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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
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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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多策略改进COA算法优化LSSVM的变压器故障诊断研究 被引量:1
2
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:8
3
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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最小二乘支持向量机联合改进果蝇优化算法的CFB锅炉燃烧优化 被引量:13
4
作者 张文广 张越 +2 位作者 孙亚洲 高明明 李宝贵 《热力发电》 CAS 北大核心 2016年第7期44-49,共6页
针对电厂循环流化床(CFB)锅炉降低污染物排放和提高锅炉燃烧效率的问题,本文首先应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了锅炉效率、NO_x和SO_2排放特性的软测量模型,并对比了LS-SVM和BP神经网络模型的性能;然后基于LS-SVM建立的模型,提出... 针对电厂循环流化床(CFB)锅炉降低污染物排放和提高锅炉燃烧效率的问题,本文首先应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了锅炉效率、NO_x和SO_2排放特性的软测量模型,并对比了LS-SVM和BP神经网络模型的性能;然后基于LS-SVM建立的模型,提出了3种优化策略,采用改进果蝇优化算法(MFOA)在一定范围内对CFB锅炉运行工况的可调参数进行优化。结果表明:LS-SVM模型与BP神经网络模型相比,训练时间较短,预测精度较高,泛化能力较强;CFB锅炉效率最多提高了0.61%,NO_x和SO_2排放质量浓度最多降低了7.88%和18.13%。 展开更多
关键词 CFB 锅炉效率 NOx SO2 最小二乘支持向量机 改进果蝇优化算法 燃烧优化
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基于最小残量优化算法的二次雷达信号分选 被引量:5
5
作者 张玉 樊斌斌 +1 位作者 胡进 唐波 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2015年第4期46-49,54,共5页
针对应答脉冲信号的混叠现象导致二次雷达询问机解码错误的问题,提出了一种基于最小残量优化算法的二次雷达信号分选方法。首先,建立多通道条件下的混扰模型和最小残量优化模型;然后,采用最小描述长度算法估计出应答机的个数,利用快速... 针对应答脉冲信号的混叠现象导致二次雷达询问机解码错误的问题,提出了一种基于最小残量优化算法的二次雷达信号分选方法。首先,建立多通道条件下的混扰模型和最小残量优化模型;然后,采用最小描述长度算法估计出应答机的个数,利用快速独立成分分析(Fast ICA)算法估计出二次雷达信号矩阵初值;最后,借鉴交替投影思想对混合矩阵进行寻优处理,从而完成二次雷达信号的分选。仿真结果表明,该算法能够准确地分离出多个应答信号,并且性能明显优于Fast ICA算法。 展开更多
关键词 次雷达信号 最小残量优化 最小描述长度算法 快速独立成分分算法
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矩阵方程AXB=C的中心对称最小二乘解及其最佳逼近的迭代算法 被引量:4
6
作者 陈梅枝 张凯院 尚丽娜 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2008年第6期1125-1128,共4页
本文建立了求矩阵方程AXB=C的中心对称最小二乘解的迭代算法。在不考虑舍入误差时,对任意给定的初始中心对称矩阵,该算法能够在有限步迭代后得到此方程的中心对称最小二乘解。当选取特殊的初始矩阵时,可得到极小范数中心对称最小二乘解... 本文建立了求矩阵方程AXB=C的中心对称最小二乘解的迭代算法。在不考虑舍入误差时,对任意给定的初始中心对称矩阵,该算法能够在有限步迭代后得到此方程的中心对称最小二乘解。当选取特殊的初始矩阵时,可得到极小范数中心对称最小二乘解。另外,在上述解集合中也可得到给定矩阵的最佳逼近矩阵的表达式。 展开更多
关键词 矩阵方程 迭代算法 中心对称矩阵 最小二乘 最佳逼近
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粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的雷电过电压识别 被引量:6
7
作者 董建达 孙志能 +1 位作者 周开河 范良忠 《电网与清洁能源》 北大核心 2016年第6期35-40,共6页
为了提高雷电过电压的识别率,满足雷电过电压识别的实时性,提出了粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的雷电过电压识别模型。首先提取多种特征作为雷电过电压识别的输入向量,然后采用最小二乘支持向量机设计雷电过电压识别的分类器,采... 为了提高雷电过电压的识别率,满足雷电过电压识别的实时性,提出了粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的雷电过电压识别模型。首先提取多种特征作为雷电过电压识别的输入向量,然后采用最小二乘支持向量机设计雷电过电压识别的分类器,采用粒子群优化算法确定最合理的分类器参数,最后通过实验分析其有效性和优越性。结果表明,PSOLSSVM可以描述雷电过电压信号与特征间变化关系,提高了雷电过电压识别率,加快了雷电过电压识别速度,识别结果优于其他模型。 展开更多
关键词 雷电过电压 最小二乘支持向量机 特征提取 粒子群优化算法
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基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火算法的电磁场逆问题全局优化方法 被引量:3
8
作者 杨庆新 安金龙 +3 位作者 马振平 侯立坤 陈堂功 陈海燕 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期1-7,共7页
分析了目前电磁场逆问题全局优化算法存在的收敛速度慢以及搜索时间长等问题的主要原因,并针对以上问题提出了基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火电磁场逆问题优化新算法,充分利用了自适应模拟退火算法中丢失的已搜索过点的信息,... 分析了目前电磁场逆问题全局优化算法存在的收敛速度慢以及搜索时间长等问题的主要原因,并针对以上问题提出了基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火电磁场逆问题优化新算法,充分利用了自适应模拟退火算法中丢失的已搜索过点的信息,动态地建立和改进待求问题的数值模型,指导最优解的搜索过程,大大减少了求解电磁场正问题的求解次数,缩短了搜索到最优解的时间,通过仿真实验以及实际应用的对比,效果显著,提高了电磁场优化设计的实际应用能力。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 自适应模拟退火算法 电磁场逆问题 全局优化
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改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测 被引量:11
9
作者 黄国权 尤新华 《激光杂志》 北大核心 2015年第3期96-99,共4页
为了提高网络流量的预测准确性,针对最小二乘支持向量机参数优化方法的缺陷,提出一种改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测模型。首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子初始位置,然后通过粒子群之间信息交流、互相... 为了提高网络流量的预测准确性,针对最小二乘支持向量机参数优化方法的缺陷,提出一种改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测模型。首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子初始位置,然后通过粒子群之间信息交流、互相协作找到最优参数,并对惯性权重和学习因子进行改进,最后对网络流量数据进行重构,并采用最优参数的最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型。实验结果表明,本文模型提高了网络流量的预测精度,并大幅度减少了训练时间,可以满足网络流量在线预测要求。 展开更多
关键词 网络流量 粒子群优化算法 混沌理论 最小二乘支持向量机
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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
10
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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基于移动最小二乘法和粒子群算法的优化算法 被引量:1
11
作者 罗平 姚立海 +1 位作者 杨仕友 倪光正 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1482-1485,1525,共5页
针对复杂电磁装置优化问题中目标函数计算次数过多的问题,提出了一种基于移动最小二乘法(MLS)和粒子群优化算法(PSO)的快速全局优化方法.该方法利用基于MLS的表面响应模型,重构原始的优化问题,采用加权PSO算法对重构后的目标函数进行寻... 针对复杂电磁装置优化问题中目标函数计算次数过多的问题,提出了一种基于移动最小二乘法(MLS)和粒子群优化算法(PSO)的快速全局优化方法.该方法利用基于MLS的表面响应模型,重构原始的优化问题,采用加权PSO算法对重构后的目标函数进行寻优,再使用拟牛顿法,对原优化问题直接寻优,从而得到优化问题最终的最优解,并对基准测试函数和实际电磁装置问题进行优化计算.结果表明,与加权PSO相比,该算法能找到优化问题的全局最优解,并能有效地减少目标函数的计算次数,节省了计算时间,提高了计算效率. 展开更多
关键词 移动最小二乘 粒子群优化算法 全局优化
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基于人工免疫算法的最小二乘支持向量机参数优化算法 被引量:8
12
作者 杨福刚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第5期1702-1704,共3页
针对最小二乘支持向量机(LSSVM)处理大数据集时确定最优模型参数耗时长、占内存大的问题,提出了一种基于人工免疫算法的参数寻优方法。通过分析LSSVM模型参数对分类准确率的影响发现,存在多种参数组合,使得分类准确率相同;当其中一个参... 针对最小二乘支持向量机(LSSVM)处理大数据集时确定最优模型参数耗时长、占内存大的问题,提出了一种基于人工免疫算法的参数寻优方法。通过分析LSSVM模型参数对分类准确率的影响发现,存在多种参数组合,使得分类准确率相同;当其中一个参数固定,另外一个参数在某些范围内变化取值时,它们的组合并不影响分类的准确率。将LSSVM模型参数作为抗体的基因设计了抗体的编码方案,利用人工免疫算法对LSSVM参数优化搜索。仿真结果表明,与使用交叉验证和网格搜索方法相比,提出的LSSVM参数优化算法在不降低分类准确率的前提下,寻优效率大大提高。 展开更多
关键词 人工免疫算法 最小二乘支持向量机 参数优化
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引入果蝇优化算法的最小二乘支持向量机交通流量预测 被引量:5
13
作者 屈展 赵鑫 屈伸 《电子测量技术》 2018年第16期18-22,共5页
交通流预测的准确性在现代智能交通系统(ITS)领域占有重要地位。最小二乘支持向量机(LSSVM)特别适用通过恰当的启发式算法来确定其2个参数的值,然而,其缺点是很难求解全局最优解。果蝇优化算法(FOA)作为一种新的启发式算法,具有... 交通流预测的准确性在现代智能交通系统(ITS)领域占有重要地位。最小二乘支持向量机(LSSVM)特别适用通过恰当的启发式算法来确定其2个参数的值,然而,其缺点是很难求解全局最优解。果蝇优化算法(FOA)作为一种新的启发式算法,具有易于理解和快速收敛于全局最优解的优点。为了提高交通流量预测的准确性,在最小二乘支持向量机交通流预测模型中引入果蝇算法。仿真结果表明,对比其他模型,LSSVM-FOA模型具有良好的非线性拟合能力,非常适合于交通流量预测。 展开更多
关键词 交通流量预测 最小二乘支持向量机(LSSVM) 果蝇优化算法(FOA) LSSVM-FOA模型
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基于灰狼优化算法和最小二乘支持向量机的信用评估 被引量:3
14
作者 周敏 《成都理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期507-512,共6页
最小二乘支持向量机(LSSVM)被证实是一种有效的信用评估方法,然而,传统的交叉验证和网格方法通常得不到最优参数。为了解决这个问题,作者提出了一种改进的灰狼优化算法(IGWO),该算法能非线性地调整收敛因子,并能自适应调整α狼、β狼和... 最小二乘支持向量机(LSSVM)被证实是一种有效的信用评估方法,然而,传统的交叉验证和网格方法通常得不到最优参数。为了解决这个问题,作者提出了一种改进的灰狼优化算法(IGWO),该算法能非线性地调整收敛因子,并能自适应调整α狼、β狼和δ狼对ω狼的影响。然后,提出了一种用IGWO来优化LSSVM参数的方法IGWO-LSSVM,并将其应用于信用评估中。在公开的德国和澳大利亚真实信用数据集上,IGWO-LSSVM较传统的K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机和LSSVM等信用评估方法均有明显的提升,表明IGWO- LSSVM 是一种有效的信用评估方法。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 最小二乘支持向量机 信用评估 金融风险
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船舶运动系统解耦合过程的智能优化算法应用
15
作者 顾钦平 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第10期166-170,共5页
船舶在海上航行时会受到各种复杂环境因素的影响,而这些因素会导致船舶出现耦合效应,进而影响其操纵性能和航行安全性。针对传统船舶运动系统解耦方法响应时间较长、稳定性较差的问题,研究采用最小二乘法进行船舶运动系统参数的辨识,引... 船舶在海上航行时会受到各种复杂环境因素的影响,而这些因素会导致船舶出现耦合效应,进而影响其操纵性能和航行安全性。针对传统船舶运动系统解耦方法响应时间较长、稳定性较差的问题,研究采用最小二乘法进行船舶运动系统参数的辨识,引入遗忘因子对最小二乘法进行改进,并将粒子群优化算法和模拟退火算法结合,根据辨识的参数进行船舶运动系统的解耦,设计出一种混合算法。结果显示,在平均检测精度和推理速度计算中,设计算法与其他3种方法相比,平均检测精度分别提升了19.9%、15.7%、11.5%,推理速度分别提升了82.3、67.4、19.3 fps,证明了其精度和计算效率较高。研究提出算法在解耦合过程中展现了较好性能,为实现高效稳定的船舶运动控制提供了新技术途径。 展开更多
关键词 船舶运动系统 解耦 最小二乘 粒子群优化算法 模拟退火算法
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基于改进型鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的炼钢终点预测模型研究 被引量:33
16
作者 郑威迪 李志刚 +1 位作者 贾涵中 高闯 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期700-706,共7页
终点碳含量是决定钢质量的关键因素,是转炉炼钢过程中需要控制的核心变量之一.本文建立了一种基于莱维飞行的鲸鱼优化算法(Levy Whale Optimization Algorithm,LWOA)和最小二乘向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的钢... 终点碳含量是决定钢质量的关键因素,是转炉炼钢过程中需要控制的核心变量之一.本文建立了一种基于莱维飞行的鲸鱼优化算法(Levy Whale Optimization Algorithm,LWOA)和最小二乘向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的钢水终点碳含量综合预测模型.通过莱维飞行代替了传统鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)参数的随机选择,优化了鲸鱼算法中跳出局部最优的能力;借助改变鲸鱼算法的系数向量收敛方式明显提高了鲸鱼优化算法的泛化能力、预测精度和收敛速度.数据仿真结果表明,所提出的LWOA-LSSVM预测模型,不仅能够克服局部寻优获取全局最优解,而且具有快速的收敛速度和更高的预测精度,得出预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差与遗传算法BP神经网络、遗传算法最小二乘支持向量机和传统鲸鱼算法最小二乘支持向量机相比均有着明显提高.同时,通过调整目标命中率和训练输入样本量验证了预测模型具有更好的鲁棒性. 展开更多
关键词 炼钢 碳含量 鲸鱼优化算法 最小二乘 支持向量机 莱维飞行
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基于灰狼优化算法的最小二乘支持向量机红枣产量预测研究 被引量:5
17
作者 李鹏飞 王青青 +1 位作者 毋建宏 樊怡彤 《安徽农业科学》 CAS 2020年第6期218-222,共5页
最小二乘支持向量机预测时,其参数的选取大部分只依赖于人工经验,无法实现自适应寻优,阻碍了其学习与泛化能力。针对该问题,采用灰狼优化算法对最小二乘支持向量机参数寻优,以1978-2016全国红枣产量数据为研究对象,利用最小二乘支持向... 最小二乘支持向量机预测时,其参数的选取大部分只依赖于人工经验,无法实现自适应寻优,阻碍了其学习与泛化能力。针对该问题,采用灰狼优化算法对最小二乘支持向量机参数寻优,以1978-2016全国红枣产量数据为研究对象,利用最小二乘支持向量机的最优参数对红枣产量数据进行拟合与预测。为避免过拟合现象,将1978-2007和2013-2016年数据分别作为模型的训练与预测数据,2008-2012年数据用于交叉验证,同时为检验该模型的预测性能,将其与ARIMA模型的预测效果进行对比分析。实证分析表明,基于灰狼优化算法的最小二乘支持向量机模型预测的平均相对误差小于ARIMA模型预测的平均相对误差,其可适用于红枣产量的预测,也进一步表明灰狼优化算法对最小二乘支持向量机参数优化的有效性。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 全国红枣产量 灰狼优化算法 ARIMA
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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
18
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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基于最小二乘支持向量机的电站锅炉燃烧优化 被引量:106
19
作者 顾燕萍 赵文杰 吴占松 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第17期91-97,共7页
高效、低污染是电站锅炉燃烧优化的目标。该文基于最小二乘支持向量机,建立了电站锅炉燃烧模型,实现了飞灰含碳量、排烟温度、NOx排放量等参数的软测量和锅炉效率的预测;对比了最小二乘支持向量机和BP神经网络模型的性能,对比结果表明,... 高效、低污染是电站锅炉燃烧优化的目标。该文基于最小二乘支持向量机,建立了电站锅炉燃烧模型,实现了飞灰含碳量、排烟温度、NOx排放量等参数的软测量和锅炉效率的预测;对比了最小二乘支持向量机和BP神经网络模型的性能,对比结果表明,最小二乘支持向量机具有训练时间短、泛化能力高等优点。提出2种锅炉燃烧优化方式,并以所建立的燃烧模型为基础,采用遗传算法对锅炉运行工况进行寻优,为分散控制系统基础控制层提供最佳的操作变量设定值。算例表明,文中所提出的燃烧优化方案可以有效提高电站锅炉效率和降低NOx排放量。 展开更多
关键词 燃烧优化 锅炉效率 NOX排放 最小二乘支持向量机 遗传算法
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基于约束总体最小二乘算法的接地网故障诊断新模型 被引量:9
20
作者 张英娇 罗先觉 +1 位作者 牛涛 刘利强 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期110-115,共6页
针对变电站接地网实际敷设情况往往与施工图纸有所出入、可能造成诊断结果具有较大误差的情况,在传统电路诊断模型的基础上考虑了接地网腐蚀特性,即地理位置越接近的导体被腐蚀的程度越相近,并提出局部差异性腐蚀指标表示支路电阻腐蚀... 针对变电站接地网实际敷设情况往往与施工图纸有所出入、可能造成诊断结果具有较大误差的情况,在传统电路诊断模型的基础上考虑了接地网腐蚀特性,即地理位置越接近的导体被腐蚀的程度越相近,并提出局部差异性腐蚀指标表示支路电阻腐蚀倍数的相近程度,从而建立了接地网故障诊断的增广线性模型,同时运用基于奇异值分解法分解的最佳降秩逼近定理解决模型中方程组等式两端的不相容性.为校正诊断模型中存在的扰动对诊断结果的影响,采用了基于约束总体最小二乘算法的优化算法,对明晰支路和模糊支路分别迭代,在已知设计模型与实际支路敷设有偏差的情况下得出了较为满意的解.仿真计算结果验证了所提方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 接地网 故障诊断 腐蚀 最佳降秩逼近定理 约束总体最小二乘算法
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