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基于改进金豺算法优化最小二乘法支持向量机的磨削表面粗糙度预测
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作者 朱文博 张淑权 +1 位作者 张梦梦 迟玉伦 《表面技术》 北大核心 2025年第16期165-181,共17页
目的磨削过程中粗糙度直接影响产品质量,为有效预测工件磨削表面粗糙度,基于声发射和振动信号提出一种改进金豺算法(IGJO)优化最小二乘法支持向量(LSSVM)的磨削表面粗糙度预测方法。方法为增强信号特征与磨削表面粗糙度相关性,利用皮尔... 目的磨削过程中粗糙度直接影响产品质量,为有效预测工件磨削表面粗糙度,基于声发射和振动信号提出一种改进金豺算法(IGJO)优化最小二乘法支持向量(LSSVM)的磨削表面粗糙度预测方法。方法为增强信号特征与磨削表面粗糙度相关性,利用皮尔逊相关分析和主成分分析(PCA)对信号特征进行筛选,降低特征之间的多重共线性,降低模型复杂度;为改善磨削表面粗糙度预测模型的性能,对于金豺算法(GJO)易陷入局部最优问题,在GJO基础上引入佳点集初始化种群、非线性能量因子更新策略以及融合鲸鱼优化算法改进搜索策略,提升算法的初始种群多样性、收敛精度和全局搜索能力;为提高磨削表面粗糙度预测模型有效性,利用IGJO对LSSVM进行参数寻优,建立磨削表面粗糙度预测模型。结果通过轴承套圈内滚道磨削加工实验数据进行验证,结果表明IGJO-LSSVM磨削表面粗糙度预测模型能有效预测粗糙度值,预测精度为95.223%,RMSE值为0.0133,MAPE值为4.776%,R2值为0.956,均优于GJO-LSSVM、LSSVM和BP神经网络模型。结论通过IGJO优化后的LSSVM模型可实现磨削表面粗糙度有效预测,同时能够避免传统LSSVM容易陷入局部极小值的问题,对提高产品磨削质量具有重要意义。 展开更多
关键词 磨削表面粗糙度 轴承套圈 最小二乘法支持向量机 金豺算法
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基于负集加权迭代修正最小二乘拟合原理的快速自适应拉曼光谱基线校正算法
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作者 徐嘉阳 蒙思宇 +6 位作者 张志伟 陈弘毅 马玉婷 王策 齐向东 胡慧杰 宋一之 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期344-350,共7页
拉曼光谱是无损光谱分析技术,通过分析散射光的频率变化获取物质的分子结构信息。基线校正是提升光谱数据质量的关键步骤,可以去除背景信号和不相关噪声,凸显并纯化目标信号。传统的拉曼光谱技术对基线校正的时效性要求不高,但随着流式... 拉曼光谱是无损光谱分析技术,通过分析散射光的频率变化获取物质的分子结构信息。基线校正是提升光谱数据质量的关键步骤,可以去除背景信号和不相关噪声,凸显并纯化目标信号。传统的拉曼光谱技术对基线校正的时效性要求不高,但随着流式拉曼和内窥拉曼等需要实时处理光谱数据的应用场景增多,基线校正在速度和准确性要求也随之提高。传统的迭代多项式拟合和小波变换方法在时间、精度或自适应能力上存在不足。本研究开发了一种基于负集加权迭代修正最小二乘原理的快速自适应基线校正算法(MWIALS)。主要原理是提取负数集并赋予更高权重,在迭代过程中不断修正基线,并通过设置参数阈值以跳出循环,实现快速准确的基线校正。提出两种参数选择策略:固定参数(FMWIALS)适用于批量同类型光谱的快速处理,自适应(AMWIALS)适用于差异化光谱的自适应处理。该算法应用于颗粒物的流式拉曼光谱分析。结果表明,与其他主流算法相比,MWIALS在实际光谱处理上显著高效(平均处理时长47 ms·谱^(-1)),具有较高的准确性和自适应性。该算法能够满足流式拉曼和内窥拉曼等生物样本检测中实时光谱处理的需求,为拉曼光谱技术的进一步应用提供了强有力的支持。 展开更多
关键词 拉曼光谱 基线校正 流式拉曼 快速 自适应 负集加权迭代修正最小二乘算法(MWIAls)
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多策略改进COA算法优化LSSVM的变压器故障诊断研究 被引量:2
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作者 李斌 白翔旭 《电工电能新技术》 北大核心 2025年第4期112-119,共8页
为解决变压器故障诊断准确率低的问题,本文提出一种多策略改进浣熊优化算法(ICOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的变压器故障诊断方法。首先,通过核主成分分析(KPCA)将变压器故障数据集进行特征提取,降低故障数据维度;其次,应用混... 为解决变压器故障诊断准确率低的问题,本文提出一种多策略改进浣熊优化算法(ICOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的变压器故障诊断方法。首先,通过核主成分分析(KPCA)将变压器故障数据集进行特征提取,降低故障数据维度;其次,应用混沌映射、透镜反向学习、Levy飞行等策略对浣熊优化算法(COA)进行优化,提高全局寻优能力;然后,应用ICOA算法进行LSSVM参数寻优,构建ICOA-LSSVM故障诊断模型;最后,将特征提取后的数据导入ICOA-LSSVM中并与其他模型对比。实验结果表明所提方法准确率为96.19%,相比其他诊断模型具有更高的故障诊断精度。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 浣熊优化算法 核主成分分析 最小二乘支持向量机
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基于SVS算法优选整形正则化参数的WLSSI谱反演方法研究 被引量:1
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作者 乐友喜 付俊楠 葛传友 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第2期440-451,共12页
谱反演方法是研究非平稳地震信号的有效手段,在地震信号处理、分析和综合解释领域发挥了重要的作用。文中提出一种基于分群涡流搜索(SVS)算法优选整形正则化参数的加权最小二乘谱反演(WLSSISVSOSR)方法。该方法从一般正问题的理论公式出... 谱反演方法是研究非平稳地震信号的有效手段,在地震信号处理、分析和综合解释领域发挥了重要的作用。文中提出一种基于分群涡流搜索(SVS)算法优选整形正则化参数的加权最小二乘谱反演(WLSSISVSOSR)方法。该方法从一般正问题的理论公式出发,反演得到地震信号的傅里叶级数系数,然后将整形正则化思想引入加权最小二乘谱反演中,基于谱反演方法构造了一种整形正则化算子;采用分群涡流搜索算法对整形正则化参数进行优选,较好地克服了反演过程中的收敛速度慢和稳定性差的问题,获得了地震信号较为稳定的时―频域分布特征。模型测试及实际资料处理结果表明:该方法具有很好的时频域分辨率及能量聚焦性,能够识别含油气储层的优势频率范围;利用优势频率的瞬时振幅特征,可以基本确定含油气储层的横向分布范围,从而实现对含油气储层的精细刻画和描述。 展开更多
关键词 谱反演 整形正则化 分群涡流搜索算法 加权最小二乘 时频谱
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基于RLS-RBPF算法的车辆悬架参数辨识方法研究
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作者 王姝 董传昊 +3 位作者 张大伟 赵轩 周辰雨 邵帅 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第7期19-27,共9页
在汽车的运行过程中,悬架系统的状态不可避免地会发生改变。为了准确评估悬架参数的长期变化,尤其是实现早期故障预警,提出了一种基于车辆实际行驶状态的悬架参数辨识方法,首先在车辆的关键部位安装振动传感器,采集振动加速度信号。然后... 在汽车的运行过程中,悬架系统的状态不可避免地会发生改变。为了准确评估悬架参数的长期变化,尤其是实现早期故障预警,提出了一种基于车辆实际行驶状态的悬架参数辨识方法,首先在车辆的关键部位安装振动传感器,采集振动加速度信号。然后,通过递推最小二乘算法对悬架的弹簧刚度和减震器阻尼系数进行初步识别。在此基础上,进一步采用Rao-Blackwellized粒子滤波算法对初步辨识结果进行二次优化。最后,结合实测的车辆硬点坐标和通过辨识得到的悬架参数,基于多体动力学原理构建车辆动力学模型,与实际设计参数进行对比,并进行整车动力学仿真以验证辨识参数的准确性。实验结果表明,该方法在识别悬架弹簧刚度和减震器阻尼系数方面具有很高的精度,与真实值的最大偏差仅为2.50%和1.82%。同时,车辆动力学模型的仿真输出与实测载荷谱的均方根误差控制在5%以内。该方法显著提高了悬架系统参数辨识的精确度,是一种高精度的汽车悬架参数在线辨识算法。 展开更多
关键词 递推最小二乘算法 RBPF算法 实车载荷谱 参数辨识
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基于最小二乘孪生极限学习机的水电系统发电能力预测方法
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作者 李旻 孙大雁 +3 位作者 梁志峰 过夏明 吴刚 苗树敏 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第8期162-174,共13页
【目的】针对传统水电发电能力预测精度低、稳定性差等问题。【方法】提出了耦合模态分解、机器学习和群体智能的水电系统发电能力混合预测模型。首先,利用逐次变分模态分解法(SVMD)对原始出力序列进行分解降噪,提取出多尺度特征信号进... 【目的】针对传统水电发电能力预测精度低、稳定性差等问题。【方法】提出了耦合模态分解、机器学习和群体智能的水电系统发电能力混合预测模型。首先,利用逐次变分模态分解法(SVMD)对原始出力序列进行分解降噪,提取出多尺度特征信号进行分类建模;随后,采用最小二乘孪生极限学习机(LSTELM)对各分解信号进行预测建模,同时运用改进灰狼优化算法(IGWO)对模型参数进行优化,以提升模型的预测性能;最后对各子序列预测结果进行集成,叠加得到最终的预测结果。【结果】结果显示:所提方法在三个水电站中的预测结果精准可靠。在池潭水电站中,预见期为1 d时,所提模型在直接策略和多输入多输出策略中预测结果的纳什系数(NSE)指标较极限学习机模型分别提高了12.88%和12.11%。预见期由1 d增长至8 d时,传统方法预测结果的NSE指标由0.8840和0.8885逐渐降低到0.5735和0.5671,而本文所提两种策略预测结果分别由0.9979和0.9961逐渐降低到0.9423和0.9286。【结论】结果表明:所提模型在复杂水电系统发电能力预测中具有较强的稳定性和泛化能力,SVMD有效降低了发电能力序列的噪声影响,最小二乘法和孪生结构提升了LSTELM模型的泛化能力,SVMD-IGWO-LSTELM模型在水文特性稳定的水电站预测精度更高,在水文特性复杂的水电站预测能力略有下降但依旧保持高精度,为变化环境下水电系统发电能力预测提供有效方法。 展开更多
关键词 逐次变分模态分解法 发电出力 最小二乘孪生极限学习机 改进灰狼优化算法 影响因素
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基于LMedS的WTLSD拟合平面算法研究
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作者 任永强 臧昌禹 胡长路 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第4期83-86,共4页
针对实际点云数据中存在的噪点与缺陷对拟合平面时带来的影响,提出一种基于最小平方中值算法(least median of squares,LMedS)与距离加权总体最小二乘法(weighted total least squares based on distance,WTLSD)相结合的平面拟合算法。... 针对实际点云数据中存在的噪点与缺陷对拟合平面时带来的影响,提出一种基于最小平方中值算法(least median of squares,LMedS)与距离加权总体最小二乘法(weighted total least squares based on distance,WTLSD)相结合的平面拟合算法。通过最小平方中值算法初步去除点云中的噪点,并基于距离构建初始权重矩阵,利用距离加权总体最小二乘法对点云进行平面拟合,减少平面中凸起与凹陷等缺陷对平面拟合的影响,该算法与传统平面拟合算法相比具备消除异常点与平面缺陷的优点,具备更高的拟合精度;与随机采样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)相比具有更高的拟合效率与相近的拟合精度。 展开更多
关键词 点云数据 噪点 平面拟合 最小平方中值算法(LMedS) 距离加权总体最小二乘法(WTlsD)
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基于IPSO-LSSVR算法的变电站工程造价预测方法 被引量:2
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作者 王林峰 刘云 +2 位作者 亓彦珣 周波 李洁 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期168-175,共8页
【目的】电网建设项目中变电站工程造价的预测一直是影响项目成本管理的重要问题。然而,当前常用的变电站造价预测方法存在预测精度不足、计算效率低等问题,制约了预测模型在实际工程中的应用。为提高预测的准确性和计算效率,提出了一... 【目的】电网建设项目中变电站工程造价的预测一直是影响项目成本管理的重要问题。然而,当前常用的变电站造价预测方法存在预测精度不足、计算效率低等问题,制约了预测模型在实际工程中的应用。为提高预测的准确性和计算效率,提出了一种基于改进的粒子群优化(IPSO)算法和最小二乘支持向量回归(LSSVR)算法的变电站工程造价预测方法。【方法】考虑到常规变电站与智能变电站在设备、技术和运维上的差异,通过分析这两类变电站的特点,对相关数据进行了有针对性的预处理,以去除噪声数据,填补缺失值,并将有效信息转换为特征向量,作为LSSVR模型的输入。为避免传统粒子群(PSO)算法易陷入局部最优解的问题,引入了一种混合调节策略,对PSO算法的惯性权重和学习因子进行优化,使得优化过程更加稳定并具备较强的全局搜索能力。通过该策略IPSO算法可以在全局搜索和局部搜索之间实现更好的平衡。利用IPSO算法优化LSSVR模型参数,并建立变电站工程造价预测模型。【结果】通过与其他预测模型进行比较分析得出结论,所提出的IPSO-LSSVR算法在预测精度上具有明显优势。具体来说,基于该模型的预测误差显著低于其他方法,可以将偏差控制在5%以内。改进后的粒子群优化算法能够有效避免陷入局部最优,确保了LSSVR模型在各种情况下都能提供较为准确的预测结果。【结论】基于IPSO优化LSSVR算法的变电站工程造价预测方法,克服了传统预测方法在预测精度和计算效率上的不足。在实际应用中,该方法能够为电网建设项目的成本管理提供更加准确的预测依据,从而有助于项目预算的合理制定和资源的有效配置。 展开更多
关键词 变电站 工程造价 造价预测 粒子群算法 最小二乘支持向量回归 预测精度 运算效率 混合调节策略
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一种新型径向基函数神经网络学习算法——递归正交最小二乘法(ROLS) 被引量:7
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作者 张兴兰 曹长修 梅彬 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第10期56-60,共5页
径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目。笔者将递归正交最小二乘 (ROLS)方法引入RBFNN建模训练 ,利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息 ,采用后向选择算法 ,逐步去掉那... 径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目。笔者将递归正交最小二乘 (ROLS)方法引入RBFNN建模训练 ,利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息 ,采用后向选择算法 ,逐步去掉那些使网络残差增加最小的中心 ,在得到网络有效中心的同时 ,还满足了精度要求 ,从而大大简化了RBF网络结构 ,节约了大量的存储空间以及计算量。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 学习算法 递归正交最小二乘 ROls 后向选择算法 网络结构
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基于BWO-WLS-SVM的对二甲苯氧化过程智能混合建模
10
作者 陶莉莉 黄淼 +1 位作者 胡志华 张淑平 《化工进展》 北大核心 2025年第10期5619-5626,共8页
对二甲苯(p-xylene,PX)氧化反应建模时,实验室反应装置及反应条件与工业生产过程有很大差异,这些差异导致了工业PX氧化反应器的生产状况很难通过实验室获得的动力学反应模型进行描述。在氧化反应过程中,主要通过反应速率常数来描述各反... 对二甲苯(p-xylene,PX)氧化反应建模时,实验室反应装置及反应条件与工业生产过程有很大差异,这些差异导致了工业PX氧化反应器的生产状况很难通过实验室获得的动力学反应模型进行描述。在氧化反应过程中,主要通过反应速率常数来描述各反应操作条件对反应过程的影响,反应速率常数和各种反应条件之间经常存在非确定和非线性的函数关系,机器学习方法如神经网络或支持向量机等是解决该类问题的一种有效手段。此外,因为实验室提供的数据样本很少,针对小样本情况下的机器学习问题,本文在实验室机理和数据基础上,提出了基于白鲸优化的加权最小二乘支持向量机算法(BWO-WLS-SVM),并对实验室动力学模型参数进行了智能优化修正,建立了一个能够较为精确描述工业反应器的PX氧化反应智能混合模型,为该过程的优化及控制等提供了基础。 展开更多
关键词 甲苯氧化 加权最小二乘支持向量机 白鲸优化算法 智能混合建模
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基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计 被引量:2
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作者 卢昊 李广军 张兰春 《车用发动机》 北大核心 2024年第3期66-73,共8页
为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传... 为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传因子,以模型辨识值和实际值的残差为变量构建修正公式,实现遗忘因子动态调整。为了改善粒子滤波(PF)的粒子多样性丧失问题,采用白鹭群优化算法(ESOA)对粒子滤波算法进行优化。仿真结果表明,基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计误差始终保持在0.3%以内,平均绝对误差和标准差为0.15%和0.17%,与其他算法相比具有更好的精度和稳定性。 展开更多
关键词 锂电池 电池荷电状态(SOC) 动态遗忘因子 递推最小二乘 白鹭群优化算法 粒子滤波
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基于遗传算法优化最小二乘支持向量机的矿工疲劳程度识别模型 被引量:2
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作者 田水承 任治鹏 毛俊睿 《矿业安全与环保》 CAS 北大核心 2024年第4期110-116,共7页
为精准识别矿工疲劳程度,减少因疲劳引发的煤矿人因事故,提出了一种基于遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的矿工疲劳程度识别模型。首先,通过疲劳诱发试验采集矿工心电数据,利用Friedman检验优选矿工疲劳程度的特征指标;然后... 为精准识别矿工疲劳程度,减少因疲劳引发的煤矿人因事故,提出了一种基于遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的矿工疲劳程度识别模型。首先,通过疲劳诱发试验采集矿工心电数据,利用Friedman检验优选矿工疲劳程度的特征指标;然后,采用主成分分析法对选取的特征指标进行降维处理,建立表征矿工疲劳程度的特征集;在此基础上,利用遗传算法优化最小二乘支持向量机的关键参数,构建矿工疲劳程度识别模型。结果表明:选取的矿工疲劳程度特征指标能够有效反映矿工的疲劳程度;相较GA-SVM和LSSVM模型,融合GA-LSSVM模型可显著提高矿工疲劳程度的识别准确率(平均识别准确率为96.87%)。构建的矿工疲劳程度识别模型可较为高效地识别矿工的疲劳程度,对煤矿人因事故的防控具有一定的现实指导意义。 展开更多
关键词 矿工 疲劳识别 心电信号 最小二乘支持向量机 遗传算法
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基于STD-RLS自适应算法的微震波工频干扰消除方法研究
13
作者 刘宝霖 张明伟 +1 位作者 袁国涛 田壮才 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第9期954-963,共10页
提出一种结合时间序列季节趋势离散(seasonal trend dispersion,STD)分解和递推最小二乘(recursive least squares,RLS)法的自适应去除工频干扰方法。该方法利用STD分解提取含工频干扰微震波的季节项,作为RLS的参考信号,并动态更新算法... 提出一种结合时间序列季节趋势离散(seasonal trend dispersion,STD)分解和递推最小二乘(recursive least squares,RLS)法的自适应去除工频干扰方法。该方法利用STD分解提取含工频干扰微震波的季节项,作为RLS的参考信号,并动态更新算法系数,使计算信号接近工频干扰信号。设计仿真实验,将1组无工频干扰的微震波与3种不同类型工频干扰叠加,分别使用有限冲击响应(finite impulse response,FIR)滤波、小波阈值(wavelet threshold,WT)滤波和本文方法进行处理。结果表明,本文方法能有效去除工频干扰,同时完整保留微震波的关键时频特征。此外,将本文方法应用于桃园煤矿微震监测数据处理,验证了其工程应用的可行性与可靠性。 展开更多
关键词 微震波 工频干扰 季节趋势离散分解 递推最小二乘 自适应算法
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基于精度因子与距离残差的加权最小二乘算法在DTMB辅助北斗定位中的应用 被引量:1
14
作者 李旋 杨海效 +2 位作者 李济源 翟悦峰 吴虹 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第7期705-713,共9页
北斗三号系统已完成建设,该系统可以在空旷的室外提供较为准确的定位信息。但是在城市峡谷区域,北斗信号会受到遮挡。当能够提供有效定位信息的北斗卫星数目逐渐减少时,利用北斗卫星进行定位得到的定位结果偏差会逐渐增大。本文针对以... 北斗三号系统已完成建设,该系统可以在空旷的室外提供较为准确的定位信息。但是在城市峡谷区域,北斗信号会受到遮挡。当能够提供有效定位信息的北斗卫星数目逐渐减少时,利用北斗卫星进行定位得到的定位结果偏差会逐渐增大。本文针对以上问题,在采用地面数字多媒体广播信号辅助北斗定位的基础上,利用基于精度因子与距离残差的加权最小二乘算法进行定位,相比于利用最小二乘算法进行定位,定位精度提高了40%~50%。本文提出的算法对于解决定位基站数目不足时增加其他不同类型基站来进行辅助定位的问题具有借鉴作用。 展开更多
关键词 改进的加权最小二乘算法 精度因子 距离残差 辅助定位
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基于最小二乘和自适应蛇优化算法的直驱风机LVRT特性辨识 被引量:8
15
作者 徐恒山 李文昊 +2 位作者 赵铭洋 薛飞 张旭军 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期55-66,共12页
为提高直驱风机低电压穿越LVRT(low voltage ride through)控制参数辨识精度,提出了一种基于最小二乘LS(least square)和自适应蛇优化ASO(adaptive snake optimization)算法的直驱风机LVRT特性辨识方法。首先,利用最小二乘法拟合出直驱... 为提高直驱风机低电压穿越LVRT(low voltage ride through)控制参数辨识精度,提出了一种基于最小二乘LS(least square)和自适应蛇优化ASO(adaptive snake optimization)算法的直驱风机LVRT特性辨识方法。首先,利用最小二乘法拟合出直驱风机LVRT待辨识参数初值,以确定待辨识参数的寻优范围;然后,分析了蛇优化SO(snake optimization)算法分阶段寻优的边界条件,设计了分阶段自适应学习因子,并引入Levy飞行策略,提出了适用于直驱风机LVRT控制参数辨识的ASO算法;最后,将ASO算法多次辨识平均值作为最终结果。结果表明,所提方法能快速、准确辨识直驱风机LVRT控制参数。 展开更多
关键词 直驱风机 参数辨识 低电压穿越 最小二乘 自适应蛇优化算法
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基于机理模型和模糊加权最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的农杆菌发酵过程混合建模与优化 被引量:5
16
作者 邵玉倩 宗原 +1 位作者 刘以安 刘登峰 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期65-73,共9页
针对农杆菌ATCC31749发酵法产凝胶多糖过程中产物质量浓度预测精度不高问题,提出一种基于模糊加权最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法和机理模型相结合的混合建模新方法。首先通过添加模糊加权思想和... 针对农杆菌ATCC31749发酵法产凝胶多糖过程中产物质量浓度预测精度不高问题,提出一种基于模糊加权最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法和机理模型相结合的混合建模新方法。首先通过添加模糊加权思想和混合核函数方法对LSSVM算法进行优化,并用优化后的LSSVM求解农杆菌ATCC31749发酵过程动力学模型,结合鸟群算法对动力学模型参数进行寻优;然后拟合出溶氧体积分数和各参数之间的关联函数模型,并代入到动力学模型,建立起以溶氧浓度作为关键控制变量的发酵动力学模型;最后,用鸟群算法对模型进行寻优,寻找使得发酵产物浓度最大的最优溶氧过程控制策略。实验仿真结果表明,混合模型的预测精度得到提高,产多糖期溶氧体积分数控制为52%时,产物质量浓度最大,为48.85 g/L。该研究所建立的农杆菌发酵过程混合模型及其溶氧优化结果,为发酵工业上进一步通过最佳溶氧控制策略来提高多糖产量提供了方向。 展开更多
关键词 农杆菌发酵 机理模型 最小二乘支持向量机 混合建模 鸟群算法
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基于沙地猫群优化–最小二乘支持向量机的动态NOx排放预测 被引量:10
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作者 金秀章 史德金 乔鹏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期182-190,I0015,共10页
针对火电机组频繁调峰导致机组燃烧状态不稳,进而导致锅炉出口NOx浓度波动范围大的问题,提出一种基于沙地猫群优化(sand cat sarm optimization,SCSO)的最小二乘支持向量机(leastsquaressupportvectormachine,LSSVM) NOx动态预测模型。... 针对火电机组频繁调峰导致机组燃烧状态不稳,进而导致锅炉出口NOx浓度波动范围大的问题,提出一种基于沙地猫群优化(sand cat sarm optimization,SCSO)的最小二乘支持向量机(leastsquaressupportvectormachine,LSSVM) NOx动态预测模型。首先利用k近邻互信息计算时间延迟的同时筛选辅助变量。然后,基于SCSO算法进行输入变量阶次的选择。使用包含辅助变量时间延迟和阶次的信息作为模型的输入,SCSO算法优化最小二乘支持向量机参数,建立动态NOx排放最小二乘支持向量机预测模型(SCSO-LSSVM动态软测量模型)。最后将模型与未加入迟延的LSSVM模型,加入迟延的LSSVM模型和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化最小二乘支持向量机参数的动态软测量模型进行对比验证。结果表明,相较于其他模型,该文建立SCSO-LSSVM动态软测量模型均方根误差、平均绝对误差、平均绝对误差最小,预测精度最高,而且在NOx浓度剧烈波动时也能够较好地预测NOx浓度,具有很好的动态特性。 展开更多
关键词 NOx浓度 k近邻互信息 沙地猫群优化算法 最小二乘支持向量机 软测量模型
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采用改进遗传算法优化LS-SVM逆系统的外转子无铁心无轴承永磁同步发电机解耦控制 被引量:10
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作者 朱熀秋 沈良瑜 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期2037-2046,I0032,共11页
为了实现外转子无铁心无轴承永磁同步发电机(outer rotor coreless bearingless permanent magnet synchronous generator,ORC-BPMSG)的精确控制,提出一种基于改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)优化最小二乘支持向量机(leas... 为了实现外转子无铁心无轴承永磁同步发电机(outer rotor coreless bearingless permanent magnet synchronous generator,ORC-BPMSG)的精确控制,提出一种基于改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)逆系统的解耦控制策略。首先,基于ORC-BPMSG的结构及工作原理,推导其数学模型,并分析其可逆性。其次,建立LS-SVM回归方程,并采用IGA优化LS-SVM的性能参数,从而训练得到逆系统。然后,将逆系统与原系统串接,形成伪线性系统,实现了ORC-BPMSG的线性化和解耦。最后,将提出的控制方法与传统LS-SVM逆系统控制方法进行对比仿真和实验。仿真和实验结果表明:所提出的控制策略可以较好地实现ORC-BPMSG输出电压和悬浮力、以及悬浮力之间的解耦控制。 展开更多
关键词 外转子无铁心无轴承永磁同步发电机 最小二乘支持向量机 逆系统 改进遗传算法 解耦控制
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基于改进初值带遗忘因子的递推最小二乘法的锂电池参数辨识 被引量:3
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作者 王文 史华泽 +3 位作者 岳雨霏 黎隆基 吴传平 童宇轩 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期178-186,共9页
锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计依赖于精确的锂电池模型参数。在采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对锂电池等效电路模型进行参数辨识时,迭代初始值选取不当会造成辨识... 锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计依赖于精确的锂电池模型参数。在采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对锂电池等效电路模型进行参数辨识时,迭代初始值选取不当会造成辨识精度低、收敛速度慢的问题。为此,将电路分析法与FFRLS相结合,提出基于改进初值带遗忘因子的递推最小二乘法(improved initial value-FFRLS,IIV-FFRLS)。首先,通过离线辨识得到各荷电状态点对应的等效电路模型参数并进行多项式拟合;然后,利用初始开路电压(open circuit voltage,OCV)和OCV-SOC曲线获得初始SOC,代入参数拟合函数得到初始参数;最后,将初始参数带入递推公式得到IIV-FFRLS迭代初始值。对4种锂电池工况进行参数辨识,结果表明:与传统方法相比,IIV-FFRLS的平均相对误差、收敛时间分别减小58%、23%以上;IIV-FFRLS具有更高的辨识精度与更快的收敛速度。 展开更多
关键词 锂离子电池 参数辨识 带遗忘因子的递推最小二乘算法 迭代初始值
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基于最小二乘原理的多传感器加权融合算法 被引量:64
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作者 仲崇权 张立勇 +1 位作者 杨素英 李卓函 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期427-430,共4页
以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象 ,基于最小二乘原理 ,提出了一种加权融合算法 ,推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息 ,提出了一种方差估计学习算法 ,实现对各传感器测量方差的估计 ,从而对各... 以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象 ,基于最小二乘原理 ,提出了一种加权融合算法 ,推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息 ,提出了一种方差估计学习算法 ,实现对各传感器测量方差的估计 ,从而对各传感器的权值进行合理的分配。该算法简单 ,能快速。 展开更多
关键词 传感器 最小二乘原理 加权融合 方差估计学习算法 数据融合
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