出了一种支持向量小波核函数.该核函数利用小波的多尺度插值特性和稀疏变化特性,不仅提高了模型的精度和迭代的收敛速度,而且还适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而在提高... 基于小波对偶框架和支持向量核函数的条件,提出了一种支持向量小波核函数.该核函数利用小波的多尺度插值特性和稀疏变化特性,不仅提高了模型的精度和迭代的收敛速度,而且还适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而在提高支持向量机(SVM)泛化能力的同时,提高了辨识效果和减少了计算量.基于该核函数和正则化理论提出的最小二乘小波支持向量机用于非线性系统辨识,对SINC函数的逼近,该小波核得到的均方根误差不足高斯径向基核的1/12,对logistic混沌序列预测的均方根误差不超过8×10-6,同时实验表明,预测的长度对预测均方根误差没有显著影响,这表明小波核SVM具有更好的泛化能力. 展开更多
关键词 小波核 混沌 支持向量机 泛化能力
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混沌支持向量机在变压器局部放电检测中的应用 被引量:5
14
作者 李继胜 陈立彬 +3 位作者 赵学风 孙振权 罗勇芬 李彦明 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期104-106,111,共4页
针对变压器故障诊断中缺少实际典型故障样本的问题,提出了混沌支持向量机(CSVMs)变压器局部放电检测方法。该方法采用K均值聚类(KMC)对变压器油中5种特征气体样本进行预选取作为特征向量,输入到混沌优化多分类支持向量机中进行训练,建立... 针对变压器故障诊断中缺少实际典型故障样本的问题,提出了混沌支持向量机(CSVMs)变压器局部放电检测方法。该方法采用K均值聚类(KMC)对变压器油中5种特征气体样本进行预选取作为特征向量,输入到混沌优化多分类支持向量机中进行训练,建立CSVMs诊断模型,实现对故障样本的诊断分类。实例分析表明,KMC算法浓缩了故障信息,有效地解决了确定模型参数时耗时巨大的问题;混沌优化较好地提高了模型的推广能力。该方法在有限样本情况下,能够达到较高的故障正判率,满足变压器故障自动诊断的目的。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 K均值聚类 混沌优化 支持向量机
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基于支持向量机属性约简集成的模拟电路故障诊断 被引量:34
15
作者 马超 陈西宏 +1 位作者 徐宇亮 姚懿玲 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期660-666,共7页
针对模拟电路故障数据存在大量无关或冗余特征的特点,为进一步提高故障诊断准确率,提出支持向量机属性约简集成的模拟电路故障诊断新方法。首先证明一致决策表属性约简与集合覆盖的等价性,将最优属性约简问题转化成最小集合覆盖问题;然... 针对模拟电路故障数据存在大量无关或冗余特征的特点,为进一步提高故障诊断准确率,提出支持向量机属性约简集成的模拟电路故障诊断新方法。首先证明一致决策表属性约简与集合覆盖的等价性,将最优属性约简问题转化成最小集合覆盖问题;然后在结合混沌优化产生初始信息素分布和进行混沌扰动的基础上,设计求解最小集合覆盖问题的混沌蚁群算法;最后给出基于属性约简集成的模拟电路故障诊断模型。用双二次滤波电路对算法进行验证,取得97.8%的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,结果显示了本文方法的优越性。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 支持向量机集成 属性约简 混沌蚁群优化算法 集合覆盖
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日前交易边际电价的预测方法 被引量:6
16
作者 杨波 赵遵廉 +1 位作者 陈允平 韩启业 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期144-150,共7页
在电力市场日前交易中,边际电价对独立发电商、输配电服务提供者、电力零售商和电力客户等市场成员的经济利益影响重大。针对电力市场研究的热点问题即边际电价预测问题,分析了边际电价的微观经济机理,指出供求均衡规律是影响边际电价... 在电力市场日前交易中,边际电价对独立发电商、输配电服务提供者、电力零售商和电力客户等市场成员的经济利益影响重大。针对电力市场研究的热点问题即边际电价预测问题,分析了边际电价的微观经济机理,指出供求均衡规律是影响边际电价的主要因素,以及边际电价具有周期性、波动性和分时均值回复等特征;对边际电价预测方法从ARIMA模型、GARCH模型、动态回归模型、传递函数模型、灰色系统模型、混沌相空间重构、人工神经网络、委员会机器、支持向量机、市场模拟等方面进行了评述;提出了选择边际电价预测方法的建议,并指出由于市场力、博弈、串谋、容量持留等因素会影响预测精度,因此组合预测模型是提高预测精度的一种可行方法。 展开更多
关键词 边际电价 ARIMA GARCH 灰色系统 混沌 人工神经网络 委员会机器 支持向量机
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基于CPSO-LSSVM的汽轮机热耗率软测量模型 被引量:11
17
作者 王莉莉 陈国彬 +2 位作者 李一龙 刘超 牛培峰 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期706-712,739,共8页
为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于变空间Logistic混沌粒子群算法(CPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机热耗率软测量模型。采用变空间Logistic混沌搜索策略和粒子镜像越界处理策略来改善粒子群算法(PSO)的全局... 为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于变空间Logistic混沌粒子群算法(CPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机热耗率软测量模型。采用变空间Logistic混沌搜索策略和粒子镜像越界处理策略来改善粒子群算法(PSO)的全局优化性能,提出了CPSO优化最小二乘支持向量机的超参数以改善模型预测精度,并以某600 MW汽轮机组为研究对象,利用该机组的运行数据建立CPSO-LSSVM的热耗率预测模型。结果表明:CPSO-LSSVM模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,能够准确有效地预测热电厂的汽轮机热耗率。 展开更多
关键词 热耗率 粒子群算法 最小二乘支持向量机 混沌搜索 软测量模型
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混沌时间序列支持向量机模型及其在径流预测中应用 被引量:50
18
作者 于国荣 夏自强 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期116-122,共7页
以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取。利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用改进小数据量法计算最大Lyapunov指数,对宜昌站月径流时间序列进行混沌特性识别。在运用... 以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取。利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用改进小数据量法计算最大Lyapunov指数,对宜昌站月径流时间序列进行混沌特性识别。在运用混沌时间序列的支持向量机模型对月径流预测的应用中,引入了径向基核函数,简化了非线性问题的求解过程。实例表明,该模型能较好地处理复杂的水文序列,具有较高的泛化能力和很好的预测精度。 展开更多
关键词 混沌 相空间重构 水文时间序列 支持向量机 径向基核函数 径流预测
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基于相空间重构的支持向量机方法在径流中长期预报中应用 被引量:10
19
作者 刘冀 王本德 +1 位作者 袁晶瑄 周惠成 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期591-595,共5页
水文中长期预报对于水资源规划管理、水库及水电站调度具有十分重要的意义.针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于相空间重构的支持向量机(SVM)预报方法.该方法首先对径流时间序列进行混沌辨识,然后对其进行相空间重构,采用基于结构风... 水文中长期预报对于水资源规划管理、水库及水电站调度具有十分重要的意义.针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于相空间重构的支持向量机(SVM)预报方法.该方法首先对径流时间序列进行混沌辨识,然后对其进行相空间重构,采用基于结构风险最小化的SVM进行径流预报.对于SVM的参数优选问题,以径向基核函数作为核函数,采用混沌变尺度优化方法进行参数寻优.实例表明,该方法优于SVM和人工神经网络(ANN)预报方法,且具有良好的泛化推广能力. 展开更多
关键词 径流中长期预报 相空间重构 支持向量机 混沌优化 人工神经网络
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基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识 被引量:6
20
作者 王志强 李立君 +3 位作者 黄雁 左青松 钱承 粟键鑫 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期202-207,共6页
针对火灾信号特征参数的模糊特性,采用混沌量子遗传算法对模糊最小二乘支持向量机的参数进行优化,建立基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识模型。研究结果表明:基于混沌量子遗传算法的模糊最小二乘支持向量机火灾辨识模型相对误差... 针对火灾信号特征参数的模糊特性,采用混沌量子遗传算法对模糊最小二乘支持向量机的参数进行优化,建立基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识模型。研究结果表明:基于混沌量子遗传算法的模糊最小二乘支持向量机火灾辨识模型相对误差为1.1%,具有较高的辨识精度;火灾信号辨识性能指标即O2质量分数减少值权重γ1、H2质量分数权重γ2、烟气质量分数权重γ3、温度权重γ4和CO质量分数权重γ5满足:γ3>γ4>γ5>γ1>γ2。 展开更多
关键词 混沌量子遗传算法 模糊最小二乘支持向量机 火灾辨识
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