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.     

PSO-LSSVM的核电站破口故障程度评估方法

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.     

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。     

基于最小二乘及分类向量机的空气调节器故障检测

为了对空气调节器的故障进行检测和诊断,提高建筑物管理系统的能源利用率,提出一种基于递归最小二乘的故障检测和诊断方法.方法包含特征选择、递归最小二乘和支持向量机分类三个部分,在特征选择中,将空气调节器的故障分为11个类型,并基于Relief F算法选取三个最显著的特征变量.在递归最小二乘中,通过最小化真实值与预测值之差的平方和对模型的参数进行估计,并基于二叉决策树思想采用支持向量机对11个故障状态和1个正常状态进行分类.结果表明,所提方法可以更好地对空气调节器中的故障进行检测,并对故障类型进行分类.     

基于NGA-LSSVM的白水浓度软测量

提出了一种基于小生境遗传算法—最小二乘支持向量机(NGA-LSSVM)的软测量建模方法.充分利用遗传算法强大的全局搜索能力,引入小生境遗传算法对最小二乘支持向量机各个参数(损失函数参数、惩罚因子、核函数及其参数)进行优化选择,将支持向量机参数由人工选取变为自动确定,为解决支持向量机参数自动优化问题提供了一条有效的途径.将所提出的建模方法应用于制浆造纸生产过程白水浓度软测量研究中,研究结果表明:与普通最小二乘支持向量机相比,该建模方法具有更佳的预测精度,能满足造纸生产过程的实际需要.     

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.     

双核函数最小二乘支持向量机汽油干点软测量建模

针对单核函数最小二乘支持向量机容易陷入局部最优值,提出双核函数最小二乘支持向量机软测量建模算法。该方法利用Sigmoid核函数与RBF核函数线性加权构成双核函数,去除部分较小支持向量样本的方法,改善最小二乘支持向量机的稀疏特性,提高模型运算速度,用k-交叉验证法进行部分参数的优化,最后将此方法用于建立汽油干点软测量模型,并与标准支持向量机、单核最小二乘支持向量机比较,结果表明双核函数最小二乘支持向量机软测量模型具有更高的计算精度和更好的推广能力。     

最小二乘支持向量机分类问题的算法实现

介绍了支持向量机理论、常用的支持向量机内积核函数以及最小二乘支持向量机算法.采用最小二乘法实现了支持向量机分类算法.数字仿真结果表明,该算法的识别正确率可达100%.     

基于GA-LSSVM直吹式制粉系统煤粉细度软测量

针对燃煤电厂中煤粉细度难以测量的问题,提出了一种基于遗传算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)超参数的煤粉细度软测量方法。通过制粉系统特性试验,综合分析出影响磨煤机煤粉细度参数的主要因素。采用遗传算法优化支持向量机超参数方法构建煤粉细度软测量模型。将该方法用于特性试验,发现检验样本的均方根误差为1.7%,证明煤粉细度软测量方法有效,满足煤粉细度模型精确预测的需求。     

变结构遗传最小二乘支持向量机法预测日用水量

为解决日用水量预测模型的动态参数估计问题,提出了基于变结构遗传最小二乘支持向量机的预测模型.以日用水量的主要影响因素和相关日用水量为输入,利用遗传算法对基于LSSVM的历史日用水量模型参数进行寻优,获得模型结构参数序列;采用扩展卡尔曼滤波器估计基于最小二乘支持向量机的预测日用水量模型参数,进而预测下一日用水量.实例分析表明:提出的模型具有较高的预测精度,预测的最大绝对相对误差仅为9.3%,平均绝对相对误差为2.09%.     

GASA—SVM改进算法及其在柴油机供油系统故障诊断中的应用

针对目前支持向量机（SVM）参数选择的盲目性,结合遗传算法GA的并行搜索和模拟退火算法sA的概率突跳特性,提出一种改进的基于遗传退火算法（GASA）混合策略优化支持向量机惩罚函数和核函数参数的GASA-SVM算法。利用柴油机供油系统油压波形的实测数据,归一化处理后作为诊断模型的特征值,建立了基于GASA-SVM的柴油机供油系统故障诊断模型。通过与BP神经网络、RBF神经网络、SVM和GA-SVM故障诊断模型比较表明：应用GASA．SVM建立的故障诊断模型在故障识别准确性上优于其它网络模型,能够有效进行柴油机供油系统的故障诊断。     

变照度下的视觉测量系统误差建模

针对二维视觉在线测量工件时,照度变化因素导致测量误差的问题,提出基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机（GA-LSSVM）,建立照度误差模型的方法. 分析视觉测量系统的误差来源,通过最小二乘法分析照度影响下的误差规律. 利用照度变化误差实验,获得照度和测量系统的误差数据,分别训练GA-LSSVM、支持向量机（SVM）以及BP神经网络,建立照度和测量系统误差模型,对系统测量误差进行预测. 结果表明：在变照度测量误差预测模型中,GA-LSSVM模型、SVM模型及BP神经网络模型的预测精度分别为94.90%、90.23%及80.60%. 这表明遗传算法优化的最小二乘支持向量机建立的变照度误差模型,在拟合和预测精度上优于传统的BP神经网络.     

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。     

基于SVM-GA模型的城市天然气长期负荷预测

天然气长期负荷预测能够解决城市燃气供需不平衡的问题,为城市燃气公司的管理运行提供帮助。为了提高天然气长期负荷的预测精度,提出了基于SVM-GA(SupportVectorMachines-GeneticAlgorithm)的天然气长期负荷预测模型。分析确定影响天然气用气量的相关因素,应用遗传算法和交叉验证方法分别对支持向量机模型的惩罚因子c 及核函数参数g 进行优化,以期提高支持向量机模型的预测精度,将优化后的参数输入支持向量机模型中,进行天然气长期负荷预测。以某省实际的样本数据为例,将SVM-GA模型的预测结果与SVM 和交叉验证法结合模型及BP(BackPropagation)神经网络模型的预测结果进行比较分析。结果表明,SVM-GA 预测模型分别比SVM 和交叉验证法结合预测模型和BP神经网络模型在衡量预测精度的相对均方误差、归一化均方误差、归一化绝对平方误差、归一化均方根误差、最大绝对误差五个指标分别高0.58%、3.98%、2.99%、4.58%、8.64%和6.13%、26.28%、19.71%、21.09%、31.48%。因此支持向量机与遗传算法相结合的模型能够较准确地预测天然气长期负荷。     

采用GWO优化SVM的燃气轮机气路故障诊断

将灰狼优化算法和支持向量机算法作为理论指导,并采用灰狼优化算法对支持向量机算法进行优化,以实现燃气轮机故障类型的分类。将灰狼优化算法与遗传算法优化支持向量机方法和粒子群算法优化支持向量机方法进行对比,结果表明,通过灰狼算法优化支持向量机的方法对燃气轮机故障分类的准确率要高于遗传算法优化支持向量机算法和粒子群算法优化支持向量机的故障分类方法。     

膨胀土等级判别的遗传支持向量机多分类方法

针对支持向量机模型中的参数难以确定的状况,提出了遗传支持向量机方法,即利用遗传算法来搜索支持向量机与核函数的参数,避免了人为选择参数的盲目性,同时提高了支持向量机的推广预测能力,并将该方法应用于膨胀土胀缩等级的判别分类问题。考虑影响膨胀土判别的重要因素,选用液限、胀缩总率、塑性指数、天然含水量和自由膨胀率5个指标作为模型的判别因子,以4类膨胀土胀缩等级作为相应的输出,以膨胀土实测数据作为学习样本进行训练,建立相应分类函数对待判样本进行分类。研究结果表明：遗传支持向量机模型分类性能良好,预测精度高,是膨胀土胀缩等级分类的一种有效方法,可以在实际工程中进行推广。     

基于支持向量机的多传感器探测目标分类方法

针对传感器探测的数据常含有噪声,分类算法易受噪声数据干扰、容错能力差而产生错分问题,研究对多传感器探测目标进行分类的方法.提出容噪最小二乘投影双支持向量机(NLSPTSVM),去除离群点,提高容噪性能;通过定义NLSPTSVM置信度,以样本的最小超球体距为依据,根据“越是上层分类器的分类性能对分类模型的推广性能影响越大”的思想,以置信度NLSPTSVM作为二分类器,将NLSPTSVM的降噪过程提前到生成有向图之前,提出分类精度高、容噪性和容错性强的多分类支持向量机--容噪上层择优多路支持向量机(NUMDAG-SVMs).实验表明,NUMDAG-SVMs与同类算法相比具有更优的分类准确率和更强的容噪性和容错性.采用NUMDAG-SVMs对传感器采集的真实数据进行分类,取得了很好的结果.     

Fault diagnosis of a mine hoist using PCA and SVM techniques

A new method based on principal component analysis (PCA) and support vector machines (SVMs) is proposed for fault diagnosis of mine hoists. PCA is used to extract the principal features associated with the gearbox. Then, with the irrelevant gearbox variables removed, the remaining gearbox, the hydraulic system and the wire rope parameters were used as input to a multi-class SVM. The SVM is first trained by using the one class-based multi-class optimization algorithm and it is then applied to fault identification. Comparison of various methods showed the PCA-SVM method successfully removed redundancy to solve the dimensionality curse. These results show that the algorithm using the RBF kernel function for the SVM had the best classification properties.