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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
1
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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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：2
2
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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基于多分类最小二乘支持向量机和改进粒子群优化算法的电力变压器故障诊断方法 被引量：124
3
作者 郑含博 王伟 +3 位作者 李晓纲 王立楠 李予全 韩金华 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期3424-3429,共6页
为了提高故障诊断的准确率,提出了一种多分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)和改进粒子群优化(PSO)相结合的电力变压器故障诊断方法。引入最小输出编码构造多个2分类LS-SVM,实现了变压器诊断的多类分类。利用PSO算法获得LS-SVM诊断模型的... 为了提高故障诊断的准确率,提出了一种多分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)和改进粒子群优化(PSO)相结合的电力变压器故障诊断方法。引入最小输出编码构造多个2分类LS-SVM,实现了变压器诊断的多类分类。利用PSO算法获得LS-SVM诊断模型的最优参数,并采用交叉验证原理来提高分类算法的整体泛化性能。实例分析结果表明,采用LS-SVM和PSO算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;与传统的电力变压器故障诊断方法相比,该方法的诊断准确率更高。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 多类分类 粒子群优化 故障诊断 电力变压器 准确率
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粒子群优化–最小二乘支持向量机算法在高压断路器机械故障诊断中的应用 被引量：24
4
作者 贾嵘 洪刚 +1 位作者 薛建辉 崔建武 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期197-200,共4页
提出了一种高压断路器机械故障诊断的智能算法,该算法采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法,提取高压断路器振动信号的特征熵;为了提高故障诊断的精度,采用粒子群优化(particle swarm optimization,... 提出了一种高压断路器机械故障诊断的智能算法,该算法采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法,提取高压断路器振动信号的特征熵;为了提高故障诊断的精度,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,优化LSSVM算法的参数。算例表明:PSO-LSSVM算法不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度均高于传统的支持向量机(support vector machine,SVM)算法,适用于高压断路器机械故障诊断。 展开更多
关键词 高压断路器 最小二乘支持向量机 粒子群优化 故障诊断
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基于粒子群优化的最小二乘支持向量机税收预测模型研究 被引量：12
5
作者 张淑娟 邓秀勤 刘波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期119-122,共4页
针对税收收入预测存在着非线性、不稳定性和多经济因素影响的复杂性,提出用最小二乘支持向量回归机的方法对广东省从化市的税收收入进行预测,并建立数学模型。由于模型中的参数C和σ~2直接影响支持向量机的预测效果,因此巧妙地融合了粒... 针对税收收入预测存在着非线性、不稳定性和多经济因素影响的复杂性,提出用最小二乘支持向量回归机的方法对广东省从化市的税收收入进行预测,并建立数学模型。由于模型中的参数C和σ~2直接影响支持向量机的预测效果,因此巧妙地融合了粒子群优化算法的思想,采用粒子群算法对参数进行寻优来确保预测模型的精确性和稳定性。仿真实验结果表明,相对于各参比模型,用粒子群算法对参数进行寻优的最小二乘支持向量回归机的预测精度有了显著提高,从而说明了该模型的有效性和实用性。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 粒子群优化 税收预测
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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
6
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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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
7
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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组合最小二乘支持向量机与粒子群优化算法研究黄土湿陷性 被引量：4
8
作者 井彦林 仵彦卿 +1 位作者 杨丽娜 侯晓涛 《西安理工大学学报》 CAS 2006年第1期15-19,共5页
通过静力触探试验指标结合扰动黄土试样的液限、塑限及含水量等指标用最小二乘支持向量机方法进行建模,提出了静力触探试验指标和湿陷系数的非线性关系模型,并引入粒子群优化算法进行模型反演分析,确定最优参数。通过6个对比勘探点的50... 通过静力触探试验指标结合扰动黄土试样的液限、塑限及含水量等指标用最小二乘支持向量机方法进行建模,提出了静力触探试验指标和湿陷系数的非线性关系模型,并引入粒子群优化算法进行模型反演分析,确定最优参数。通过6个对比勘探点的50组试样实例应用分析,显示了最小二乘支持向量机是一种较为有效的非线性建模方法,粒子群优化算法进行模型参数优化能够保证全局最优。验证结果表明模型的精度较高,有一定的实用价值。 展开更多
关键词 静力触探 最小二乘支持向量机 粒子群算法 湿陷性
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基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的电路故障诊断方法 被引量：12
9
作者 程思嘉 张昌宏 《兵器装备工程学报》 CAS 2016年第3期98-101,共4页
针对数/模混合电路故障的特点,采用将粒子群算法与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法,在保证诊断过程准确率的基础上,实现多类故障的快速诊断。在诊断过程中,支持向量机的参数寻优过程存在随意性、盲目性和效率低等问题,采用改进... 针对数/模混合电路故障的特点,采用将粒子群算法与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法,在保证诊断过程准确率的基础上,实现多类故障的快速诊断。在诊断过程中,支持向量机的参数寻优过程存在随意性、盲目性和效率低等问题,采用改进的粒子群算法优化支持向量机的参数,建立基于支持向量机的故障分类模型。实验结果表明,与其他方法相比,该方法提高了故障诊断的精度,具有明显的实用价值。 展开更多
关键词 故障诊断 粒子群算法 最小二乘支持向量机
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基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机用电量预测模型 被引量：21
10
作者 徐龙秀 辛超山 +3 位作者 牛东晓 安琪 袁程浩 肖瑶 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第6期136-141,共6页
为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性... 为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性,避免造成局部最优。利用自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数,经过实证分析能够一定程度提高模型的预测精度,可以为中长期负荷预测工作提供一些参考。 展开更多
关键词 粒子群算法 自适应优化 最小二乘支持向量机 参数优化 用电量预测
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基于粒子群算法的最小二乘支持向量机参数优化——以都江堰灌区联合调度为例 被引量：6
11
作者 黄佳 宁芊 《人民长江》 北大核心 2011年第7期86-90,共5页
针对都江堰内江缺少渠道的相关信息,无法建立准确水力学模型的问题,采用粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数的方法,确定流量与闸门开度之间单输入多输出的非线性关系,并以此为基础,利用决策原则及实际情况确定相应决策... 针对都江堰内江缺少渠道的相关信息,无法建立准确水力学模型的问题,采用粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数的方法,确定流量与闸门开度之间单输入多输出的非线性关系,并以此为基础,利用决策原则及实际情况确定相应决策逻辑,建立都江堰内江联合调度模型。模型采用MATLAB和C#语言实现。分析结果表明,与其他算法相比,PSO优化LS-SVM具有一定的优越性,结果达到实际工程要求。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 粒子群算法 单输入多输出 决策逻辑 联合调度模型 都江堰灌区
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基于改进自适应杂交粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的空中目标威胁评估 被引量：4
12
作者 许凌凯 杨任农 左家亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第9期2712-2716,2734,共6页
评估空中目标威胁程度是防空指挥控制系统的核心环节,评估的准确程度将对防空作战产生重大影响。针对传统评估方法实时性差、工作量大、评估精度不足、无法同时进行多目标评估等缺陷,提出了一种基于自适应杂交粒子群优化(ACPSO)算法和... 评估空中目标威胁程度是防空指挥控制系统的核心环节,评估的准确程度将对防空作战产生重大影响。针对传统评估方法实时性差、工作量大、评估精度不足、无法同时进行多目标评估等缺陷,提出了一种基于自适应杂交粒子群优化(ACPSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的空中目标威胁评估方法。首先,根据空中目标态势信息构建威胁评估系统框架;然后,采用ACPSO算法对LSSVM中的正则化参数和核函数参数进行寻优,针对传统杂交机制的不足提出改进的交叉杂交方式,并使杂交概率自适应调整;最后,对比分析了各系统的训练和评估效果,并用优化后的系统实现多目标实时动态威胁评估。仿真结果表明,所提方法评估精度高,所需时间短,可同时进行多目标评估,为空中目标威胁评估提供了一种有效的解决方法。 展开更多
关键词 威胁评估 防空作战 自适应杂交粒子群优化 最小二乘支持向量机
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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
13
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：22
14
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 最小二乘支持向量机 定量分析 混合气体 主成分分析
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基于粒子群优化最小二乘支持向量机的非线性AVO反演 被引量：11
15
作者 谢玮 王彦春 +3 位作者 刘建军 苏建龙 毛庆辉 何润 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1187-1194,1052,共8页
为了求解非线性AVO反演问题,本文提出基于粒子群算法和最小二乘支持向量机的非线性AVO反演方法,并用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数。即首先通过精确Zoeppritz方程正演得到角道集,并进行动校正和部分角度叠加;然后运用最小二... 为了求解非线性AVO反演问题,本文提出基于粒子群算法和最小二乘支持向量机的非线性AVO反演方法,并用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数。即首先通过精确Zoeppritz方程正演得到角道集,并进行动校正和部分角度叠加;然后运用最小二乘支持向量机方法建立反射振幅与弹性参数之间的非线性模型;最后以此非线性模型对地震道集数据进行反演。模型数据和实际资料的反演结果表明,该方法克服了常规广义线性AVO反演在远炮检距及弹性参数纵向变化大等情况下的缺陷,可直接从实际地震道集数据中提取较高精度的地层弹性参数,具有快速稳健、抗噪能力强的优点。 展开更多
关键词 非线性AVO反演 粒子群算法 最小二乘支持向量机 广义线性AVO反演
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基于最小二乘支持向量机和粒子群算法的两相流含油率软测量方法 被引量：35
16
作者 张春晓 张涛 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期86-91,共6页
为提高油水两相流含油率的测量精度，提出基于最小二乘支持向量机（least squares support vector machine，LSSVM）和改进的粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）的含油率建模方法。该方法将测量的油水总流量和加热器上下... 为提高油水两相流含油率的测量精度，提出基于最小二乘支持向量机（least squares support vector machine，LSSVM）和改进的粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）的含油率建模方法。该方法将测量的油水总流量和加热器上下游温差作为LSSVM输入，含油率作为输出，对含油率与温差和总流量的关系进行训练，通过改进的PSO优化LSSVM的参数，建立了含油率的优化模型，并用测试数据对含油率的模型进行了比较。实验结果表明，基于改进的PSO-LSSVM含油率模型比PSO-LSSVM和遗传算法-最小二乘支持向量机模型运算速度快，比理论修正模型测量精度高，含油率在4％～60％时，平均测量误差为0．93％。 展开更多
关键词 热式油水两相流 含油率 铂电阻 最小二乘支持向量机 粒子群算法 遗传算法
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基于粒子群优化最小二乘支持向量机的裂缝及缝洞充填物识别 被引量：7
17
作者 谢玮 刘斌 +3 位作者 钱艳苓 孙炜 史飞洲 李玉 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期135-142,共8页
碳酸盐岩储层中发育的缝洞是油气的主要储集空间和渗流通道,缝洞充填物影响着储层的渗流能力和储集能力,碳酸盐岩储层中裂缝及缝洞充填物的识别对于此类储层的勘探开发具有重要意义。基于常规测井资料对裂缝和缝洞充填物的响应特性,提... 碳酸盐岩储层中发育的缝洞是油气的主要储集空间和渗流通道,缝洞充填物影响着储层的渗流能力和储集能力,碳酸盐岩储层中裂缝及缝洞充填物的识别对于此类储层的勘探开发具有重要意义。基于常规测井资料对裂缝和缝洞充填物的响应特性,提出综合应用粒子群算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的裂缝及缝洞充填物识别方法 (PSO-LSSVM),并将该方法和BP神经网络分别应用于滨里海盆地东缘石炭系碳酸盐岩储层裂缝及缝洞充填物的识别。对比分析两种方法的识别结果,PSO-LSSVM的识别效果比BP神经网络好。利用PSO-LSSVM方法得到的识别结果与FMI电成像测井图像及岩心资料得到的结果有较好的一致性。 展开更多
关键词 碳酸盐岩储层 裂缝识别 缝洞充填物 粒子群算法 最小二乘支持向量机 滨里海盆地
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基于蚁群优化的最小二乘支持向量机风速预测模型研究 被引量：26
18
作者 曾杰 张华 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期296-300,共5页
基于最小二乘支持向量机理论,建立风速预测模型。同时,由于最小二乘支持向量机参数选取尚无有效方法,该文尝试采用蚁群算法理论来进行参数优化选择。选取某风场前四天的实测风速(采样间隔30min),应用所建立的风速预测模型,来预测第五天... 基于最小二乘支持向量机理论,建立风速预测模型。同时,由于最小二乘支持向量机参数选取尚无有效方法,该文尝试采用蚁群算法理论来进行参数优化选择。选取某风场前四天的实测风速(采样间隔30min),应用所建立的风速预测模型,来预测第五天的48个风速值,其预测的平均绝对百分比误差仅为9.53%,预测效果较理想,验证了应用蚁群优化算法理论与最小二乘支持向量机理论进行风速预测的可行性,可为风电场规划选址和风力发电功率预测等提供理论支持。 展开更多
关键词 风速预测 最小二乘支持向量机 蚁群优化算法 风电场 风力发电
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基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在时间序列预测中的应用 被引量：14
19
作者 张弦 王宏力 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第21期2572-2576,共5页
为提高基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的时间序列预测方法的泛化能力与预测精度,研究了一种基于粒子群优化(PSO)的LSSVM。该方法以交叉验证误差为评价准则,利用PSO对多个具有不同超参数的LSSVM进行基于迭代进化的优化选择,并以交叉验证... 为提高基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的时间序列预测方法的泛化能力与预测精度,研究了一种基于粒子群优化(PSO)的LSSVM。该方法以交叉验证误差为评价准则,利用PSO对多个具有不同超参数的LSSVM进行基于迭代进化的优化选择,并以交叉验证误差最小的LSSVM作为最终优化后的LSSVM。时间序列预测实例表明,经PSO优化后的LSSVM的预测精度高于未经优化的LSSVM与传统时间序列预测方法的预测精度。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 粒子群优化 交叉验证 时间序列预测
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最小二乘支持向量机-粒子群算法在地下厂房围岩参数反分析中的应用 被引量：2
20
作者 杨继华 齐三红 +1 位作者 郭卫新 张党立 《隧道建设（中英文）》 北大核心 2018年第11期1800-1806,共7页
为准确确定地下厂房围岩的弹性模量、泊松比、黏聚力、内摩擦角、侧压力系数等参数,以正交设计、最小二乘支持向量机和粒子群算法等现代数学方法为基本手段,建立基于位移增量的围岩参数反分析方法。以CCS水电站大型地下厂房为研究背景,... 为准确确定地下厂房围岩的弹性模量、泊松比、黏聚力、内摩擦角、侧压力系数等参数,以正交设计、最小二乘支持向量机和粒子群算法等现代数学方法为基本手段,建立基于位移增量的围岩参数反分析方法。以CCS水电站大型地下厂房为研究背景,通过工程地质条件研究选取8#机组剖面作为分析对象,采用二维弹塑性有限元方法建立地质结构分析模型。以地下厂房洞室群分层开挖多点位移计实测位移增量为依据,对CCS水电站地下厂房区域围岩力学特性及地应力场特征进行反分析。研究结果表明:主厂房第Ⅵ层与第Ⅰ层开挖和主变室第4层与第1层开挖所产生的位移增量计算值与多点位移计实测值吻合较好,最大相对误差小于10%,说明采用最小二乘支持向量机和粒子群算法相结合的反分析方法在工程上是可行的,且效果较为显著。 展开更多
关键词 地下厂房 最小二乘支持向量机 粒子群算法 有限元模拟 位移增量 反分析法
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