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基于半监督学习结合最小二乘支持向量机的蝴蝶兰生长期最佳环境模型构建
1
作者 陈俞帆 白芮羽 +3 位作者 陈邦云 王华 敬勇 李亚硕 《农业工程》 2025年第4期38-42,共5页
蝴蝶兰是重要的观赏植物,生长环境对其生长发育具有显著影响。传统栽培方法多依赖经验,缺乏科学性和精准性。收集蝴蝶兰生长过程中的环境参数和生长状态指标,筛选关键特征,采用半监督学习结合最小二乘支持向量机方法,训练深度学习模型... 蝴蝶兰是重要的观赏植物,生长环境对其生长发育具有显著影响。传统栽培方法多依赖经验,缺乏科学性和精准性。收集蝴蝶兰生长过程中的环境参数和生长状态指标,筛选关键特征,采用半监督学习结合最小二乘支持向量机方法,训练深度学习模型用于预测蝴蝶兰生长最佳环境条件。通过自学习方法,模型能够从大量未标记样本中筛选出置信度高的样本,增加训练样本数量,提高模型的泛化能力和预测准确性。试验结果表明,当概率阈值设置为97%时,模型准确性最高,均方根误差3.974、决定系数0.975。该模型可为蝴蝶兰的科学栽培提供新的解决方案。 展开更多
关键词 半监督学习 最小二乘支持向量机 环境模型 蝴蝶兰 智慧农业
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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
2
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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基于马氏距离的密度加权最小二乘孪生支持向量机
3
作者 吕莉 贺智鹏 +3 位作者 张法滢 张莹莹 康平 李院民 《江西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期37-48,共12页
最小二乘孪生支持向量机基于欧氏距离判断样本相似性并搭建模型的方法未考虑样本不同维度的方差差异对决策超平面位置的影响,导致模型处理此类样本精度不高且对噪声样本敏感.鉴于此,该文提出一种基于马氏距离的密度加权最小二乘孪生支... 最小二乘孪生支持向量机基于欧氏距离判断样本相似性并搭建模型的方法未考虑样本不同维度的方差差异对决策超平面位置的影响,导致模型处理此类样本精度不高且对噪声样本敏感.鉴于此,该文提出一种基于马氏距离的密度加权最小二乘孪生支持向量机.该算法利用马氏距离替换欧氏距离构造密度加权策略,充分考虑点与分布的关系,给予噪声数据较低的权重,降低算法对噪声的敏感性;同时结合马氏距离核函数计算样本内协方差矩阵,消除样本特征值之间方差的差异,更准确地体现样本间的相关性,从而优化决策超平面.实验采用人工数据集和UCI数据集,实验结果表明:该算法比同类型分类算法具有更高的分类精确度和泛化能力,能够有效区分在样本中的噪声数据并赋予合适的权重值,提升分类器的鲁棒性. 展开更多
关键词 支持向量机 马氏距离 核函数 密度加权 最小二乘损失函数
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基于最小二乘支持向量机和车辆荷载监测数据的悬索桥吊索疲劳寿命预测 被引量：1
4
作者 曾国良 邓扬 《桥梁建设》 北大核心 2025年第1期41-48,共8页
针对传统吊索疲劳寿命计算方法计算效率低、无法考虑交通量增长的问题,基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和车辆荷载监测数据进行悬索桥吊索疲劳寿命预测研究。以某大跨度双塔单跨悬索桥为背景,采用LSSVM建立吊索疲劳损伤与车辆荷载监测数... 针对传统吊索疲劳寿命计算方法计算效率低、无法考虑交通量增长的问题,基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和车辆荷载监测数据进行悬索桥吊索疲劳寿命预测研究。以某大跨度双塔单跨悬索桥为背景,采用LSSVM建立吊索疲劳损伤与车辆荷载监测数据的相关性模型,建模过程中考虑LSSVM模型输入与输出的最优模式以及训练数据长度;建立1根吊索(以29号吊索为例)与其它吊索的日疲劳损伤之间的相关性模型,预测其它吊索的疲劳损伤;考虑日车流量和等效车总重的增长,进行吊索疲劳寿命预测。结果表明:对于29号吊索的4种LSSVM模型,模型Ⅳ的边界条件较其它3种模型更为合理,测试数据的平均相对误差低于模型Ⅰ~Ⅲ;该方法将日疲劳损伤与车辆荷载监测数据进行直接关联;LSSVM相关性模型的预测能力依赖于训练样本的数量,当训练数据长度为284 d时,模型Ⅳ的预测能力较强,其平均相对误差低于5.5%;同时考虑日车流量和等效车总重增长时,疲劳累积损伤显著增长。 展开更多
关键词 悬索桥 吊索 结构健康监测 车辆荷载 疲劳损伤 疲劳寿命 最小二乘支持向量机 相关性模型
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基于最小二乘支持向量机解耦的无轴承磁通切换电机转子径向磁悬浮逆系统控制
5
作者 林佳泷 周扬忠 +1 位作者 陈东远 梁彤伟 《电工技术学报》 北大核心 2025年第14期4534-4546,共13页
针对无轴承磁通切换电机非线性、多变量、强耦合特性,该文提出一种转子径向磁悬浮解耦控制策略。首先,采用最小二乘支持向量机的方法对悬浮力模型中的耦合电磁力部分进行拟合补偿,实现悬浮系统初步解耦;然后,验证悬浮系统可逆性,并按照... 针对无轴承磁通切换电机非线性、多变量、强耦合特性,该文提出一种转子径向磁悬浮解耦控制策略。首先,采用最小二乘支持向量机的方法对悬浮力模型中的耦合电磁力部分进行拟合补偿,实现悬浮系统初步解耦;然后,验证悬浮系统可逆性,并按照逆系统理论设计伪线性复合悬浮系统,进一步实现了悬浮系统的线性化解耦;最后,对解耦后的悬浮系统设计闭环控制器,对悬浮闭环系统稳定性进行理论分析。实验结果验证,所提控制策略实现了无轴承磁通切换电机悬浮系统的动态解耦,提升了悬浮系统的动、静态性能。 展开更多
关键词 无轴承磁通切换电机 逆系统 最小二乘支持向量机 径向磁悬浮 解耦控制
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基于改进最小二乘支持向量机组合模型的深基坑沉降变形预测 被引量：7
6
作者 刘清龙 吕颖慧 +1 位作者 秦磊 赵鹏 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期8-14,共7页
为了提高深基坑沉降变形预测精度,及时为深基坑支护施工提供指导,提出一种改进最小二乘支持向量机组合模型;通过引入自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解原始深基坑沉降变形数据,并结合粒子群优化算法和遗传算法对最小二乘支持向量... 为了提高深基坑沉降变形预测精度,及时为深基坑支护施工提供指导,提出一种改进最小二乘支持向量机组合模型;通过引入自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解原始深基坑沉降变形数据,并结合粒子群优化算法和遗传算法对最小二乘支持向量机进行参数寻优,对分解的数据分别训练、预测后再叠加,得到最终预测结果;应用所提出模型对济南市某深基坑的累积沉降量进行预测,同时与其他模型对比,验证所提出模型的实用性和优越性。结果表明:所提出模型预测深基坑累积沉降量的平均相对误差为0.035%,均方误差为0.0809 mm^(2),均方根误差为0.2838 mm,所提出模型的准确性远优于其他模型的;自适应噪声完备集合经验模态分解方法的引入更有利于在深基坑沉降变形预测方面发挥最小二乘支持向量机的优势。 展开更多
关键词 深基坑沉降变形 最小二乘支持向量机 经验模态分解 粒子群优化算法 遗传算法
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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
7
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
8
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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基于偏最小二乘回归与支持向量机耦合的咸潮预报模型 被引量：26
9
作者 刘德地 陈晓宏 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期89-92,共4页
利用偏最小二乘回归对影响咸潮的因素进行分析,提取出对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关性问题;同时利用支持向量机在解决小样本非线性问题上的优势,采用将偏最小二乘回归与支持向量机耦合的方法,建立了咸潮预报模型(P... 利用偏最小二乘回归对影响咸潮的因素进行分析,提取出对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关性问题;同时利用支持向量机在解决小样本非线性问题上的优势,采用将偏最小二乘回归与支持向量机耦合的方法,建立了咸潮预报模型(PLS-SVM),并应用该模型对珠海市平岗站盐度的变化进行了模拟和预测,研究结果表明,所提出的PLS-SVM模型模拟和预测精度明显优于常用的BP人工神经网络、多元回归模型,可更好地应用于咸潮预报。 展开更多
关键词 偏最小二乘回归(PLS) 支持向量机(SVM) 咸潮预报 珠海市
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回归型模糊最小二乘支持向量机 被引量：11
10
作者 吴青 刘三阳 杜喆 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期773-778,共6页
为了克服最小二乘支持向量机对于孤立点过分敏感的问题,将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机中,提出了基于支持向量域描述的模糊最小二乘支持向量回归机.该方法先对样本进行数据域描述得到一个包含该组数据的最小半径的超球,再根据... 为了克服最小二乘支持向量机对于孤立点过分敏感的问题,将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机中,提出了基于支持向量域描述的模糊最小二乘支持向量回归机.该方法先对样本进行数据域描述得到一个包含该组数据的最小半径的超球,再根据特征空间中样本与超球球心的距离确定它们的隶属度,减少了奇异点(噪声)的影响;把所要求解的约束凸二次优化问题转化为正定线性方程组,并采用快速Cholesky分解的方法求解该方程组.实验结果表明该方法在不牺牲训练速度的前提下,比支持向量机和最小二乘支持向量机具有更高的预测精度. 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 模糊隶属度 数据域描述
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基于MapReduce的最小二乘支持向量机回归模型 被引量：4
11
作者 代亮 许宏科 +2 位作者 陈婷 钱超 梁殿鹏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第4期1060-1064,共5页
针对最小二乘支持向量机处理大规模数据集耗时长且受内存限制的特点,将局部多模型方法与MapReduce编程模式相结合,提出一种并行最小二乘支持向量机回归模型。模型由两组MapReduce过程组成,首先按照输入样本集对样本数据进行聚类操作,再... 针对最小二乘支持向量机处理大规模数据集耗时长且受内存限制的特点,将局部多模型方法与MapReduce编程模式相结合,提出一种并行最小二乘支持向量机回归模型。模型由两组MapReduce过程组成,首先按照输入样本集对样本数据进行聚类操作,再对聚类后得到的子类按输出样本集进行二次聚类操作,分别得到局部模型数目和各局部模型综合加权输出计算结果。实验结果表明,并行最小二乘支持向量机回归模型具有较好的加速比和可扩展性。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 MapReduce编程模式 局部多模型方法 加速比 可扩展性
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凝汽器故障诊断最小二乘支持向量回归机模型及仿真应用 被引量：3
12
作者 文孝强 徐志明 +1 位作者 孙媛媛 孙灵芳 《汽轮机技术》 北大核心 2010年第2期130-132,136,共4页
研究了凝汽器故障诊断问题。选取了32个故障征兆作为模型的输入,建立了基于最小二乘支持向量回归机的凝汽器故障模型。将所提出的故障诊断方法应用于某发电厂300MW火电厂仿真机凝汽器的故障诊断中,结果表明该方法行之有效,且易于工程实现。
关键词 凝汽器 最小二乘支持向量回归机 诊断模型 仿真机
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基于变量敏感度筛选的回归型支持向量机的数控机床热误差预测 被引量：2
13
作者 李铁军 崔尚仪 张义民 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第9期41-43,50,共4页
随着机械制造行业的迅猛发展,对于数控机床的定位精度要求越来越高。为了提高机床定位精度,建立了基于变量敏感度筛选与回归型支持向量机(SVR)混合模型,并将其用于数控机床热误差预测方法。该方法基于对变量敏感度分析,筛选掉敏感度低... 随着机械制造行业的迅猛发展,对于数控机床的定位精度要求越来越高。为了提高机床定位精度,建立了基于变量敏感度筛选与回归型支持向量机(SVR)混合模型,并将其用于数控机床热误差预测方法。该方法基于对变量敏感度分析,筛选掉敏感度低的干扰自变量。本方法与基本SVR模型对数控机床热误差预测值进行对比,结果表明基本SVR受到敏感度低的干扰自变量影响,预测结果与实测热误差结果偏差较大;经过变量敏感度筛选之后的SVR混合模型预测值具有更高的准确度,验证了此模型的可行性。 展开更多
关键词 数控机床 回归型支持向量机 变量敏感度筛选 热误差
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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：6
14
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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运用最小二乘支持向量回归机和CARRX模型对股市波动率的预测 被引量：3
15
作者 耿立艳 马军海 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2008年第13期48-50,共3页
条件自回归极差模型(CARRX)是一类新的描述波动率的模型。为了提高CARRX类模型的预测精度,文章将最小二乘支持向量回归机(LSSVR)应用于CARRX模型。先将CARRX模型转化成ARMAX形式,再利用LSSVR对ARMAX模型的参数进行估计(LSSVR-ARMAX)。... 条件自回归极差模型(CARRX)是一类新的描述波动率的模型。为了提高CARRX类模型的预测精度,文章将最小二乘支持向量回归机(LSSVR)应用于CARRX模型。先将CARRX模型转化成ARMAX形式,再利用LSSVR对ARMAX模型的参数进行估计(LSSVR-ARMAX)。通过对沪深300指数的预测实证分析,发现无论是采用直接预测还是迭代预测,LSSVR-ARMAX模型的样本外预测能力均优于Perez-Cruz(2003)提出的方法;LSSVR的估计方法能够在长期预测中捕捉到极差波动率的变动趋势,而CARRX类模型对中短期极差波动率的预测准确度较高。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量回归机 条件自回归极差模型 波动率
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基于最小二乘支持向量回归的上边界模型构建
16
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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梯度提升最小二乘支持向量回归的压电执行器磁滞特性建模
17
作者 王建成 李强亚 +2 位作者 刘涛 谭永红 阎帅 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1692-1697,共6页
针对用于精密运动定位的压电执行器具有磁滞效应的问题,本文提出一种基于梯度提升最小二乘支持向量回归(GB-LSSVR)的建模方法.首先,通过引入磁滞算子构造拓展的输入空间,将磁滞的多值映射转换为一对一映射.然后,建立基于GB-LSSVR的磁滞... 针对用于精密运动定位的压电执行器具有磁滞效应的问题,本文提出一种基于梯度提升最小二乘支持向量回归(GB-LSSVR)的建模方法.首先,通过引入磁滞算子构造拓展的输入空间,将磁滞的多值映射转换为一对一映射.然后,建立基于GB-LSSVR的磁滞模型,设计可保证收敛粒子群算法(GCPSO)对GB-LSSVR模型参数进行优化.最后,将所提出方法用于实际预测一个压电执行器的位移.结果表明,该方法相对于经典的最小二乘支持向量回归(LSSVR)和截断最小二乘支持向量回归(T-LSSVR)算法,能得到更加准确的结果. 展开更多
关键词 压电执行器 磁滞效应 磁滞算子 最小二乘支持向量机 可保证收敛粒子群算法 梯度提升
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基于慢特征分析与最小二乘支持向量回归集成的草酸钴合成过程粒度预报
18
作者 张晗 张淑宁 +1 位作者 刘珂 邓冠龙 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2313-2321,共9页
草酸钴合成过程是钴湿法冶炼的关键单元操作,其粒度分布是重要的质量指标,然而难以在线实时测量。同时,草酸钴合成过程通常存在非线性、多约束和慢时变特征。因此,提出一种集成慢特征分析(slow feature analysis,SFA)与最小二乘支持向... 草酸钴合成过程是钴湿法冶炼的关键单元操作,其粒度分布是重要的质量指标,然而难以在线实时测量。同时,草酸钴合成过程通常存在非线性、多约束和慢时变特征。因此,提出一种集成慢特征分析(slow feature analysis,SFA)与最小二乘支持向量回归(least square support vector regression,LSSVR)的草酸钴粒度预报模型对草酸钴合成过程质量指标实现在线测量。在该方法中,首先,SFA方法可以有效地捕获过程的慢特征向量,解决慢时变问题;然后,利用LSSVR方法建立慢特征与粒度之间的非线性关系模型,进而实现质量指标在线预报。最后,应用非线性的数值案例以及草酸钴合成过程数据,验证该方法的有效性。实验结果显示:相较于单一的径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)、LSSVR预测模型以及SFA与NN相结合的预报模型,所提方法在数值案例中的预测精度分别提升了13.31%、2.26%、1.72%;在草酸钴合成过程中的预测精度分别提升了13.27%、9.96%、8.92%。 展开更多
关键词 草酸钴合成过程 软测量 慢特征分析 最小二乘支持向量回归 化学过程 预测 神经网络
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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
19
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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基于特征向量的最小二乘支持向量机PM2.5浓度预测模型 被引量：32
20
作者 李龙 马磊 +4 位作者 贺建峰 邵党国 易三莉 相艳 刘立芳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第8期2212-2216,共5页
针对大气中细颗粒物(PM2.5)浓度预测的问题,提出一种预测模型。首先,通过引入综合气象指数综合考虑风力、湿度、温度等因素;然后,结合实际二氧化硫(SO2)浓度、二氧化氮(NO2)浓度、一氧化碳(CO)浓度和PM10浓度等,构成特征向量;最后,利用... 针对大气中细颗粒物(PM2.5)浓度预测的问题,提出一种预测模型。首先,通过引入综合气象指数综合考虑风力、湿度、温度等因素;然后,结合实际二氧化硫(SO2)浓度、二氧化氮(NO2)浓度、一氧化碳(CO)浓度和PM10浓度等,构成特征向量;最后,利用特征向量和PM2.5浓度数据来建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型。经2013年城市A和城市B环境监测中心的数据预测分析表明,引入综合气象指数后预测的准确性提高,误差降低近30%。说明该模型能够较为准确地预测PM2.5浓度,并具有较高的泛化能力。此外还分析了PM2.5浓度与住院率、医院门诊量的关系,发现了它们的高度相关性。 展开更多
关键词 PM2 5浓度预测 综合气象指数 特征向量 相关性分析 最小二乘支持向量机
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