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基于贝叶斯优化支持向量回归的煤自燃温度预测模型
1
作者 杨海燕 胡新成 +1 位作者 蔡佳文 余照阳 《工矿自动化》 北大核心 2025年第7期36-43,51,共9页
针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标... 针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标气体数据进行收集与处理。利用Spearman相关性分析选择与煤温相关性较强的指标气体并分析指标气体生成量间的共线性;对选择的指标气体进行主成分分析,解决多重共线性问题的同时降低维数;采用5折交叉验证方法划分训练集和测试集,通过平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和判定系数(R^(2))指标,对BO-SVR模型的性能与SVR、粒子群优化SVR(PSO-SVR)和遗传算法优化SVR(GA-SVR)模型进行定量评价。结果表明,BO-SVR模型的MAE较其他3种模型分别降低了74.2%,36.7%和10.2%,RMSE分别降低了71.9%,33.3%和11.4%,R^(2)达0.9885,高于其他模型。选取山西煤炭进出口集团河曲旧县露天煤业有限公司的烟煤煤样开展平行试验,BO-SVR模型在新数据集上的MAE为4.9279℃,RMSE为6.4899℃,R^(2)达0.9853,与原数据集预测结果保持高度一致性。表明BO-SVR模型具有较好的泛化性、预测精度和鲁棒性,有助于提高预测煤自燃温度的准确性。 展开更多
关键词 煤自燃 贝叶斯优化 支持向量回归 指标气体 预测模型
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基于优化支持向量回归机的气浮单元水质预测模型
2
作者 陈霖 晏欣 +4 位作者 唐智和 冉照宽 李斌莲 栾辉 陈春茂 《工业水处理》 北大核心 2025年第5期157-165,共9页
为解决炼化污水处理系统气浮单元出水水质获取时滞严重的问题,构建了基于支持向量回归机(SVR)的气浮单元水质预测模型,利用皮尔逊相关系数(PCC)、斯皮尔曼相关系数(SCC)以及平均影响值算法(MIV)对模型输入参数进行降维,在此基础上利用... 为解决炼化污水处理系统气浮单元出水水质获取时滞严重的问题,构建了基于支持向量回归机(SVR)的气浮单元水质预测模型,利用皮尔逊相关系数(PCC)、斯皮尔曼相关系数(SCC)以及平均影响值算法(MIV)对模型输入参数进行降维,在此基础上利用交叉验证算法(K-CV)和网格搜索算法(GSA)对模型进行参数优化。结果表明,气浮单元出水COD和进水NH_(3)-N相关性最强,去除冗余变量,将NH_(3)-N作为模型输入可以有效提升模型预测精度。当惩罚因子c趋近于1,核函数参数g趋近于2000时,模型预测均方误差(MSE)最小(MSE=0.00067),预测精度最高;优化后SVR模型决定系数(R^(2))和相关性系数(r)分别为0.69和0.85,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.05,预测精度远高于传统SVR和经典BP-ANN模型。现场验证结果表明该模型能实现对气浮单元出水水质的有效预测,平均百分比误差<5%,预测时间<1 min,极大程度提高了水质数据的时效性。 展开更多
关键词 炼化企业 污水处理系统 气浮单元 支持向量回归机 水质预测模型
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机车前端薄壁吸能管仿真模型模糊参数的支持向量回归反求
3
作者 许平 黄启 +3 位作者 邢杰 何家兴 徐凯 许拓 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期28-35,共8页
为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限... 为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限元模型,进行台车冲击试验验证仿真模型准确性。通过拉丁超立方试验设计驱动有限元模型进行少量计算获得数据集,有限元模型中的模糊参数为输入变量,计算与试验载荷的差异为目标响应,通过SVR方法构建映射关系,并采用增强精英保留遗传算法(strengthen elitist genetic algorithm,SEGA)对超参数进行优化,确定SVR模型最佳配置;通过该最优SVR模型再次使用SEGA优化反求,获得最佳模糊参数组合。使用这组参数组合设置有限元模型,其仿真结果相较初始计算耐撞性指标和载荷曲线匹配程度都得到了提高。研究结果为有限元模型中模糊参数的准确设定、碰撞仿真的精度提升提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 耐撞性 薄壁圆管 有限元模型 模糊参数反求 支持向量机回归(SVR) 遗传算法
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基于支持向量回归(SVR)的马尾松木材脱脂率预测
4
作者 郭佳伦 钟浩珉 +1 位作者 赵俊博 陈瑶 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期151-161,共11页
【目的】脱脂处理是提升松木制品性能的重要手段,但传统脱脂率检测方法耗时且破坏试样。本研究旨在探索一种快速、无损的脱脂率检测方法,基于木材表面颜色变化,利用支持向量回归(SVR)构建脱脂率预测模型。【方法】采用氨气-水蒸气在高... 【目的】脱脂处理是提升松木制品性能的重要手段,但传统脱脂率检测方法耗时且破坏试样。本研究旨在探索一种快速、无损的脱脂率检测方法,基于木材表面颜色变化,利用支持向量回归(SVR)构建脱脂率预测模型。【方法】采用氨气-水蒸气在高温条件下对马尾松木材进行处理,分析不同条件对木材表面颜色参数和脱脂率的影响,探讨其相关性。利用3种不同的核函数(多项式核函数、Sigmoid核函数、径向基函数)构建基于SVR的脱脂率预测模型,并通过比较选择最优模型。【结果】经氨气-水蒸气热处理脱脂后,马尾松表面明度(L^(*))和黄蓝指数(b^(*))低于未处理木材,红绿指数(a^(*))则高于未处理木材。随着氨水质量分数和处理温度的增加,L^(*)、a^(*)和b^(*)呈逐渐降低趋势,总色差(ΔE^(*))逐渐增大,脱脂率随之提高。在180℃、较高氨水质量分数的处理条件下,ΔE^(*)达到最大值58.89,脱脂率达到最高值70.00%。颜色参数与脱脂率呈局部二次函数关系,相关系数最高为0.713。在以径向基函数为核函数的SVR模型中,预测含脂率和脱脂率的均方根误差分别为0.523和4.315,决定系数分别为0.847和0.823,该预测模型可应用于脱脂率检测的前期筛选。【结论】本研究成功构建了基于SVR的马尾松木材脱脂率预测模型。该模型在脱脂率检测的前期筛选中具有一定的应用价值,能够在一定程度上实现检测过程的快速、简便和无损化。本研究为马尾松木材脱脂率检测的效率提升和质量改进提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 支持向量回归 机器学习 预测模型 脱脂 马尾松 颜色参数
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基于逻辑回归和支持向量机耦合模型的滑坡易发性分析 被引量：10
5
作者 李成林 刘严松 +3 位作者 赖思翰 王地 何星慧 刘琦 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期75-86,共12页
滑坡灾害的发生具有累进性,进行滑坡易发性评价是防灾减灾的前提。以四川省旺苍县为例,使用频率比法判断12个滑坡影响因子的各分级区间滑坡敏感性,经波段集统计确定11个滑坡影响因子作为滑坡易发性评价因子,通过建立逻辑回归-支持向量机... 滑坡灾害的发生具有累进性,进行滑坡易发性评价是防灾减灾的前提。以四川省旺苍县为例,使用频率比法判断12个滑坡影响因子的各分级区间滑坡敏感性,经波段集统计确定11个滑坡影响因子作为滑坡易发性评价因子,通过建立逻辑回归-支持向量机(logistic regression-support vector machine,LR-SVM)耦合模型,搭建滑坡易发性评价体系,完成旺苍县滑坡易发性评价并进行模型精度比较。研究结果表明:逻辑回归-支持向量机耦合模型的评价指标结果均优于逻辑回归模型,易发性分区结果更合理,预测精度更高;在低易发区选取非滑坡点为提高滑坡易发性评价性能作用明显;研究区内道路、高程和NDVI对滑坡发育的敏感性较强;高易发区主要分布于低海拔的水系和道路两侧。 展开更多
关键词 滑坡易发性评价 逻辑回归 支持向量机 耦合模型 旺苍县
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基于灰色支持向量回归的起伏管线临界携液流速预测模型 被引量：1
6
作者 何鹏 韩建红 +4 位作者 丁鲁振 艾昕宇 梁裕如 由洋 卢雄 《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期103-111,119,共10页
延安气田起伏的地理形貌特征,致使其内部采气管线在低点及上倾段容易产生积液问题,制约气田正常生产,开展起伏管线临界携液流速的预测对保障采气管线流动安全和指导地面采气管线布线具有重要价值。为此,基于扩展双流体分相模型和PR气体... 延安气田起伏的地理形貌特征,致使其内部采气管线在低点及上倾段容易产生积液问题,制约气田正常生产,开展起伏管线临界携液流速的预测对保障采气管线流动安全和指导地面采气管线布线具有重要价值。为此,基于扩展双流体分相模型和PR气体物性方程,采用最小压力梯度法结合均匀设计构建了临界携液流速样本数据集,同时采用灰色关联计算了样本标签权重,并将其引入支持向量回归算法,构建了临界携液流速的回归预测模型,随后利用网格寻优算法,通过采用K-CV(交叉验证)对模型中超参数进行了优化设计,最后采用延安气田现场运行数据进行了模型准确性验证。研究结果表明:管径大小对临界携液流速影响最大,其次为上坡倾角、含水率和运行压力,其他因素的影响差距相对较小,网格分段寻优对比遗传、粒子群算法在模型超参数优化上具有较强稳定性。该预测模型对延安气田内部采气管线的临界携液流速预测具有较强准确性,可对其积液预测和防治提供理论支撑。 展开更多
关键词 气液混输管线 临界携液流速 支持向量回归模型 起伏输气管线 均匀设计 全局优化算法
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基于最小二乘支持向量回归的上边界模型构建
7
作者 刘小雍 曾成斌 +2 位作者 刘赟 何国锋 闫庚龙 《华南理工大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第12期139-150,共12页
目前,基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用,鉴于此,该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出,构建基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)的上边界模型,深入剖析了上边界模型的精度与稀疏... 目前,基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用,鉴于此,该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出,构建基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)的上边界模型,深入剖析了上边界模型的精度与稀疏特性之间的平衡关系对上边界模型输出的影响。首先,借助LSSVR的优化问题,将原等式线性约束变成满足上边界模型的不等式约束;接着,为提高模型精度,引入基于上边界模型预测输出与实际输出之间逼近误差的不等式约束;与此同时,借助LSSVR的权值二范数来控制上边界模型结构的复杂度,从而构建出新的目标函数,并与满足上边界模型的不等式约束建立新的优化问题;最后,对所建立的优化问题引入拉格朗日函数并借助Karush-Kuhn-Tucker最优化条件来获取相应的对偶优化问题,并将其转化为标准的二次规划问题来求解上边界模型的参数。由于所构造的新优化问题满足凸性,因此模型系数解是全局最优的。该文还通过实验分析了反映模型精度的最大逼近误差、均方根误差及反映模型稀疏特性的指标,论证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 上边界模型 对偶优化问题 全局最优解 最小二乘支持向量回归 二次规划
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基于支持向量回归的工业机器人空间误差预测 被引量：1
8
作者 乔贵方 高春晖 +2 位作者 蒋欣怡 徐思敏 刘娣 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第18期2783-2791,共9页
鉴于高端智能制造领域对高精度应用场景下的工业机器人绝对定位精度的更高要求。本文主要研究基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型的机器人空间误差预测方法。针对Staubli TX60型串联工业机器人进行了运动学建模和误... 鉴于高端智能制造领域对高精度应用场景下的工业机器人绝对定位精度的更高要求。本文主要研究基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型的机器人空间误差预测方法。针对Staubli TX60型串联工业机器人进行了运动学建模和误差分析。搭建了基于Leica AT960激光跟踪仪的机器人测量实验平台,并进行了大量空间位姿点的测量,通过真实数据集训练优化SVR模型。基于SVR方法对机器人实际位姿误差进行预测与补偿,避免了复杂的误差建模过程。机器人平均位置误差和平均姿态误差分别由补偿前的(0.7061 mm,0.1742°)降低至(0.0556 mm,0.0246°),位置误差降低了92.12%,姿态误差降低了85.88%。最后,通过与BP,Elman神经网络以及传统LM几何参数标定方法进行对比,验证了基于SVR模型进行空间误差预测对机器人位置和姿态误差降低效果的有效性和均衡性。 展开更多
关键词 支持向量回归 非模型标定 工业机器人 误差预测 机器人标定
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基于支持向量回归代理模型的STATCOM协同规划方法 被引量：4
9
作者 沈玉明 吴晓鸣 +4 位作者 冯沛儒 凌孺 许晓龙 罗永捷 池源 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2023年第10期66-73,共8页
在新型电力系统中,STATCOM容量的合理配置是电压稳定性提升的关键。本文提出了一种基于支持向量回归代理模型的STATCOM协同规划方法。首先,为了更好地评价短期电压稳定水平,引入了惩罚机制;然后,为了减少计算时间同时保证精度,以时域仿... 在新型电力系统中,STATCOM容量的合理配置是电压稳定性提升的关键。本文提出了一种基于支持向量回归代理模型的STATCOM协同规划方法。首先,为了更好地评价短期电压稳定水平,引入了惩罚机制;然后,为了减少计算时间同时保证精度,以时域仿真结果作为训练数据,并据此选择误差最小的核函数构建了基于支持向量回归的代理模型,最后结合代理模型和非支配遗传算法实现了STATCOM的容量优化配置。在PSS/E和Matlab中对IEEE39节点系统的联合仿真结果验证了所提方法的可行性。 展开更多
关键词 代理模型 支持向量回归 STATCOM 惩罚
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基于支持向量机的输电线路覆冰回归模型 被引量：45
10
作者 戴栋 黄筱婷 +3 位作者 代洲 郝艳捧 李立浧 傅闯 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期2822-2828,共7页
为对输电线路覆冰进行有效地监测、预测及预警,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的输电线路覆冰回归模型,用于输电线路覆冰情况的短期预测。这一研究工作是在MATLAB环境下,应用LIBSVM软件包编程进行建模仿真的;针... 为对输电线路覆冰进行有效地监测、预测及预警,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的输电线路覆冰回归模型,用于输电线路覆冰情况的短期预测。这一研究工作是在MATLAB环境下,应用LIBSVM软件包编程进行建模仿真的;针对实测微气象-覆冰数据多维、自由度大的特性,选定与覆冰相关性最大的气温、相对空气湿度数据以及覆冰参考量作为输入量,覆冰质量作为输出量;提出了基于支持向量机的超短期预测、短期迟滞预测和滚动预测3种预测模型,并通过实例数据仿真评估了模型的有效性。结果表明:超短期预测模型预测精度>90%,但时效仅15min、实用价值较低;短期迟滞预测模型和滚动预测模型在2h内预测精度均>80%,可适用于输电线路覆冰的短期实时预测;滚动预测模型理论上可预测更长期的覆冰情况,假设微气象参量恒定不变限制了其预测精度,若结合微气象预报将会有更好的预测效果。由于目前适用于建模仿真的完整覆冰数据较少,因此支持向量机用于建立输电线路覆冰回归模型的有效性和稳定性还有待进一步验证。 展开更多
关键词 覆冰 输电线路 支持向量机 回归模型 短期预测 在线监测
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自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法 被引量：14
11
作者 杨滨 杨晓伟 +3 位作者 黄岚 梁艳春 周春光 吴春国 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1621-1625,共5页
基于最小二乘支持向量机回归算法,本文在前期工作的基础上进行了扩展,提出了更加详尽的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法.与标准的LSSVR相比,本文提出的算法在学习新样本的时候利用了已有的学习结果,可以快速获得新的学习机.模拟... 基于最小二乘支持向量机回归算法,本文在前期工作的基础上进行了扩展,提出了更加详尽的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法.与标准的LSSVR相比,本文提出的算法在学习新样本的时候利用了已有的学习结果,可以快速获得新的学习机.模拟结果表明,自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法能够自适应地确定支持向量的数目,保留了QP方法在训练SVM时支持向量的稀疏性,在相近的回归精度下,该算法极大地提高了标准LSSVR学习的速度. 展开更多
关键词 支持向量机 自适应 迭代 回归 最小二乘
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基于蚁群优化最小二乘支持向量回归机的河蟹养殖溶解氧预测模型 被引量：40
12
作者 刘双印 徐龙琴 +1 位作者 李道亮 曾利华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第23期167-175,共9页
养殖池塘溶解氧是河蟹赖以生存的重要指标,及时准确地掌握溶解氧浓度变化趋势是确保高密度河蟹健康养殖的关键。为提高溶解氧预测精度和效率,该文提出了蚁群算法(ACA)优化最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的河蟹养殖溶解氧预测方法。采用... 养殖池塘溶解氧是河蟹赖以生存的重要指标,及时准确地掌握溶解氧浓度变化趋势是确保高密度河蟹健康养殖的关键。为提高溶解氧预测精度和效率,该文提出了蚁群算法(ACA)优化最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的河蟹养殖溶解氧预测方法。采用蚁群算法对最小二乘支持向量回归机的模型参数进行优化,并以自动获取的最佳参数组合构建溶解氧与其影响因子间非线性预测模型。利用该模型对江苏宜兴市2010年7月20日～7月28日期间高密度养殖池塘溶解氧进行预测。研究表明,该预测模型取得较好的预测效果,与支持向量回归机和BP神经网络相比,模型评价指标均方根误差、相对均方误差均值、平均绝对误差和和决定系数和运行时间分别为0.0328、0.0016、0.0448、0.9916和3.3275s均优于其他预测方法,ACA-LSSVR模型不仅计算复杂度低、收敛速度快、预测精度高、泛化能力强,还能满足实际高密度河蟹养殖溶解氧管理的需要,为其他领域的水质预测提供参考。 展开更多
关键词 模型 优化 算法 溶解氧预测 最小二乘支持向量回归机 河蟹养殖
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基于时变自回归模型与支持向量机的旋转机械故障诊断方法 被引量：23
13
作者 张龙 熊国良 +2 位作者 柳和生 邹慧君 陈慧 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期99-103,共5页
旋转机械如电机振动信号普遍存在非平稳性,同时对于某台设备已有的故障样本往往非常有限的。针对这些问题,提出一种基于时变参数自回归模型和支持向量机相结合的旋转机械故障诊断方法。首先通过对振动信号建立TVAR模型,提取模型系数及... 旋转机械如电机振动信号普遍存在非平稳性,同时对于某台设备已有的故障样本往往非常有限的。针对这些问题,提出一种基于时变参数自回归模型和支持向量机相结合的旋转机械故障诊断方法。首先通过对振动信号建立TVAR模型,提取模型系数及残差的方差作为信号特征,然后利用SVM对信号进行分类,继而实现故障自动识别。转子实验台实验结果表明该文方法能够有效提取非平稳信号的特征,并能在较少训练样本的情况下获得较好的诊断结果。 展开更多
关键词 旋转机械 时变自回归模型 支持向量机 非平稳信号 故障诊断
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基于自适应扰动量子粒子群算法参数优化的支持向量回归机短期风电功率预测 被引量：47
14
作者 陈道君 龚庆武 +2 位作者 金朝意 张静 王定美 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期974-980,共7页
智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm opt... 智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法中加入自适应早熟判定准则、混合扰动算子和动态扩张收缩系数,提出了自适应扰动量子粒子群优化算法(adaptive disturbance quantum-behaved particle swarm optimization,ADQPSO),并使用ADQPSO优化选择SVR的学习参数。实例研究表明,ADQPSO算法全局寻优能力强、鲁棒性好、计算耗时短,利用ADQPSO优化得到的SVR参数,可有效提高模型的预测精度;与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和径向基神经网络(radial basis functionneural network,RBFNN)相比,提出的ADQPSO-SVR能够提高短期风电功率预测的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 短期风电功率预测 学习参数选择 自适应扰动量子粒子群优化算法 支持向量回归机
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基于支持向量机回归的短时交通流预测模型 被引量：92
15
作者 傅贵 韩国强 +1 位作者 逯峰 许子鑫 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期71-76,共6页
将交通流预测的理论和方法引入交通控制系统,可提高交通控制系统对交通流变化的自适应能力.为此,文中通过引入核函数把短时交通流预测问题转化为高维空间中的线性回归问题,提出了基于支持向量机回归的短时交通流预测模型,并利用广州市... 将交通流预测的理论和方法引入交通控制系统,可提高交通控制系统对交通流变化的自适应能力.为此,文中通过引入核函数把短时交通流预测问题转化为高维空间中的线性回归问题,提出了基于支持向量机回归的短时交通流预测模型,并利用广州市交通流检测系统的数据进行实验.结果表明,文中模型的预测结果与实际数据相吻合,预测误差小于基于卡尔曼滤波的预测方法,从而验证了该模型的可行性和有效性. 展开更多
关键词 交通控制 短时交通流 预测模型 机器学习 支持向量机回归
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基于支持向量机回归的T-S模糊模型自组织算法及应用 被引量：12
16
作者 梁炎明 苏芳 +1 位作者 李琦 刘丁 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2143-2149,共7页
结合模糊聚类算法和支持向量机回归算法提出了一种新的T-S模糊模型自组织算法.该算法首先利用一种改进模糊聚类算法提取模糊规则和辨识前件参数,然后将T-S模糊模型后件变换为标准线性支持向量机回归模型,并利用支持向量机回归算法辨识... 结合模糊聚类算法和支持向量机回归算法提出了一种新的T-S模糊模型自组织算法.该算法首先利用一种改进模糊聚类算法提取模糊规则和辨识前件参数,然后将T-S模糊模型后件变换为标准线性支持向量机回归模型,并利用支持向量机回归算法辨识后件参数.仿真结果表明,相比现有的自组织算法,本文提出的T-S模糊模型自组织算法在规则数较少的情况下,仍然具有较高的辨识精度和较好的泛化能力.最后,利用提出的T-S模糊模型自组织算法较好地建立了直拉硅单晶炉加热器和空气预热器的温度模型. 展开更多
关键词 T—S模糊模型 支持向量机回归 聚类 单晶炉 空气预热器
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基于多输出支持向量回归机的有限元模型修正 被引量：12
17
作者 滕军 朱焰煌 +1 位作者 卢云军 卢伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期9-12,47,共5页
为了克服神经网络以及单输出支持向量回归算法在有限元模型修正中的不足,提出了基于多输出支持向量回归算法的有限元模型修正方法。根据5-折交叉验证法选择支持向量回归机的参数,用均匀试验设计法构造样本,联合结构的动力和静力响应数... 为了克服神经网络以及单输出支持向量回归算法在有限元模型修正中的不足,提出了基于多输出支持向量回归算法的有限元模型修正方法。根据5-折交叉验证法选择支持向量回归机的参数,用均匀试验设计法构造样本,联合结构的动力和静力响应数据作为输入,多个设计参数作为输出,以支持向量回归机逼近输入输出二者之间的非线性映射关系,然后利用支持向量回归机的泛化推广能力,求解设计参数的目标值。空间网格结构数值模型的分析结果表明,该方法能同时修正多个设计参数,在少量样本的情况下具有较高的修正精度,为有限元模型修正提供了一种新的探索。 展开更多
关键词 模型修正 支持向量机 多输出回归 均匀试验设计 5-折交叉验证
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基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型 被引量：32
18
作者 李祚泳 张正健 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1502-1508,共7页
传统的回归支持向量机的水质评价模型不具有普适性和通用性,当指标较多时,模型的学习效率和求解精度均会受到影响.若适当设定3类水体(地表水、地下水和富营养化水体)各项指标的参照值及指标值的规范变换式,使不同指标的同级标准的规范... 传统的回归支持向量机的水质评价模型不具有普适性和通用性,当指标较多时,模型的学习效率和求解精度均会受到影响.若适当设定3类水体(地表水、地下水和富营养化水体)各项指标的参照值及指标值的规范变换式,使不同指标的同级标准的规范值差异不大,从而可以认为用规范值表示的不同指标皆'等效'于某个规范指标.因此,可建立用规范值表示的任意m项指标组合皆适用的水质评价的回归支持向量机模型.通过实例对模型的实用性进行了效果检验,结果表明:用基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型对河桥地表水、黑龙洞泉域地下水和山仔水库富营养化水体的水质评价结果与用BP神经网络评价法、模糊综合评价法和属性识别评价法的评价结果基本一致. 展开更多
关键词 指标 规范变换 水质评价 回归支持向量机 模型
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基于支持向量机广义逆的永磁同步电机模型参考自适应控制 被引量：6
19
作者 刘国海 董蓓蓓 +2 位作者 滕成龙 蒋彦 陈玲玲 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第S1期13-18,共6页
针对永磁同步电机多变量、非线性、强耦合的特点,提出了基于支持向量机广义逆的模型参考自适应控制策略.在分析永磁同步电机广义可逆性的基础上,利用支持向量机回归理论辨识出系统逆模型并引入线性环节构造其广义逆系统,进而与原系统串... 针对永磁同步电机多变量、非线性、强耦合的特点,提出了基于支持向量机广义逆的模型参考自适应控制策略.在分析永磁同步电机广义可逆性的基础上,利用支持向量机回归理论辨识出系统逆模型并引入线性环节构造其广义逆系统,进而与原系统串联构成广义伪线性复合系统,实现被控对象的线性化重构,简化系统结构和外围控制器的设计难度.结合模型参考自适应控制策略,将支持向量机广义逆作为主控制器,设计出新型可调增益的闭环自适应控制器,提高了系统的鲁棒性.仿真与实验表明,该方法不依赖于被控对象的数学模型,系统抗干扰能力强,减小超调的同时提高了响应速度,实现了转速的高精度跟踪控制. 展开更多
关键词 永磁同步电机 支持向量机 广义逆 模型参考 自适应
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小样本数据的支持向量机回归模型参数及预测区间研究 被引量：63
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作者 陈果 周伽 《计量学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期92-96,共5页
支持向量机是由统计学习理论发展起来的机器学习算法,它从结构风险最小化的角度保证了模型的最大泛化能力。文中运用支持向量机进行小样本数据回归分析研究。首先利用推广性的界理论指导支持向量机回归模型参数的选取,以保证模型具有最... 支持向量机是由统计学习理论发展起来的机器学习算法,它从结构风险最小化的角度保证了模型的最大泛化能力。文中运用支持向量机进行小样本数据回归分析研究。首先利用推广性的界理论指导支持向量机回归模型参数的选取,以保证模型具有最大的推广能力;其次,运用基于正态分布和基于t分布的两种区间预测方法进行了预测值的区间估计;最后,利用模拟序列和真实的航空发动机油样光谱分析数据作为实验数据,建立了支持向量机回归分析模型,并与最小二乘法进行了比较。结果表明,所提出的支持向量机模型参数选取和区间估计方法适用于小样本数据的回归分析,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 计量学 支持向量机 小样本 回归模型 预测精度 区间估计
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