基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测

为实现数控机床热误差的补偿控制,提出基于最小二乘支持向量机进行数控机床热误差建模预测的方法.根据最小二乘支持向量机回归预测的原理,优化选择最小二乘支持向量机参数,对数控车床热误差进行最小二乘支持向量机建模.通过测量数控车床主轴温升值与主轴热变形量,将获得的数据进行最小二乘支持向量机建模训练,以建立机床热误差预测模型.实验结果表明,该模型能有效描述热动态误差,与最小二乘法建模进行比较,结果显示,基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测模型精度高、泛化能力强;采用最小二乘支持向量机得到的预测模型可用于数控机床热误差实时补偿,以提高机床的加工精度.     

基于偏最小二乘支持向量机回归区域物流量预测

研究采用偏最小二乘支持向量机回归模型进行区域物流量预测问题.针对普通最小二乘预测所存在的问题和物流系统样本量少的具体状况,提出偏最小二乘支持向量机回归区域物流量预测方法,采用主成分分析法提取影响物流量因素的新综合变量,建立以新综合变量为输入,物流量为输出的支持向量机回归非线性预测模型,在廊坊市物流量预测中进行仿真试验,证明了该方法的可行性与正确性.     

基于LSTSVR的路基沉降组合预测模型

鉴于路基沉降各种单相预测模型均有其适用范围,总体预测波动性较大,精度较低,提出基于最小二乘双支持向量回归机(LSTSVR,least square twin support vector regression)的路基沉降组合预测模型。该模型的核心是根据路基沉降的发展规律及其沉降曲线的特点,选择具有S型特点的成长曲线特征的单相预测模型;以各单项预测模型预测结果作为最小二乘双支持向量回归机的输入向量,构建路基沉降组合预测模型。对比试验表明:提出方法具有更好的预测精度和稳定性。     

遗传最小二乘支持向量机法预测时用水量

为解决传统最小二乘支持向量机采用交叉验证确定参数耗时较长的问题,提出基于遗传算法和最小二乘支持向量机的城市时用水量预测方法.根据城市时用水量序列具有较强相关性的特点,利用自相关系数法分析时用水量序列的变化规律,并引入二进制编码的自适应遗传算法优化最小二乘支持向量机的超参数,采用交叉验证法确定遗传算法个体的适应值,建立了时用水量预测模型.实例分析表明：与基于传统最小二乘支持向量机的时用水量预测方法相比,基于遗传算法和最小二乘支持向量机的时用水量预测方法计算速度更快,预测精度更高.     

克隆规划-交叉验证参数优化的LSSVM及惯性器件预测

为改善最小二乘支持向量机的泛化性能,将克隆规划、交叉验证相结合的优化算法用于最小二乘支持向量机的参数优化．克隆规划算法是具有局部、全局搜索能力的优化算法,能有效避免陷入局部极值;交叉验证算法的无偏估计性抑制了训练过程中“过拟合”和“欠拟合”．在该优化算法中,用交叉验证误差构造抗体抗原亲合度,用克隆规划算法寻找最小二乘支持向量机的最优参数．用优化的最小二乘支持向量机回归模型建立了惯性器件时间序列预测模型．实验结果验证了算法的有效性及预测模型的泛化性能．预测模型为动态补偿、故障预测提供了依据．     

基于最小二乘支持向量机的刀具磨损预报建模

最小二乘支持向量机是支持向量机的一种扩展,已在模式识别和函数逼近等领域得到了成功应用.将最小二乘支持向量机应用于刀具磨损的预报,在网格搜索的基础上采用交叉验证法确定模型的参数,并同偏最小二乘回归的建模结果进行了比较.     

基于GA-LSSVR算法的回采工作面瓦斯涌出量预测

针对回采工作面瓦斯涌出量问题的小样本、非线性、影响因素关系复杂等特点,采用遗传-最小二乘支持向量回归算法对瓦斯涌出量进行预测,利用定量方法进行分析,避免了定性分析的局限性,有效提高了预测的精度。该模型首先利用遗传算法对最小二乘支持向量回归机中的参数进行训练和优化,然后运用遗传-最小二乘支持向量回归模型对测试样本进行了回采工作面瓦斯涌出量测试。测试结果表明:与支持向量回归机以及最小二乘支持向量回归机的预测值相比,遗传-最小二乘支持向量回归的回采工作面瓦斯涌出量预测可靠性和精确性更高。     

二尺度最小二乘小波支持向量回归

基于小波多尺度理论和最小二乘支持向量机的优越性能,提出了多尺度最小二乘小波支持向量回归,弥补了普通最小二乘小波支持向量回归在单尺度小波空间上对函数进行逼近的不足,使用多尺度上的小波线性组合来逼近L^2（R^d）空间上的任意函数,真正意义上实现了小波分解和最小二乘支持向量机的最佳结合,更有效地继承了小波多尺度学习算法和最小二乘支持向量机的优点,既能达到有效精度而且还计算简便。本文以两尺度为例,通过仿真实验说明了所提算法的有效性。     

回归型模糊最小二乘支持向量机

为了克服最小二乘支持向量机对于孤立点过分敏感的问题,将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机中,提出了基于支持向量域描述的模糊最小二乘支持向量回归机.该方法先对样本进行数据域描述得到一个包含该组数据的最小半径的超球,再根据特征空间中样本与超球球心的距离确定它们的隶属度,减少了奇异点(噪声)的影响;把所要求解的约束凸二次优化问题转化为正定线性方程组,并采用快速Cholesky分解的方法求解该方程组.实验结果表明该方法在不牺牲训练速度的前提下,比支持向量机和最小二乘支持向量机具有更高的预测精度.     

电力系统中长期负荷预测改进算法分析

讨论了基于支持向量机的电力系统负荷预测模型建模方法.通过对模型结构的分析,提出了最小二乘支持向量机算法学习参数的选取方法.结合粒子群优化算法,给出了粒子群优化对最小二乘支持向量机系数优化选择的方法.采用某省的经济、人口、天气和电价等实证数据对几种预测方法进行比较分析,算例结果表明,所提出的方法可以加快计算速度,并有效提高预测精度.     

问答社区中基于问题粒度的用户专业性预测方法

在线问答社区中大量问题等待回答时间过长、高质量回答数极少,对社区用户在具体问题上的专业程度进行度量具有现实需求。现有的基于链接分析和基于文本分析等方法多集中在社区和话题粒度的专业性度量,并未深入到问题粒度。针对上述问题,定义了问答社区中基于问题粒度的用户专业性概念,在此基础上提出了基于问题粒度的用户专业性预测方法,包括用户专业性度量方法和用户专业性预测模型。该预测方法先利用问答社区中社区用户对回答质量的评价机制,在问题粒度上为用户建立专业性度量;再基于矩阵分解,融合用户偏差、问题偏差以及用户已回答问题集的隐含反馈等信息,构建用户在问题粒度上的专业性预测模型,进而预测用户在待回答问题上的专业程度。利用知乎问答社区互联网话题下的问答数据集,设计了与前述两种主流方法的对比实验。实验结果表明,提出的用户专业性度量方法可以有效地度量用户在具体问题上的专业程度,基于此方法构建的用户专业性预测模型具有更高的预测精度。     

基于动态贝叶斯网络的WSNs链路质量预测

无线传感器网络中,链路质量预测为数据可靠传输和上层网络协议性能的提高提供支撑。为进一步提高链路质量预测的准确性,提出基于动态贝叶斯网络（dynamic Bayesian networks,DBN）的链路质量预测机制。为避免单一评价指标的片面性,从链路信号质量、链路稳定性及非对称性3方面综合评价链路质量;采用K-means聚类算法对参数进行离散化预处理,得到各参数的离散区间;采用熵值法确定各参数的权重,以消除参数权重计算中主观因素的干扰;为避免最大隶属原则的缺陷,采用非对称贴近度分析法构建综合性的链路质量等级指标;借助贝叶斯网络（Bayesian networks,BN）处理不确定性问题的优势和BN分类器在分类上的良好性能,确定DBN的初始网络和转移网络,采用EM算法进行DBN模型的参数学习,从而构建了基于DBN的链路质量预测模型。实验结果表明了采用非对称贴近度分析法划分链路质量等级的合理性与DBN链路质量预测模型的合理性;与4C及FLI预测模型相比,本文模型具有更高的预测准确度。采用链路信号质量、链路稳定性及非对称性3个指标评价链路质量,采用DBN构建预测模型,可得到更准确及鲁棒性更好的链路质量预测结果。     

Fault diagnosis of power-shift steering transmission based on multiple outputs least squares support vector regression

A method of multiple outputs least squares support vector regression (LS-SVR) was developed and described in detail, with the radial basis function (RBF) as the kernel function. The method was applied to predict the future state of the power-shift steering transmission (PSST). A prediction model of PSST was gotten with multiple outputs LS-SVR. The model performance was greatly influenced by the penalty parameter γ and kernel parameterσ2 which were optimized using cross validation method. The training and prediction of the model were done with spectrometric oil analysis data. The predictive and actual values were compared and a fault in the second PSST was found. The research proved that this method had good accuracy in PSST fault prediction, and any possible problem in PSST could be found through a comparative analysis.     

基于门控循环单元的链路质量预测

链路质量预测可以为上层路由协议选择高质量的无线链路进行通信提供依据。采用手肘法优化的K-means++算法,在此基础上自适应划分链路质量等级;选择RSSI均值、LQI均值以及SNR均值作为链路质量参数;基于Catboost评估链路质量,采用网格搜索法优化CatBoost超参数;使用滑动时间窗口得到链路质量时间序列样本集,使用 GRU提取链路质量的时序信息,将时序信息输入支持向量回归预测得到下一时刻链路质量等级。在室内、走廊以及停车场三个场景下实验表明,与基于小波神经网络、循环神经网络和随机向量函数链等方法构建的链路质量预测模型相比,本文提出的方法有更高的预测准确率。     

基于模块度相似性的二分网络链路预测算法

基于社团结构,提出模块度相似性的二分网络链路预测算法,克服了二分网络在链路预测中丢失社团结构信息的局限性。首先,通过定义二分模块度,利用奇异值分解,将网络中的节点嵌入到欧式空间中的向量。其次,提出二分网络模块度相似性的框架,利用向量余弦相似度定义二分网络节点对之间的模块度相似性指标(MS指标)。最后,基于小提琴图和评价指标AUC,在3个真实网络上进行模拟仿真,与9种链路预测相似性指标进行对比,证明MS指标用于二分网络链路预测具有较高的精度。     

融合权重和结构的加权非负矩阵分解的链路预测

链路预测的目标是根据已知网络结构信息去预测尚未连接的节点间形成链接的可能性。大部分现存链路预测方法仅关注无向无权网络,忽略自然权重与网络结构,从而导致预测精度下降。为此,文章提出一个加权非负矩阵分解（WNMF）的链路预测模型。该模型同时保持自然权重和加权网络局部结构。首先,将权重网络的邻接矩阵分解映射到低维潜在空间,以保持原始网络自然链接权重,然后将3个经典的加权共同邻居（WCN）、加权Adamic-Adar（WAA）和加权资源分配（WRA）作为指示矩阵分配给非负矩阵分解模型,以保持网络局部结构,并融合以上两类信息提出3个基于加权非负矩阵分解框架（WNMF框架）的链路预测模型:WNMF-WCN、WNMF-WAA和WNMF-WRA。此外,采用拉格朗日乘法规则学习所提3个模型参数。在6个真实世界加权网络上将现有链路预测模型与本文链路预测模型相比较,其结果表明,所提模型的PCC和Precision值最高可分别提升22.8%和23.5%。     

基于LAR和在线LS-SVR的非线性时间序列故障预报

针对非线性系统的故障预报,设计了一种在线最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)算法,提出了一种基于在线LS-SVR和线性AR(LAR)混合预测的故障预报新方法.用LAR对非线性系统进行局部线性建模,用LS-SVR在线补偿局部线性模型的建模误差,实现了非线性时间序列的一步预测,并推广到N步预测.基于已知的正常时间序列数据,直接对当前N步预测值进行异常估计,实现故障预报,提高了实时性.同时方法的误检率和漏检率还可人为调整,对不同对象具有普遍性.仿真实验证明了方法的有效性.     

Analysis of Do D inkjet printhead performance for printable electronics fabrication using dynamic lumped element modeling and swarm intelligence based optimal prediction

The major challenge in printable electronics fabrication is to effectively and accurately control a drop-on-demand(Do D) inkjet printhead for high printing quality. In this work, an optimal prediction model, constructed with the lumped element modeling(LEM) and the artificial bee colony(ABC) algorithm, was proposed to efficiently predict the combination of waveform parameters for obtaining the desired droplet properties. For acquiring higher simulation accuracy, a modified dynamic lumped element model(DLEM) was proposed with time-varying equivalent circuits, which can characterize the nonlinear behaviors of piezoelectric printhead. The proposed method was then applied to investigate the influences of various waveform parameters on droplet volume and velocity of nano-silver ink, and to predict the printing quality using nano-silver ink. Experimental results show that, compared with two-dimension manual search, the proposed optimal prediction model perform efficiently and accurately in searching the appropriate combination of waveform parameters for printable electronics fabrication.     

Time-series gas prediction model using LS-SVR within a Bayesian framework

The traditional least squares support vector regression (LS-SVR) model, using cross validation to determine the regularization parameter and kernel parameter, is time-consuming. We propose a Bayesian evidence framework to infer the LS-SVR model parameters. Three levels Bayesian inferences are used to determine the model parameters, regularization hyper-parameters and tune the nuclear parameters by model comparison. On this basis, we established Bayesian LS-SVR time-series gas forecasting models and provide steps for the algorithm. The gas outburst data of a Hebi 10th mine working face is used to validate the model. The optimal embedding dimension and delay time of the time series were obtained by the smallest differential entropy method. Finally, within a MATLAB7.1 environment, we used actual coal gas data to compare the traditional LS-SVR and the Bayesian LS-SVR with LS-SVMlab1.5 Toolbox simulation. The results show that the Bayesian framework of an LS-SVR significantly improves the speed and accuracy of the forecast     

An improved practical model for wear prediction of revolute clearance joints in crank slider mechanisms

A stationary clearance link algorithm (SCLA) for calculating the reaction-force of revolute clearance joints in crank slider mechanisms is proposed in this paper. The SCLA is more efficient than other algorithms of the same accuracy. Furthermore, based on the Winkler foundation model, an unsymmetrical Winkler foundation model and a double elastic layer Winkler model are proposed. By integrating a dynamic model and the unsymmetrical Winkler foundation model with Archard wear model, an improved integrated wear prediction model is also generated. A series of experiments have been performed to compare with the predicted analysis data, and the results showed a good agreement. As a real industry application, with the double elastic layer Winkler model, the integrated wear prediction model was successfully used to predict the wear depth of the joint bearing (bimetallic bearing) for the cantilever crane of a concrete pump truck of Sany Heavy Industry.