用于回归估计的支持向量机方法

用于回归估计的支持向量机方法以可控制的精度逼近非线性函数，具有全局最优、良好泛化能力等优越性能，得到广泛的研究。描述了该方法的基本思想，着重讨论了V-SVM、最小二乘SVM、加权SVM、线性SVM等支持向量机的新方法，降低训练时间和减少计算复杂性的分解法、SMO及增量学习算法。在非线性系统参数辨识、预测预报、建模与控制研究中，支持向量机是很有发展前途的研究方法。     

尺度核支持向量回归的非线性系统辨识

提出一种新的尺度核支持向量回归方法,并应用于非线性系统辨识问题。通过线性规划技术和采用尺度函数作为核函数来实现支持向量回归模型。该支持向量回归的核函数不必满足Mercer条件,为实际应用更广泛地选择尺度核提供更大的灵活性。仿真实验结果表明该尺度核支持向量回归方法可以成为非线性系统辨识的有力工具。     

基于小波核支持向量机的均衡器研究

针对通信系统实时性处理要求,提出了一种快速收敛的支持向量机(support vector machine,SVM)均衡器。该方法以支持向量机为框架,利用判决反馈信号构造SVM的训练样本数据,采用小波核函数,并自适应调整核函数中的伸缩因子,得到具有跟踪能力的自适应SVM均衡器。通过仿真实验,并与采用高斯核函数的支持向量机均衡器进行比较,结果证明该方法提高了收敛速度。     

SOFC的支持向量机(SVM)辨识建模

为了便于固体氧化物燃料电池(SOFC)的性能预测和控制方案设计,提出一种基于支持向量机(SVM)的建模方法,用具有RBF核函数的SVM建立了SOFC电池堆的非线性模型.应用仿真对所建SVM模型的有效性和精度进行了检验,并与BPNN模型的辨识效果进行了比较.仿真结果证明与BPNN模型相比,SVM模型具有较高的建模精度.该SVM辨识模型的建立,对SOFC系统的控制策略研究具有一定的实用价值.     

基于支持向量机的非线性系统辨识

支持向量机（SVM）是一种基于结构风险最小化原理的学习技术，也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法，该文利用支持向量机对非线性系统进行黑箱建模，介绍了V-SVR的基本理论，并进行了仿真实验，结果验证了所提出的方法的正确性和有效性。     

基于决策树的快速SVM分类方法

为提高支持向量机（support vector machine, SVM)算法对大规模数据的适应能力,加快SVM算法的分类速度,提出一种基于决策树的快速SVM分类方法。该方法的重点在于构建一棵决策树,将大规模问题分解为相对简单的子问题,树中节点由线性支持向量机组成,每个节点包含一个决策超平面,分类过程取决于节点的数量。此方法在分类复杂样本时避免了使用非线性核函数。并且由于使用线性核函数,则不用进行模型选择,进一步加快了样本的分类速度。实验表明,针对大规模多特征数据的非线性分类问题,该方法比传统方法具有更高的速度。     

基于最小二乘支持向量机的船舶操纵运动建模

基于自由自航船模试验或实船试验的系统辨识方法是一种确定船舶操纵运动水动力导数的有效方法.通过对舵角、漂角、转首角速度等试验数据的分析,用最小二乘支持向量机确定了船舶操纵运动数学模型中的水动力导数及其干扰力系数,其中非线性模型的参数辨识采用了多项式核函数.利用辨识得到的参数进行了操纵运动预报仿真并同自航模试验及实船试验数据对比,数值仿真结果验证了方法的有效性.     

考虑全过程优化的支持向量机预测方法

针对支持向量机（support vector machine, SVM）预测过程中影响因素选择、输入特征集优化、核函数选择及参数优化方面存在的问题,提出了一种全过程优化方法。首先使用频繁模式增长关联规则分析和模糊贝叶斯网络组合模型来解决影响因素选择中存在的主观性问题,然后使用在异常值处理和类内距离与类间距离方面进行改进的模糊C均值聚类算法优化输入特征集,减小支持向量机预测模型冗余度及训练样本集过修正度,通过比较各核函数的特点选择径向基核函数作为SVC的核函数,改进了粒子群优化算法中微粒速度和位置函数及惯性权重值算法,使用该方法优化SVM参数并建立预测模型。最后，通过案例运算和分析,证明该文方法具有更高的预测精度。     

基于SVM的脑中风分型诊断模型的优化研究

SVM具有优良的学习能力和泛化能力,在应用SVM解决实际问题时,必须对其进行寻优,找到最合适的SVM模型.基于支持向量机模型算法,针对特征选择和核函数及参数选择单独优化的缺陷,提出了将特征选择和核函数及参数选择联合进行的优化方法.仿真实验结果表明,采用联合优化后的模型进行脑中风的预测诊断,准确率达94.3%.与单独优化相比,不仅提高了分类性能,而且缩短了模型的判别时间.     

基于SVM的超高压直流输电系统故障诊断模型研究

针对非线性、高度可控的超高压直流输电（HVDC）系统,提出将支持向量机（SVM）用于系统的故障诊断研究中。首先利用电磁暂态仿真软件EMTDC/PSCAD建立系统模型,对常见故障进行仿真研究。为有效提取故障特征,对直流电压波形进行S变换。变换后的特征量作为SVM的输入,建立系统故障诊断模型,并比较了不同参数下的SVM模型性能。仿真结果表明SVM用于HVDC系统故障诊断是合理、有效的。     

基于支持向量机的个人信用评估模型及最优参数选择研究

运用基于支持向量机理论试图建立一个新的个人信用评估预测方法,以期取得更好的预测分类能力.为了达到这个目标及保证可靠性,研究中使用网格5-折交叉确认来寻找不同核函数的最优参数.为了进一步评价SVM分类准确性,我们在本文最后对SVM方法与线性判别分析,Logistic回归分析,最近邻,分类回归树及神经网络进行了比较,结果表明,SVM有很好的预测效果.     

基于支持向量机的非线性模型预测控制

支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题。又由于采用了核函数思想,使它把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的复杂度。提出了一种基于支持向量机的模型预测控制结构,并使用一个新的随机搜索优化算法来求解预测控制律,计算机仿真证明了所设计的控制算法的正确性和有效性。     

基于粒子群优化的时变系统辨识

提出了一种基于粒子群优化的时变系统辨识方法。其基本思想是将时变系统的辨识问题转化为非线性连续函数的在线优化问题 ,然后利用粒子群优化获得系统参数的最优估计。仿真结果显示 ,该方法对于时变参数具有很强的跟踪能力 ,与采用遗传算法的系统辨识方法相比 ,有实现简单、运算量小等特点。     

基于一种新型动态神经网络的非线性自适应逆控制

根据生物神经元的机能,提出了一种具有动态激励函数的新型神经元模型,由此构成的神经网络(DAFNN)应用在非线性自适应逆控制中时只需要确定隐层神经元个数,从而克服了用NARX回归神经网络时需确定输入和输出延时阶数及隐层神经元个数等多个参数的不足。通过对单输入单输出(SISO)及多输入多输出(MIMO)非线性系统的自适应逆控制仿真研究,证实了DAFNN是一种很好的非线性系统建模和控制工具。     

Parameter selection of support vector machine for function approximation based on chaos optimization

The support vector machine （SVM） is a novel machine learning method, which has the ability to approximate nonlinear functions with arbitrary accuracy. Setting parameters well is very crucial for SVM learning results and generalization ability, and now there is no systematic, general method for parameter selection. In this article, the SVM parameter selection for function approximation is regarded as a compound optimization problem and a mutative scale chaos optimization algorithm is employed to search for optimal paraxneter values. The chaos optimization algorithm is an effective way for global optimal and the mutative scale chaos algorithm could improve the search efficiency and accuracy. Several simulation examples show the sensitivity of the SVM parameters and demonstrate the superiority of this proposed method for nonlinear function approximation.     

Parameter estimation for dual-rate sampled Hammerstein systems with dead-zone nonlinearity

The identification of nonlinear systems with multiple sampled rates is a difficult task.The motivation of our paper is to study the parameter estimation problem of Hammerstein systems with dead-zone characteristics by using the dual-rate sampled data.Firstly,the auxiliary model identification principle is used to estimate the unmeasurable variables,and the recursive estimation algorithm is proposed to identify the parameters of the static nonlinear model with the dead-zone function and the parameters of the dynamic linear system model.Then,the convergence of the proposed identification algorithm is analyzed by using the martingale convergence theorem.It is proved theoretically that the estimated parameters can converge to the real values under the condition of continuous excitation.Finally,the validity of the proposed algorithm is proved by the identification of the dual-rate sampled nonlinear systems.     

自适应遗传算法的改进及在系统辨识中应用研究

为解决传统遗传算法早熟及收敛速度慢的问题，提出了一种改进的自适应遗传算法。通过对一典型的大海捞针粪（NiH）问题的试验，证明了改进后的遗传算法在全局优化和快速收敛能力上有较大的提高。在此基础上将该算法应用于系统参数辨识中，辨识结果表明该方法具有参数辨识精度高，抗噪声能力走，对输入信号通用性强，也适用于非线性系统参数辫识的优点，具有重要的工程使用价值。     

基于核参数分时段调节型LSSVM的在线过程辨识方法

利用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)在线辨识时变非线性过程时,设定其核参数较困难,设定的核参数不能适应过程变化而进行自动调节。针对此问题,提出了一种基于核参数分时段调节型LSSVM的在线过程辨识方法。该方法利用了三个LSSVM,并将整个建模预测时期分为启动阶段和若干个工作周期。初始阶段末和每个工作周期末选定预测误差和最小的LSSVM,作为后续工作周期的工作LSSVM,同时根据启发式规则为另两个LSSVM设定核参数,它们作为后续工作周期的比较LSSVM。该方法设定核参数相对容易,而且核参数具有一定的自动调节能力。数字仿真显示,从统计角度而言,所提方法比传统方法有更好的适应性。     

基于RBF神经网络的柔性机构动态响应辨识模型

通过神经网络技术对柔性机构复杂的非线性动态响应进行辨识,建立了柔性机构运动参数的辨识模型。利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络优异的非线性逼近能力,建立了柔性机构动态响应的辨识模型。将机构的驱动力矩、阻尼力矩和非线性运动参数分别作为RBF神经网络的输入样本和期望输出样本。建立了RBF神经网络的拓扑结构,利用样本数据对其进行训练。通过空间站柔性展开机构模型进行动态响应的辨识,结果表明辨识的收敛速度快,精度高。该方法为复杂大系统的建模和分析提供了一种理想的途径。     

Modified L-P小波最小二乘支持向量机及在动态系统辩识中的应用

为了提高动态系统的辩识品质,提出了-种新的可调带宽多维支持向量小波核函数-modifiedL-P小波核函数.理论E证明了这种核函数是满足平移不变核定理的支持向量核函数.由于该核函数具有平移伸缩正交性,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提升了支持向量机的泛化性能.应用Modified L-P小波核作为最小二乘支持向量机的核函数,可以简化计算复杂性,提高学习效率.回归实验和动态系统辩识的仿真结果表明,Modified L-P小波核函数最小二乘支持向量机的建模和逼近能力优于基于L-P小波核函数或高斯核函数最小二乘支持向量机,更适合工程应用.