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最小二乘支持向量机模型在径流预报中的应用 被引量：5
1
作者 崔庆 马孝义 陈海涛 《中国农村水利水电》 北大核心 2012年第12期63-65,共3页
为解决径流中长期预报模型精度较低的问题,提出了一种基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测方法,该方法依据相空间重构技术以及最小二乘支持向量机模型(以下简称LS_SVM)。利用该模型对黄河三门峡1919-1989年的71年实测年径流量进... 为解决径流中长期预报模型精度较低的问题,提出了一种基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测方法,该方法依据相空间重构技术以及最小二乘支持向量机模型(以下简称LS_SVM)。利用该模型对黄河三门峡1919-1989年的71年实测年径流量进行预测。经过反复计算分析表明LS_SVM模型在径流中的应用具有较快的计算速度、较好的泛化能力以及较高的预测精度。 展开更多
关键词 混沌 相空间重构技术 最小二乘支持向量机模型 径流
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最小二乘支持向量机模型在大坝监测中的应用 被引量：4
2
作者 路亮 张爱军 《人民黄河》 CAS 北大核心 2013年第11期99-100,103,共3页
提出了一种基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测方法,该方法的依据是相空间重构技术以及最小二乘支持向量机模型(LS_SVM)。阐述了基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机模型的算法步骤,并指出该模型的评价指标为平均绝对误差(MAE... 提出了一种基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测方法,该方法的依据是相空间重构技术以及最小二乘支持向量机模型(LS_SVM)。阐述了基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机模型的算法步骤,并指出该模型的评价指标为平均绝对误差(MAE)以及预测均方误差(PMSE)。利用该模型对某混凝土大坝5#坝段102号测点的垂直位移进行了预测,结果表明:基于混沌时间序列的LS_SVM模型的预测性能较好,能够很好地体现出模型的实际应用能力;模型的拟合及预报结果能够满足精度要求,与回归模型相比具有预测结果精度较高的优点。 展开更多
关键词 相空间重构技术 最小二乘支持向量机模型 大坝位移
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基于粒子群-最小二乘支持向量机模型的矿山爆破振动速度预测 被引量：10
3
作者 何理 刘易和 +3 位作者 李琳娜 陈江伟 姚颖康 刘昌邦 《金属矿山》 CAS 北大核心 2022年第7期145-150,共6页
爆破地震危害是矿山开采过程中最为显著的负面效应之一,准确预测质点峰值振动速度(PPV)对于有效预防爆破振动引发的建(构)筑物失稳破坏具有极大的工程实际意义。设计并开展了露天矿山开挖爆破现场监测试验,采用灰色关联分析法对PPV影响... 爆破地震危害是矿山开采过程中最为显著的负面效应之一,准确预测质点峰值振动速度(PPV)对于有效预防爆破振动引发的建(构)筑物失稳破坏具有极大的工程实际意义。设计并开展了露天矿山开挖爆破现场监测试验,采用灰色关联分析法对PPV影响因素进行敏感性分析,确定各影响因素之间的主次关系。在此基础上,建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型对PPV进行预测,并通过粒子群算法(PSO)局部寻优确定LS-SVM模型中正则化参数和核函数宽度系数的最佳参数组合,最后将PSO-LSSVM模型预测结果与BP神经网络模型、LS-SVM模型及传统萨道夫斯基公式的预测结果进行了对比分析。结果表明:PSO-LSSVM模型对PPV预测的拟合相关系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MRE)及纳什系数(NSE)分别为97.38%、2.68%、1.36%和99.98%,PSO-LSSVM模型预测精度更高,且具有更好的泛化能力,用于多因素影响下的矿山爆破PPV预测切实可行。 展开更多
关键词 振动速度预测 敏感性分析 最小二乘支持向量机模型 粒子群算法 泛化能力
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用于水泥熟料fCaO预测的多核最小二乘支持向量机模型 被引量：11
4
作者 赵朋程 刘彬 +2 位作者 高伟 赵志彪 王美琪 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期2480-2487,共8页
针对水泥熟料游离氧化钙(fCaO)含量预测模型辨识的问题,考虑到单一核函数无法显著提高模型精度,采用多项式核函数、指数径向基核函数和高斯径向基核函数组合构建等价核的方法,建立了多核最小二乘支持向量机水泥熟料fCaO预测模型。同时,... 针对水泥熟料游离氧化钙(fCaO)含量预测模型辨识的问题,考虑到单一核函数无法显著提高模型精度,采用多项式核函数、指数径向基核函数和高斯径向基核函数组合构建等价核的方法,建立了多核最小二乘支持向量机水泥熟料fCaO预测模型。同时,利用改进的粒子群优化算法对多核最小二乘支持向量机模型的6个待确定参数进行迭代寻优,避免了模型参数人工选取的盲目性。最后将基于改进粒子群的多核最小二乘支持向量机模型应用于熟料fCaO含量的实例仿真。结果表明,建立的水泥熟料fCaO含量预测模型精度高、泛化能力强。 展开更多
关键词 多核学习 最小二乘支持向量机 模型 优化 算法 随机扰动
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基于共享最小二乘支持向量机模型的电站锅炉燃烧系统的优化 被引量：19
5
作者 高芳 翟永杰 +2 位作者 卓越 韩璞 陆原 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期928-933,940,共7页
电站锅炉燃烧系统是一个复杂的多输入多输出系统,为了在同一个模型中实现高效率、低污染物排放的优化目标,对标准最小二乘支持向量机回归方法进行了扩展.借助某电厂1 000MW超超临界锅炉的现场燃烧调整试验数据,建立了以锅炉热效率和NOx... 电站锅炉燃烧系统是一个复杂的多输入多输出系统,为了在同一个模型中实现高效率、低污染物排放的优化目标,对标准最小二乘支持向量机回归方法进行了扩展.借助某电厂1 000MW超超临界锅炉的现场燃烧调整试验数据,建立了以锅炉热效率和NOx排放质量浓度为输出的共享最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,采用一种改进的粒子群算法对共享模型中的锅炉运行工况进行了寻优.结果表明:在共享LSSVM模型中,锅炉热效率和NOx排放质量浓度的平均预测误差分别可达到0.028%和2.16%,搜索得到的高效率和低NOx排放的参数组合可为电站锅炉优化运行提供指导. 展开更多
关键词 共享模型 多输出系统 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法 锅炉热效率 NOX排放 质量浓度
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地震预警现地PGV连续预测的最小二乘支持向量机模型 被引量：33
6
作者 宋晋东 余聪 李山有 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期555-568,共14页
为提升现地仪器地震烈度预测的准确性与连续性,研究面向地震预警的PGV连续预测模型.以中国仪器地震烈度标准的计算参数:0.1~10 Hz带通滤波三分向矢量合成速度峰值PGV为预测目标,利用日本K-net与KiK-net台网P波触发后1~10 s强震数据,基... 为提升现地仪器地震烈度预测的准确性与连续性,研究面向地震预警的PGV连续预测模型.以中国仪器地震烈度标准的计算参数:0.1~10 Hz带通滤波三分向矢量合成速度峰值PGV为预测目标,利用日本K-net与KiK-net台网P波触发后1~10 s强震数据,基于人工智能中的机器学习方法-最小二乘支持向量机,选取7种特征参数作为输入构建最小二乘支持向量机PGV预测模型LSSVM-PGV.结果表明,本文建立的LSSVM-PGV模型在训练数据集与测试数据集上的预测误差标准差变化趋于一致,具备泛化性能;P波触发后3 s预测PGV与实测PGV即可整体符合1∶1关系,随着时间窗的增长,PGV预测的误差标准差显著减小、并在P波触发后6 s趋向收敛,具备准确连续预测能力;对比同为P波触发后3 s的常用P d-PGV模型,LSSVM-PGV模型的PGV预测误差标准差明显减小,“小值高估”与“大值低估”现象明显改善,预测准确性得到提升.熊本地震序列的震例分析表明,对于6.5级以下地震,LSSVM-PGV模型最多在P波触发后3 s即可预测出与实测PGV整体符合1∶1关系的PGV;对于7.3级主震,由于其破裂过程的复杂性,P波触发后3 s的预测结果出现一定程度的低估,但随着时间窗增长至6 s时,预测PGV与实测PGV符合1∶1关系、并直到10 s整体趋势保持一致.本文构建的LSSVM-PGV模型可用于现地地震预警仪器地震烈度的预测. 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 现地 地震预警 速度峰值PGV 熊本地震序列
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基于贝叶斯置信框架的最小二乘支持向量机模型参数选择方法及SS_7型电力机车牵引电机建模 被引量：5
7
作者 李娜 刘明光 +1 位作者 杨恒 王福忠 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期61-66,共6页
利用贝叶斯置信框架推断LS—SVM模型参数并建立贝叶斯LS—SVM曲线拟合模型。运用贝叶斯LS—SVM曲线拟合模型对SS7型电力机车牵引电机的磁化曲线进行拟合。结果表明:贝叶斯LS—SVM曲线拟合模型对SS7型电力机车牵引电机的磁化曲线拟合速... 利用贝叶斯置信框架推断LS—SVM模型参数并建立贝叶斯LS—SVM曲线拟合模型。运用贝叶斯LS—SVM曲线拟合模型对SS7型电力机车牵引电机的磁化曲线进行拟合。结果表明:贝叶斯LS—SVM曲线拟合模型对SS7型电力机车牵引电机的磁化曲线拟合速度及精度均有较大地提高,小样本条件下的泛化能力更好。依据贝叶斯LS—SVM曲线拟合模型建立了SS7型电力机车牵引电机的仿真模型。仿真计算表明,所建的SS7型电力机车牵引电机仿真模型与机车牵引电机实际运行状况吻合,可用于对SS7型电力机车主电路性能及控制策略的研究。 展开更多
关键词 贝叶斯推断 最小二乘支持向量机 建模 曲线拟合 电力机车 牵引电机 主电路
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基于GEP的最小二乘支持向量机模型参数选择 被引量：6
8
作者 钱晓山 阳春华 《智能系统学报》 北大核心 2012年第3期225-229,共5页
针对最小二乘支持向量机的多参数寻优问题,提出了一种基于基因表达式编程的最小二乘支持向量机参数优选方法.该算法将最小二乘支持向量机参数(C,σ)样本作为GEP的基因,按其变异算子随着进化代数和染色体所含基因数目动态变化的机制执行... 针对最小二乘支持向量机的多参数寻优问题,提出了一种基于基因表达式编程的最小二乘支持向量机参数优选方法.该算法将最小二乘支持向量机参数(C,σ)样本作为GEP的基因,按其变异算子随着进化代数和染色体所含基因数目动态变化的机制执行,其收敛速度和精确度大大提高.并与基于粒子群算法和遗传算法参数优选方法比较,通过标准测试函数验证了该算法的拟合误差最低.最后用其建立氧化铝生产蒸发过程参数预测模型,应用工业生产数据进行验证,实验结果表明该方法有效且获得了满意的效果. 展开更多
关键词 基因表达式编程 最小二乘支持向量机 参数选择 粒子群算法 遗传算法
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电站煤粉炉NO_x排放特性的最小二乘支持向量机模型 被引量：4
9
作者 魏辉 陆方 罗永浩 《锅炉技术》 北大核心 2009年第5期5-10,共6页
为获得电站煤粉炉NOx排放特性的在线预测模型,实现低NOx闭环运行控制,以某电厂300MW四角切圆燃烧煤粉炉为研究对象建立了NOx排放特性的最小二乘支持向量机模型。在建模过程中,进行了模型性能对核函数、惩罚因子γ和核函数参数σ2的敏感... 为获得电站煤粉炉NOx排放特性的在线预测模型,实现低NOx闭环运行控制,以某电厂300MW四角切圆燃烧煤粉炉为研究对象建立了NOx排放特性的最小二乘支持向量机模型。在建模过程中,进行了模型性能对核函数、惩罚因子γ和核函数参数σ2的敏感性分析,并运用遗传算法和交叉证实获得了γ和σ2的最佳值。最后利用不同试验工况下的样本数据检验了模型的预测性能,并将该模型的预测性能与BP神经网络模型相比较,结果说明该模型的建模特点和预测性能能够满足NOx排放的在线预测。 展开更多
关键词 锅炉 NOx 最小二乘支持向量机 预测
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基于最小二乘支持向量机模型预测田面糙率 被引量：1
10
作者 李建文 郭向红 +1 位作者 孙西欢 马娟娟 《节水灌溉》 北大核心 2015年第1期1-3,共3页
田面糙率是影响地面灌溉质量的重要参数。基于最小二乘支持向量机建立了两类4个田面糙率预测模型,并进行了验证。结果表明第一类模型预测值(即作物地采用LSSVM-N-I3、裸地采用LSSVM-N-I1,翻耕地采用LSSVM-N-I2)相对误差最大值为9.7%;第... 田面糙率是影响地面灌溉质量的重要参数。基于最小二乘支持向量机建立了两类4个田面糙率预测模型,并进行了验证。结果表明第一类模型预测值(即作物地采用LSSVM-N-I3、裸地采用LSSVM-N-I1,翻耕地采用LSSVM-N-I2)相对误差最大值为9.7%;第二类模型预测值(即LSSVM-N-II模型)相对误差最大值为10.5%,由此可见两类模型都具有较高的预测精度,可以用于田面糙率的预测。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 田面糙率 预测模型
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改进的模糊最小二乘支持向量机模型 被引量：4
11
作者 许亮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第14期236-237,240,共3页
针对最小二乘支持向量机对噪声或孤立点敏感的问题,提出一种融合先验知识的模糊最小二乘支持向量机模型。在训练过程中考虑样本的噪声分布模型,结合样本紧密度策略,自动生成相应样本的模糊隶属度。实验结果表明,该模型对噪声样本具有较... 针对最小二乘支持向量机对噪声或孤立点敏感的问题,提出一种融合先验知识的模糊最小二乘支持向量机模型。在训练过程中考虑样本的噪声分布模型,结合样本紧密度策略,自动生成相应样本的模糊隶属度。实验结果表明,该模型对噪声样本具有较好的分类精度。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 模糊隶属度 噪声分布模型
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融合先验知识的模糊最小二乘支持向量机模型及其应用
12
作者 许亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第9期2423-2426,2429,共5页
为了解决最小二乘支持向量机(LSSVM)对噪声或孤立点敏感的问题,融合数据样本中的先验知识,提出一种基于噪声分布模型和样本紧密度的模糊最小二乘支持向量机模型。在训练的过程中,考虑样本的噪声分布信息。为了区分有效样本和噪声,研究... 为了解决最小二乘支持向量机(LSSVM)对噪声或孤立点敏感的问题,融合数据样本中的先验知识,提出一种基于噪声分布模型和样本紧密度的模糊最小二乘支持向量机模型。在训练的过程中,考虑样本的噪声分布信息。为了区分有效样本和噪声,研究了基于样本紧密度的策略。运用该策略和噪声分布模型,可自动生成相应样本的模糊隶属度。该方法提高了最小二乘支持向量机的抗噪声能力以及处理含有噪声或孤立点样本的灵活性。将提出的方法运用于润滑油精制生产过程的故障诊断。实验结果表明,该方法具有很好的分类精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 模糊隶属度 先验知识 噪声 故障诊断
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城市小时级需水量的改进型引力搜索算法-最小二乘支持向量机模型预测 被引量：11
13
作者 戢钢 王景成 +2 位作者 葛阳 刘华江 杨丽雯 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1377-1382,共6页
本文研究利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)算法建立城市小时级需水量预测模型.采取精英策略,自适应的速度更新权重系数,同时引入粒子历史最优信息对引力搜索算法(gravitational search algorithm,G... 本文研究利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)算法建立城市小时级需水量预测模型.采取精英策略,自适应的速度更新权重系数,同时引入粒子历史最优信息对引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)进行了改进.最后采用改进型引力搜索算法(ameliorated gravitational search algorithm,AGSA)优化LS-SVM水量预测模型的正规化参数和核参数来提高模型的预测精度及预测速度.理论测试与实例分析表明,基于AGSA比基于GSA,遗传算法(genetic algorithms,GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的LS-SVM水量预测模型具有更好的预测精度,从而验证了基于AGSA的LS-SVM算法适用于小时级需水量预测问题,AGSA适用于多领域的模型参数的优化过程. 展开更多
关键词 智能控制 需水量预测 最小二乘支持向量机 改进的引力搜索算法
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大坝安全监测的鲁棒最小二乘支持向量机模型 被引量：3
14
作者 蒋国芸 郄志红 +1 位作者 王东君 张俊杰 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2012年第2期86-89,共4页
针对目前在大坝监测模型中应用较多的支持向量机模型,以土坝沉降监测实例比较分析了监测数据中是否含有异常值的两种情况的最小二乘支持向量机监测模型的拟合精度与预测精度,发现异常值的影响不容忽视。通过改进支持向量机模型中的损失... 针对目前在大坝监测模型中应用较多的支持向量机模型,以土坝沉降监测实例比较分析了监测数据中是否含有异常值的两种情况的最小二乘支持向量机监测模型的拟合精度与预测精度,发现异常值的影响不容忽视。通过改进支持向量机模型中的损失函数,建立了大坝安全监测的鲁棒最小二乘支持向量机模型(RLS-SVM)。实例分析表明:不论监测数据是否含有异常值RLS-SVM均可达到较好的拟合精度和预测效果,优于普通LS-SVM模型。 展开更多
关键词 大坝安全监测 鲁棒最小二乘支持向量机 最小二乘支持向量机 异常值
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实时灰色最小二乘支持向量机模型在蒸汽预测中的应用 被引量：3
15
作者 尹正文 姜麟 茅颖 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第24期6158-6162,共5页
针对锅炉蒸汽产量预测的非线性和灰色性,提出将实时灰色最小二乘支持向量机模型应用于蒸汽预测,预测结果与实时GM(1,1)模型的预测结果进行对比,证明该模型具有更高的预测精度,可为蒸汽生产和调度提供决策依据。
关键词 灰色系统 残差 最小二乘支持向量机 蒸汽预测
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混凝土坝安全监控最小二乘支持向量机模型 被引量：8
16
作者 肖浩波 谷艳昌 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2013年第5期34-37,共4页
传统的混凝土坝安全监控模型难以精确反映大坝变形的非线性变化规律,一定程度上影响模型的预测效果。基于统计学习理论的支持向量机,采用结构风险最小化准则,具有结构简单、理论完备、适应性强、全局优化、训练时间短、泛化性能好等优... 传统的混凝土坝安全监控模型难以精确反映大坝变形的非线性变化规律,一定程度上影响模型的预测效果。基于统计学习理论的支持向量机,采用结构风险最小化准则,具有结构简单、理论完备、适应性强、全局优化、训练时间短、泛化性能好等优点。将最小二乘支持向量机应用于大坝安全监控领域,建立了混凝土坝的支持向量机监控模型。工程案例证明,该模型精度较高,具有广泛的实用性。 展开更多
关键词 混凝土坝 最小二乘 支持向量机 监控模型
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大型呼叫中心人工呼入量的最小二乘支持向量机模型 被引量：2
17
作者 李大川 忻展红 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期815-818,共4页
通过分析大型呼叫中心人工呼入量的数据特点,文中将呼入量分解为日呼入量与相应时间段呼入量,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的原理,建立日呼入量与时间段呼入量两个时间序列预测模型.实验仿真证明,采用该方法建立的日呼入量与时间段... 通过分析大型呼叫中心人工呼入量的数据特点,文中将呼入量分解为日呼入量与相应时间段呼入量,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的原理,建立日呼入量与时间段呼入量两个时间序列预测模型.实验仿真证明,采用该方法建立的日呼入量与时间段呼入量预测模型,在回归和预测方面都可以得到满意的结果.通过与神经网络预测模型的对比分析,LS-SVM总体上优于人工神经网络的预测效果. 展开更多
关键词 呼叫中心 预测 最小二乘支持向量机
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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
18
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
19
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
20
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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