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基于最小二乘支持向量机的发酵过程混合建模 被引量:15
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作者 桑海峰 王福利 +1 位作者 何大阔 张大鹏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期629-633,共5页
提出了一种综合先验知识与最小二乘支持向量机的发酵过程建模方法,并且采用遗传算法进行最小二乘支持向量机的参数优化选取。该模型应用到一个具体发酵过程状态变量的预估中,仿真结果表明基于最小二乘支持向量机的混合模型具有很高的精... 提出了一种综合先验知识与最小二乘支持向量机的发酵过程建模方法,并且采用遗传算法进行最小二乘支持向量机的参数优化选取。该模型应用到一个具体发酵过程状态变量的预估中,仿真结果表明基于最小二乘支持向量机的混合模型具有很高的精度与范化能力,同时也表明了最小二乘支持向量机是软测量建模的一种有效方法。 展开更多
关键词 发酵 软测量 最小二乘支持向量 遗传算法 混合建模
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基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在混合气体定量分析中的应用 被引量:23
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作者 李玉军 汤晓君 刘君华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期774-778,共5页
针对混合气体建模过程中最小二乘支持向量机参数难以确定及红外光谱数据计算量过大的问题,提出一种粒子群优化的最小二乘支持向量机方法,用于建立基于主成分分析特征提取的红外光谱多组分气体定量分析模型。首先对主吸收峰区域的550个... 针对混合气体建模过程中最小二乘支持向量机参数难以确定及红外光谱数据计算量过大的问题,提出一种粒子群优化的最小二乘支持向量机方法,用于建立基于主成分分析特征提取的红外光谱多组分气体定量分析模型。首先对主吸收峰区域的550个红外光谱数据利用主成分分析技术进行了特征提取,将降维得到的7个特征值作为模型的输入变量从而有效地降低了计算量。混合气体主要由浓度范围分别是0.1%~1%的甲烷、乙烷及0.1%~1.5%的丙烷三种组分气体组成。采用最小二乘支持向量机技术分别建立了各组分气体的定量分析模型,利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机算法中的参数进行了优化选取,取代了传统的遍历优化方法,然后利用取得的最优参数重建定量分析模型。实验结果表明,采用此方法离线建模所用时间比采用遍历优化方法节省40倍以上,预测结果误差水平相当,满足实测要求。粒子群优化算法在全局优化及收敛速度方面具有较大优势。粒子群优化算法与最小二乘支持向量机技术相结合用于混合气体定量分析是切实可行的,具有一定的实际意义和应用价值。 展开更多
关键词 红外光谱 粒子群优化算法 最小二乘支持向量 定量分析 混合气体 主成分分析
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模糊偏最小二乘支持向量机的应用研究 被引量:11
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作者 宋海鹰 桂卫华 阳春华 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1344-1347,1352,共5页
基于偏最小二乘回归法和模糊隶属度函数,提出了一种模糊偏最小二乘支持向量机。传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,可以根据训练样本点的情况调整折衷系数,有效地提高了最小二乘支持向量机的抗噪性能。同时利用偏最小二乘回归法... 基于偏最小二乘回归法和模糊隶属度函数,提出了一种模糊偏最小二乘支持向量机。传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,可以根据训练样本点的情况调整折衷系数,有效地提高了最小二乘支持向量机的抗噪性能。同时利用偏最小二乘回归法,克服了求解线性回归方程中自变量向量间的多重相关性问题。利用sinc函数对该建模方法进行了测试,并进一步对铜转炉吹炼时间的预测问题进行了仿真研究。仿真结果表明,该建模方法具有预测准确、跟踪性能好的优点。 展开更多
关键词 模糊支持向量 最小二乘支持向量 最小二乘回归 智能建模
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基于聚类分析与偏最小二乘法的支持向量机PM_(2.5)预测 被引量:7
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作者 喻其炳 李勇 +3 位作者 白云 姚行艳 成志伟 李川 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期157-164,共8页
考虑样本和输入变量的选取对预测模型精度的影响,文章提出一种基于K-means聚类与偏最小二乘法的支持向量机PM_(2.5)浓度预测方法。首先采用K-means算法对气象属性进行聚类,间接把PM_(2.5)序列分成了相似度较高的若干类,并分别作为预测... 考虑样本和输入变量的选取对预测模型精度的影响,文章提出一种基于K-means聚类与偏最小二乘法的支持向量机PM_(2.5)浓度预测方法。首先采用K-means算法对气象属性进行聚类,间接把PM_(2.5)序列分成了相似度较高的若干类,并分别作为预测建模用的训练样本;然后采用偏最小二乘法从影响PM_(2.5)浓度的多种因素中提取主成分,作为各类模型的优化输入;最后根据预测日的气象属性选出合适类别,运用优化后的训练样本和输入变量建立PM_(2.5)浓度预测模型。以北京市某监测点的实际数据为例,运用改进模型和传统模型分别进行实验。结果表明:改进的支持向量机相比传统支持向量机在预测精度上有明显的提高,精度评价指标MAE、MAPE和RMSE分别下降38.10%、50.59%、37.15%。研究实证,引入K-means聚类与偏最小二乘法的手段来提高传统支持向量机在PM_(2.5)浓度预测中的精度具有可行性。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类 最小二乘 支持向量 PM2.5浓度预测
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结合偏最小二乘法和支持向量机的遥感影像变化检测 被引量:9
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作者 黄杰 王光辉 +3 位作者 杨化超 胡高强 李建磊 柴文慧 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2016年第7期35-38,共4页
针对多光谱遥感影像通道之间相关性影响难以消除及变化检测的阈值难以确定的问题,提出了一种结合偏最小二乘法(PLS)和支持向量机(SVM)的遥感影像变化检测方法。将两个时相的多通道遥感影像视为两组多元随机变量,引入多元统计数据分析方... 针对多光谱遥感影像通道之间相关性影响难以消除及变化检测的阈值难以确定的问题,提出了一种结合偏最小二乘法(PLS)和支持向量机(SVM)的遥感影像变化检测方法。将两个时相的多通道遥感影像视为两组多元随机变量,引入多元统计数据分析方法中的PLS理论,进行成分提取并构造差异影像;再通过SVM将差异影像分为变化与不变化两类别;最后利用形态学算子对分类结果作处理。选取Landsat8多光谱遥感影像进行试验,结果表明该方法可以很好地实现多光谱影像的变化检测,对地理国情数据监测具有重要意义。 展开更多
关键词 多光谱影像 最小二乘 支持向量 变化检测 多重相关性
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基于机理知识与最小二乘支持向量机的诺西肽发酵过程混合建模方法 被引量:7
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作者 桑海峰 苑玮琦 +1 位作者 王福利 何大阔 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期468-472,共5页
提出了一种综合先验机理知识与最小二乘支持向量机的发酵过程混合建模方法。机理知识由两部分组成,一部分是表示发酵过程的质量平衡方程;另一部分是简单的过程参数估计模型。采用最小二乘支持向量机模型对这种简单估计模型进行校正,弥... 提出了一种综合先验机理知识与最小二乘支持向量机的发酵过程混合建模方法。机理知识由两部分组成,一部分是表示发酵过程的质量平衡方程;另一部分是简单的过程参数估计模型。采用最小二乘支持向量机模型对这种简单估计模型进行校正,弥补它的不精确性。这种混合模型被应用到诺西肽发酵过程中进行生物量浓度、基质浓度与产物浓度的估计中,结果表明加入先验机理知识的混合模型增加了单纯的支持向量机模型的泛化能力。 展开更多
关键词 发酵 混合模型 先验知识 最小二乘支持向量 诺西肽
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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
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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 最小二乘回归(PLS) 支持向量(SVM) 咸潮预报 珠海市
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用最小二乘支持向量机的可见-近红外光谱测定蜂花粉贮存时间 被引量:5
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作者 金航峰 黄凌霞 +2 位作者 吴迪 金佩华 楼程富 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期216-219,共4页
为了探索一种快速有效的蜂花粉新鲜程度检测方法,利用可见-近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)对蜂花粉的贮存时间进行了检测.选择常温环境中贮存时间为4~50天(共计47天)的茶花蜂花粉作为研究对象,将全光谱数据作为输入变... 为了探索一种快速有效的蜂花粉新鲜程度检测方法,利用可见-近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)对蜂花粉的贮存时间进行了检测.选择常温环境中贮存时间为4~50天(共计47天)的茶花蜂花粉作为研究对象,将全光谱数据作为输入变量建立了LS-SVM模型.结果显示,该LS-SVM模型预测效果较好,预测相关系数rp达到了0.996,预测标准误差(SEP)和预测均方根误差(RMSEP)的值分别为1.310和1.308,优于偏最小二乘法(PLS)和主成分回归(PCR)的预测结果,说明基于LS-SVM的可见-近红外光谱技术能够很好地对花粉贮存时间进行检测.同时对不同贮存时间段花粉的预测效果进行了比较,发现该LS-SVM模型适用于对第11~50天范围的贮存时间进行检测. 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 贮存时间 最小二乘支持向量
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基于偏最小二乘法的支持向量机短期负荷预测 被引量:14
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作者 浦星材 沈晓风 +1 位作者 张清扬 邓玉章 《电网与清洁能源》 2011年第10期32-35,42,共5页
提出了一种基于偏最小二乘支持向量机的负荷预测模型。首先通过偏最小二乘(PLS)对负荷数据进行成分提取,提取的成分具有线性特点,并消除输入因素的多重相关性,然后采用支持向量机方法(SVM)对提取的成分进行预测。算例表明,该算法用于短... 提出了一种基于偏最小二乘支持向量机的负荷预测模型。首先通过偏最小二乘(PLS)对负荷数据进行成分提取,提取的成分具有线性特点,并消除输入因素的多重相关性,然后采用支持向量机方法(SVM)对提取的成分进行预测。算例表明,该算法用于短期负荷预测建模速度快,预测精度高,是种行之有效的方法。 展开更多
关键词 负荷预测 支持向量 最小二乘
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基于偏最小二乘的支持向量机多分类方法 被引量:6
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作者 钟波 刘兆科 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第17期174-175,197,共3页
该文提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的支持向量机(SVM)多分类方法,该算法利用偏最小二乘思想对样本进行预处理,消除了样本属性之间的相关性,而且得到的综合属性与类信息的相关程度达到最大。通过实验可以看出,该方法不仅可以减少用支持... 该文提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的支持向量机(SVM)多分类方法,该算法利用偏最小二乘思想对样本进行预处理,消除了样本属性之间的相关性,而且得到的综合属性与类信息的相关程度达到最大。通过实验可以看出,该方法不仅可以减少用支持向量机进行分类过程中的支持向量数目,而且当样本属性较多时,可以提高一定的识别率。 展开更多
关键词 最小二乘 支持向量 多分类
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基于混合最小二乘支持向量机网络模型的非线性系统辨识 被引量:7
11
作者 陈杰 朱琳 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期303-309,共7页
针对基于输入输出数据的非线性系统辨识问题,提出一种新的混合最小二乘支持向量机(LS-SVMs)网络模型及相应的学习算法.该算法将系统的辨识问题动态自适应的划分为若干子问题,将支持向量机(SVM)用于各子模块辨识;通过分析模型的统计学特... 针对基于输入输出数据的非线性系统辨识问题,提出一种新的混合最小二乘支持向量机(LS-SVMs)网络模型及相应的学习算法.该算法将系统的辨识问题动态自适应的划分为若干子问题,将支持向量机(SVM)用于各子模块辨识;通过分析模型的统计学特性,给出基于整体框架优化的系统参数辨识方法.针对系统中参数相关联的特性,采用期望条件最大化(ECM)算法对其进行条件辨识,同时结合正则化理论和最小二乘法,保证各专家模块的结构风险最小化辨识原则.试验结果表明,该方法兼具良好的辨识精度和泛化性能. 展开更多
关键词 混合专家系统 最小二乘支持向量 非线性系统辨识 期望条件最大化 正则化
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应用最小二乘支持向量机和混合遗传算法的制粉系统优化控制 被引量:6
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作者 刘定平 肖蔚然 《动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期728-731,747,共5页
利用最小二乘支持向量机(LSSVM)对直吹式中速磨制粉系统进行建模,然后采用混合遗传算法(HGA)对模型寻优,以获得不同工况下制粉系统的最佳运行方式。在某电厂200 MW机组上进行了现场试验。结果表明:该方法具有较高的可靠性和实用性,可用... 利用最小二乘支持向量机(LSSVM)对直吹式中速磨制粉系统进行建模,然后采用混合遗传算法(HGA)对模型寻优,以获得不同工况下制粉系统的最佳运行方式。在某电厂200 MW机组上进行了现场试验。结果表明:该方法具有较高的可靠性和实用性,可用以指导运行人员进行制粉系统的优化调整。 展开更多
关键词 自动控制技术 火力发电厂 直吹式制粉系统 中速磨 最小二乘支持向量 混合遗传算法
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基于偏最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法研究 被引量:19
13
作者 吉训生 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第23期55-59,共5页
偏最小二乘(PLS)运算降低电力负荷数据之间的相关性,最小二乘支持向量机(LS-SVM)可以获得模型的全局最优预测效果,减少预测过程的运算量。介绍了PLS和LS-SVM的基本原理,给出了PLS-LS-SVM建立短期日电力负荷预测模型的过程,并用于某地区2... 偏最小二乘(PLS)运算降低电力负荷数据之间的相关性,最小二乘支持向量机(LS-SVM)可以获得模型的全局最优预测效果,减少预测过程的运算量。介绍了PLS和LS-SVM的基本原理,给出了PLS-LS-SVM建立短期日电力负荷预测模型的过程,并用于某地区2008年的用电日负荷预测,预测的平均相对误差和最大相对误差分别为0.685%和8.8599%。与基于AR(1)模型的预测结果相比,PLS-LS-SVM模型更高的预测准确性可为短期电力负荷预测提供有效依据。 展开更多
关键词 最小二乘 最小二乘支持向量 电力负荷预测 AR(1)模型 预测误差
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基于偏最小二乘特征提取的支持向量机回归算法 被引量:3
14
作者 刘杰 甘旭升 +1 位作者 高海龙 王美乂 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2009年第9期114-117,共4页
为了提高SVM的建模质量,简化建模难度,提出了PLS-SVM组合回归建模方法。该方法通过PLS对样本数据进行降维、去噪以及消除共线性处理后,再进行SVM回归建模。不仅保持了SVM良好的模型性能,而且使SVM具备特征提取功能。实验结果表明,该方... 为了提高SVM的建模质量,简化建模难度,提出了PLS-SVM组合回归建模方法。该方法通过PLS对样本数据进行降维、去噪以及消除共线性处理后,再进行SVM回归建模。不仅保持了SVM良好的模型性能,而且使SVM具备特征提取功能。实验结果表明,该方法是可行的,采用此法构建的SVM模型,泛化性能优于没有特征提取的SVM。 展开更多
关键词 特征提取 支持向量 最小二乘 主成分
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基于L1-范数距离的最小二乘对支持向量机 被引量:3
15
作者 周燕萍 业巧林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期100-105,130,共7页
最小二乘对支持向量机(LSTSVM)是一种有效的分类技术。然而,该方法需计算点到平面的平方L2-范数距离,从而易受野值或噪声的影响。为了缓解此问题,提出了一种有效的鲁棒LSTSVM方法,即基于L1-范数距离的LSTSVM(LSTSVM_(L1D))。该方法由于... 最小二乘对支持向量机(LSTSVM)是一种有效的分类技术。然而,该方法需计算点到平面的平方L2-范数距离,从而易受野值或噪声的影响。为了缓解此问题,提出了一种有效的鲁棒LSTSVM方法,即基于L1-范数距离的LSTSVM(LSTSVM_(L1D))。该方法由于使用L1范数作为距离度量,因此不易受到野值或噪声数据的影响。此外,设计了一种有效的迭代算法,旨在求解目标问题,并从理论上证明了其收敛性。在人工数据集和UCI数据集上验证了LSTSVM_(L1D)的有效性。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量 基于L1-范数距离的LSTSVM L1范数距离 L2范数平方距离
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基于粒子群-最小二乘支持向量机算法的沥青拌和站中含氧量的软测量 被引量:1
16
作者 杨建红 房怀英 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期633-637,共5页
为了及时诊断热再生沥青搅拌站的燃烧、干燥状态,干燥滚筒的烟气含氧量检测具有重要的意义.首先通过沥青搅拌站组成和燃烧原理分析了影响烟气含氧量的相关过程参数,然后基于粒子群-最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)构建了干燥滚筒烟... 为了及时诊断热再生沥青搅拌站的燃烧、干燥状态,干燥滚筒的烟气含氧量检测具有重要的意义.首先通过沥青搅拌站组成和燃烧原理分析了影响烟气含氧量的相关过程参数,然后基于粒子群-最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)构建了干燥滚筒烟气含氧量软测量模型,通过4种不同的工况进行对比实验研究,实验结果表明:干燥滚筒烟气PSO-LSSVM含氧量软测量结果和氧传感器实测结果基本一致,最大测量误差为0.8%,能满足燃烧器的反馈控制要求.烟气含氧量的软测量为热再生沥青拌和站智能燃烧器的开发奠定基础. 展开更多
关键词 粒子群-最小二乘支持向量 沥青拌和站 含氧量 燃烧状态 燃烧器
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基于核偏最小二乘的支持向量机回归算法研究 被引量:6
17
作者 邹永杰 端木京顺 高海龙 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第10期2290-2293,共4页
对SVM的特征提取问题进行了研究,提出了KPLS-SVM组合回归建模方法。该方法在输入空间映射得到的高维特征空间中进行PLS特征提取后,再进行SVM回归,不仅保持了SVM良好的模型性能,并且兼具KPLS和SVM的优点。仿真和实验结果表明,该KPLS-SVM... 对SVM的特征提取问题进行了研究,提出了KPLS-SVM组合回归建模方法。该方法在输入空间映射得到的高维特征空间中进行PLS特征提取后,再进行SVM回归,不仅保持了SVM良好的模型性能,并且兼具KPLS和SVM的优点。仿真和实验结果表明,该KPLS-SVM建模方法是正确且有效的,采用该方法构建的SVM模型,泛化性能明显优于没有特征提取的SVM。 展开更多
关键词 核函数 最小二乘 支持向量 泛化能力 特征提取 特征空间
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基于偏最小二乘支持向量机的烟气湿法脱硫效率预测模型 被引量:16
18
作者 崔仕文 铁治欣 +1 位作者 丁成富 赵峰 《热力发电》 CAS 北大核心 2017年第4期81-87,共7页
为了能够更好地反映电厂湿法脱硫中的过程参数与脱硫效率之间的关系,本文利用偏最小二乘回归法(PLS)对影响烟气湿法脱硫效率的过程因素进行分析,提取出对湿法脱硫效率影响较大的因素作为主成分,将提取的主成分采用支持向量机(SVM)进行预... 为了能够更好地反映电厂湿法脱硫中的过程参数与脱硫效率之间的关系,本文利用偏最小二乘回归法(PLS)对影响烟气湿法脱硫效率的过程因素进行分析,提取出对湿法脱硫效率影响较大的因素作为主成分,将提取的主成分采用支持向量机(SVM)进行预测,降低了SVM的输入维数,建立了基于偏最小二乘支持向量机(PLS-SVM)的烟气湿法脱硫效率预测模型,并选取某机组石灰石-石膏湿法脱硫设施运行监控数据进行模型的训练和预测。预测分析结果显示,PLS-SVM的预测数据最大绝对误差小于0.65%,平均绝对误差在0.3%左右,说明该模型的预测效果较好,与SVM预测模型相比,提高了预测效率和精度。 展开更多
关键词 最小二乘回归 支持向量 湿法脱硫 脱硫效率 预测模型
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基于BWO-WLS-SVM的对二甲苯氧化过程智能混合建模
19
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 白鲸优化算法 智能混合建模
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基于最小二乘支持向量机的并联混合动力汽车发动机转矩在线估计 被引量:4
20
作者 田翔 何仁 徐益强 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1184-1188,共5页
为提高并联混合动力汽车发动机转矩在线估计的精度,提出基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和分布估计算法(EDA)的发动机转矩观测器的建模方法。该方法将发动机的油门开度和转速作为LSSVM输入,转矩作为输出,对转矩与油门开度和转速的关系进... 为提高并联混合动力汽车发动机转矩在线估计的精度,提出基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和分布估计算法(EDA)的发动机转矩观测器的建模方法。该方法将发动机的油门开度和转速作为LSSVM输入,转矩作为输出,对转矩与油门开度和转速的关系进行训练,通过分布估计算法优化LSSVM的参数。基于最优参数建立发动机转矩观测器,并用测试样本进行了比较。结果表明,采用EDA-LSSVM方法比遗传算法-最小二乘支持向量机和网格搜索/交叉验证算法-最小二乘支持向量机的估计误差小、运算速度快和泛化能力强。 展开更多
关键词 并联混合动力汽车 转矩估计 最小二乘支持向量 分布估计算法 参数优化
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