基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的储罐腐蚀速率预测 被引量：3

1

作者 王明慧 党鹏飞 +1 位作者 杨铮鑫 龚博 《腐蚀与防护》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期71-76,共6页

利用粒子群优化(PSO)算法的全局寻优能力,对最小二乘支持向量机(LSSVM)的正则化参数和核参数进行优化,提出了基于PSO-LSSVM的大型储罐腐蚀速率的预测方法。采用该方法对储罐腐蚀速率进行预测,并利用实测数据对模型的预测精度进行验证。... 利用粒子群优化(PSO)算法的全局寻优能力,对最小二乘支持向量机(LSSVM)的正则化参数和核参数进行优化,提出了基于PSO-LSSVM的大型储罐腐蚀速率的预测方法。采用该方法对储罐腐蚀速率进行预测,并利用实测数据对模型的预测精度进行验证。结果表明:使用PSOLSSVM获得的腐蚀速率预测结果与实际腐蚀速率较为吻合,罐顶、第一层罐壁、罐底预测结果的平均绝对百分误差分别为2.265%、3.077%、1.18%,均方根误差分别为0.010%、0.012%、0.011%,决定系数分别为0.973、0.982、0.976。该方法可以对储罐内腐蚀速率进行有效的预测。 展开更多

关键词 粒子群优化(pso) 最小二乘支持向量机(lssvm) 腐蚀速率预测

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基于最小二乘支持向量机的AIS数据修复方法 被引量：13

2

作者 王永明 刘兴龙 桑凌志 《上海海事大学学报》 北大核心 2018年第4期82-89,共8页

针对当前船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据存在大量错误和缺失的问题,通过匹配AIS数据丢失时间制定完备AIS数据库,采用改进的Hausdorff距离公式融合轨迹空间相似度与船舶航行速度相似度,采用相似轨迹作为最... 针对当前船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据存在大量错误和缺失的问题,通过匹配AIS数据丢失时间制定完备AIS数据库,采用改进的Hausdorff距离公式融合轨迹空间相似度与船舶航行速度相似度,采用相似轨迹作为最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法的输入样本,通过数据训练得到的回归模型对AIS数据进行修复。采用实际数据进行验证。结果显示,本文提出的基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的LSSVM算法能够准确还原AIS数据。结果可以提高AIS数据的连续性和完整性。 展开更多

关键词 AIS数据 数据修复 最小二乘支持向量机(lssvm) 粒子群优化(pso)算法

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基于改进PSO-LSSVM的风电场短期功率预测 被引量：9

3

作者 余健明 马小津 +1 位作者 倪峰 王小星 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第2期176-181,共6页

风速和风电场功率预测是风电场稳定运行及系统调度的重要保障,LSSVM在保持SVM的基础上,可以降低计算复杂性,加快求解速度,为风速及功率预测提供了一个新的研究方向。本研究将最小二乘支持向量机(LSSVM)用于风电场短期风速及风电场功率预... 风速和风电场功率预测是风电场稳定运行及系统调度的重要保障,LSSVM在保持SVM的基础上,可以降低计算复杂性,加快求解速度,为风速及功率预测提供了一个新的研究方向。本研究将最小二乘支持向量机(LSSVM)用于风电场短期风速及风电场功率预测,提出了基于LSSVM的风电场短期风速及功率预测模型,同时建立改进粒子群模型对LSSVM进行参数优化,以内蒙古某风电场实测数据为例进行验证,实例验证表明,改进的PSO-LSSVM模型的预测效果最优。 展开更多

关键词 最小二乘支持向量机(lssvm) 风速 功率 预测 风电场 粒子群(pso)

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煤矿瓦斯突出预测的PSO-LSSVM模型 被引量：4

4

作者 郑丽媛 孙朋 张素君 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2014年第6期138-140,143,共4页

利用实际的瓦斯数据作为样本,由于瓦斯数据具有高维、非线性的特点,提出了用粒子群优化(PSO)对支持向量机(LSSVM)的惩罚参数(c)、核参数(σ)和损失函数(ε)参数进行优化,获得最优参数的组合。利用获得的最优参数建立粒子群优化支持向量... 利用实际的瓦斯数据作为样本,由于瓦斯数据具有高维、非线性的特点,提出了用粒子群优化(PSO)对支持向量机(LSSVM)的惩罚参数(c)、核参数(σ)和损失函数(ε)参数进行优化,获得最优参数的组合。利用获得的最优参数建立粒子群优化支持向量机(PSO-LSSVM)瓦斯涌出量级别的预测模型。实验结果表明:PSO可以对LSSVM的参数进行很好的优化,通过参数优化的LSSVM对获得的瓦斯数据进行回归分析,建立的瓦斯预测模型是SVM模型预测精度的2倍,收敛时间比SVM缩短3倍,运算效率显著提高。 展开更多

关键词 瓦斯涌出量 粒子群优化(pso) 最小二乘支持向量机(lssvm) 预测

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PSO-LSSVM的核电站破口故障程度评估方法 被引量：4

5

作者 王志超 夏虹 +1 位作者 彭彬森 朱少民 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1748-1753,共6页

为了保证从核电站大量数据中有效地挖掘信息以及故障下运行状态的智能表征,本文提出一种基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的系统级故障程度评估方法,用于完善故障诊断系统的功能。针对最小二乘支持向量机算法的超参数选取对于回归精... 为了保证从核电站大量数据中有效地挖掘信息以及故障下运行状态的智能表征,本文提出一种基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的系统级故障程度评估方法,用于完善故障诊断系统的功能。针对最小二乘支持向量机算法的超参数选取对于回归精度影响较大问题,应用基于粒子群优化算法借助智能搜索策略来优化模型的超参数。基于最优超参数的回归模型能够提取系统级参数间的约束关系,以进行实时故障程度的评估。性能测试表明:采用提出的方法能够有效评估核电站系统级故障的程度,相较于粒子群优化-支持向量机以及最小二乘支持向量机算法具有更高的回归精度,且抗噪性能良好,保证了故障诊断系统的精度及可靠性。 展开更多

关键词 核动力装置 故障程度评估 最小二乘-支持向量机 粒子群优化算法 运行支持 回归模型 优化算法 数据驱动

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基于改进粒子群优化LSSVM的污水COD软测量建模 被引量：8

6

作者 黄琦兰 范金祥 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期74-80,共7页

针对在污水处理过程中水质参数(如出水化学需氧量(COD),pH值)变化过程的高度时变性、非线性和复杂性等特点,提出一种基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机(IPSO-LSSVM)的软测量模型。该模型将小样本机器学习——最小二乘支持向量机(LSS... 针对在污水处理过程中水质参数(如出水化学需氧量(COD),pH值)变化过程的高度时变性、非线性和复杂性等特点,提出一种基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机(IPSO-LSSVM)的软测量模型。该模型将小样本机器学习——最小二乘支持向量机(LSSVM)引入工业污水处理过程水质参数预测,网络训练过程中采用粒子群优化算法,使得该算法能够自适应获取最优超参数,形成IPSO-LSSVM算法,对工业污水处理出水COD参数进行回归预测。实验结果表明:与LSSVM和PSO-LSSVM模型相比,IPSO-LSSVM模型预测结果的均方根误差分别降低了40.9%和30.5%;相关系数分别提高了13.0%和6.6%。这表明IPSO-LSSVM模型在预测精度、收敛速度和抗干扰能力等方面明显优于LSSVM和PSO-LSSVM模型。 展开更多

关键词 污水处理 化学需氧量(COD) 改进粒子群算法 最小二乘支持向量机(lssvm) 参数优化 出水化学需氧量

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基于GRA-TOOPSO-LSSVM的港口吞吐量预测 被引量：1

7

作者 张华春 黄有方 胡坚堃 《上海海事大学学报》 北大核心 2017年第1期43-46,89,共5页

为对港口吞吐量进行科学预测,在最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)基础上,引入灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)和二阶振荡粒子群优化(Two-Order Oscillating Particle Swarm Optimization,TO... 为对港口吞吐量进行科学预测,在最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)基础上,引入灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)和二阶振荡粒子群优化(Two-Order Oscillating Particle Swarm Optimization,TOOPSO),提出一种新的GRA-TOOPSO-LSSVM算法预测港口吞吐量.采用GRA法筛选出对上海港吞吐量有重大影响的因素,并将其作为LSSVM的输入变量;采用TOOPSO法对LSSVM的参数进行寻优;运用LSSVM非线性映射的优势对上海港吞吐量进行预测.在上海港吞吐量实证研究的过程中,GRA-TOOPSO-LSSVM算法与TOOPSOLSSVM和基于交叉验证的LSSVM算法进行对比分析.研究结果表明,GRA-TOOPSO-LSSVM算法具有更好的预测精度和收敛速度,为港口吞吐量预测的研究提供了一种新的方法. 展开更多

关键词 最小二乘支持向量机(lssvm) 灰色关联分析(GRA) 二阶振荡粒子群优化(TOOpso) 吞吐量预测

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基于机器学习与红外光谱技术的变压器油老化行为研究

8

作者 肖忠良 袁荣耀 +6 位作者 付壮 刘成 尹碧露 肖敏之 赵亭亭 匡尹杰 宋刘斌 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期434-442,共9页

为解决现阶段油品老化分析工作复杂、误差大等问题,提出一种红外光谱与机器学习(ML)相融合的技术。借助傅里叶变换中红外(FT-MIR)光谱仪采集三种变压器油在不同老化时间的样本光谱,运用多种预处理方法对样本光谱进行预处理,以自动寻峰... 为解决现阶段油品老化分析工作复杂、误差大等问题,提出一种红外光谱与机器学习(ML)相融合的技术。借助傅里叶变换中红外(FT-MIR)光谱仪采集三种变压器油在不同老化时间的样本光谱,运用多种预处理方法对样本光谱进行预处理,以自动寻峰并求得特征峰面积之和。采用偏最小二乘回归(PLSR)和粒子群优化-支持向量机回归(PSO-SVR)算法建立了变压器油老化程度定量分析模型,研究并分析了多种光谱数据预处理方法对红外光谱降噪、基线校正等处理效果以及对两种模型定量分析效果的影响。结果表明,油品光谱预处理效果最好的是平滑法,其中SG+SVR和SG+PLSR模型拟合优度(R^(2))分别为0.9814、0.9913,平均绝对误差(MAE)为0.3124、0.2880,均方根误差(RMSE)仅有0.0977、0.3790。在合适的预处理条件下,两种机器学习算法鲁棒性和可靠性均较强,模型预测值与实际值间差异极小。 展开更多

关键词 机器学习 傅里叶变换中红外光谱 变压器油 老化程度 粒子群优化-支持向量机回归(pso-SVR) 偏最小二乘回归(PLSR)

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粒子群优化的SVM提升钢丝绳故障诊断 被引量：4

9

作者 黄帅 吴娟 +1 位作者 李琳琳 李鑫鑫 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2020年第2期282-287,共6页

为了加强多绳摩擦提升系统的提升钢丝绳故障与提升钢丝绳张力之间的联系,提出了基于支持向量机(SVM)以及最小二乘支持向量机(LSSVM)的诊断模型。在MATLAB中应用粒子群优化算法(PSO)对模型参数进行优化,得到具有最优参数的支持向量机诊... 为了加强多绳摩擦提升系统的提升钢丝绳故障与提升钢丝绳张力之间的联系,提出了基于支持向量机(SVM)以及最小二乘支持向量机(LSSVM)的诊断模型。在MATLAB中应用粒子群优化算法(PSO)对模型参数进行优化,得到具有最优参数的支持向量机诊断模型;在某矿的提升系统进行三种故障及正常状态试验,利用东方所INV3060S采集仪获得的钢丝绳故障及正常状态数据对PSO-SVM以及PSO-LSSVM进行训练以及预测,结果显示PSO-SVM的运算结果的误差及均方误差较小,PSO-LSSVM的运算速度较快,且两种算法都能有较好的故障诊断能力。 展开更多

关键词 故障诊断 钢丝绳 多绳摩擦提升系统 支持向量机(SVM) 最小二乘支持向量机(lssvm) 粒子群优化算法(pso) MATLAB

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基于气象环境条件和LSSVM的水稻病虫害预测研究 被引量：3

10

作者 杨波 《农业与技术》 2024年第9期177-180,共4页

水稻病虫害的准确预测对于保障粮食安全和提高农业生产效率至关重要。本研究提出了一种基于气象环境条件和最小二乘支持向量机(LSSVM)的水稻病虫害预测模型。通过对2019-2021年全国范围内的气象数据和水稻病虫害发生率数据的分析,本研... 水稻病虫害的准确预测对于保障粮食安全和提高农业生产效率至关重要。本研究提出了一种基于气象环境条件和最小二乘支持向量机(LSSVM)的水稻病虫害预测模型。通过对2019-2021年全国范围内的气象数据和水稻病虫害发生率数据的分析,本研究选取了温度、湿度、降雨量和风速作为主要的气象影响因素,构建了相应的数据集。利用LSSVM模型的非线性拟合能力,并结合粒子群优化(PSO)算法对模型参数进行优化,建立了1个高效的预测模型。模型的预测结果通过与传统的回归分析模型和人工神经网络(ANN)模型进行比较,显示出更高的预测精度和泛化能力。评价指标显示,LSSVM模型在稻瘟病、稻飞虱和稻螟的发生率预测上均取得了良好的性能,均方误差(MSE)和决定系数(R 2)分别为0.008、0.88,0.010、0.86,0.012、0.84。本研究的模型为水稻病虫害的防治提供了科学的决策支持,对于指导农业生产实践具有重要的应用价值。 展开更多

关键词 水稻病虫害 气象环境条件 最小二乘支持向量机(lssvm) 预测模型 粒子群优化(pso)

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基于数据模型协作的海上钻井溢流早期预测预警 被引量：2

11

作者 杨向前 张苹茹 +4 位作者 武胜男 张来斌 李中 冯桓榰 无 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期93-100,共8页

为防止海上钻井过程中井喷事故的发生,提出基于数据模型协作的海上钻井溢流早期预测预警方法。首先,建立基于粒子群优化(PSO)-最小二乘支持向量机(LSSVM)(PSO-LSSVM)的溢流风险预测模型,预测钻井监测参数未来时长内的趋势,并分析溢流事... 为防止海上钻井过程中井喷事故的发生,提出基于数据模型协作的海上钻井溢流早期预测预警方法。首先,建立基于粒子群优化(PSO)-最小二乘支持向量机(LSSVM)(PSO-LSSVM)的溢流风险预测模型,预测钻井监测参数未来时长内的趋势,并分析溢流事件与表征参数之间的关联关系;然后,建立基于朴素贝叶斯方法的钻井单参数溢流概率估算模型,并通过优化的D-S方法融合多个钻井参数的概率,分级预警溢流事件。结果表明:基于PSO-LSSVM的预测模型所得的溢流表征参数,预测误差较低;因对溢流事件的敏感度不同,单钻井参数所表征的溢流事件概率存在一定偏差;融合后的预警模型能够解决单参数的预警时间不一致的问题,排除误报警的可能。 展开更多

关键词 数据模型协作 钻井溢流 早期预测 粒子群优化(pso)-最小二乘支持向量机(lssvm)(pso-lssvm) 预警模型

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交流接触器触头系统运动分析及故障诊断研究 被引量：17

12

作者 刘树鑫 宋健 +2 位作者 刘洋 曹云东 李静 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第S02期477-486,共10页

为了解决现有交流接触器触头系统故障诊断技术存在的运行状态识别率较低的问题,该文以改进多尺度排列熵(MMPE)与能量矩为特征向量,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法最小二乘支持向量机(LSSVM)的交流接触器触头系统运动分析及故障诊断方... 为了解决现有交流接触器触头系统故障诊断技术存在的运行状态识别率较低的问题,该文以改进多尺度排列熵(MMPE)与能量矩为特征向量,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法最小二乘支持向量机(LSSVM)的交流接触器触头系统运动分析及故障诊断方法,能够有效提高运行状态识别率。经实测数据验证表明,所提方法可以完成交流接触器运行状态的有效识别,能够更有效地完成交流接触器故障定性诊断,并可以有针对性地对设备进行检修和维护。 展开更多

关键词 交流接触器 改进多尺度排列熵 能量矩 粒子群优化-最小二乘支持向量机 故障诊断

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三维集成电路中硅通孔复合故障的检测与诊断 被引量：5

13

作者 尚玉玲 谭伟鹏 李春泉 《半导体技术》 CAS 北大核心 2019年第12期976-982,共7页

在硅通孔(TSV)制造工艺中,TSV不可避免会出现电阻开路和电流泄漏同时存在的复合故障,且相比TSV单一故障,复合故障会大大降低三维集成电路的可靠性。以TSV作为环形振荡器的负载,以环形振荡器的振荡周期与占空比为测试参数,提出了一种基... 在硅通孔(TSV)制造工艺中,TSV不可避免会出现电阻开路和电流泄漏同时存在的复合故障,且相比TSV单一故障,复合故障会大大降低三维集成电路的可靠性。以TSV作为环形振荡器的负载,以环形振荡器的振荡周期与占空比为测试参数,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的最小二乘支持向量机(LSSVM)的故障诊断模型。利用不同故障类型的振荡周期与占空比的数据来训练LSSVM,采用PSO优化LSSVM的结构参数,提高了模型诊断的效率与正确率。仿真结果表明,该方法不仅能够检测出故障,还可以将故障进行分类,即开路故障、泄漏故障以及不同程度的复合故障。采用LSSVM的平均故障诊断正确率为95.17%,而采用PSO优化后的LSSVM,平均故障诊断正确率达到97.17%。 展开更多

关键词 硅通孔(TSV) TSV复合故障 集成电路 粒子群优化(pso) 最小二乘支持向量机(lssvm) 环形振荡器

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