基于最小二乘支持向量机控制器的研究

阐述了支持向量机与最小二乘支持向量机的特点,设计了基于最小二乘支持向量机的控制器,该控制器构成的系统学习与泛化能力强、抗干扰效果好,并利用垃圾焚烧炉的估计模型进行了仿真.仿真结果表明,该方法抗干扰效果好,适应性强.     

基于最小二乘支持向量机的边坡稳定性预测

本文提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的边坡稳定性预测方法,采用线性函数,多项式函数和径向基函数三种核函数,进行机器学习,经过反复计算和对比分析,建立精度较高的边坡稳定安全系数预测模型.以实例数据作为学习样本和测试样本,对模型进行检验,结果表明LS-SVM建模预测速度快,其预测精度与GA-BP神经网络算法和改进支持向量机算法(ν-SVR)基本相近,将其用于边坡稳定性预测是可行的.     

最小二乘支持向量机短期负荷预测研究

电力系统短期负荷预测是一项非常重要的工作,准确的短期负荷预测对于电力系统经济、安全、可靠的运行具有特别重要的意义.随着电力系统的日趋复杂化,特别是电力市场的逐步深入,短期负荷预测被赋予了更高的要求.提出了基于负荷日周期性进行前后向外推的数据预处理新方法,为短期负荷预测模型利用这些历史数据奠定了基础.最小二乘支持向量机是新一代机器学习方法,将其应用于电力系统短期负荷预测,在充分利用日周期性和同时刻负荷相近性的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机回归算法(LSSVR)的短期负荷预测点模型.该模型通过采用不同天同时刻的负荷样本训练LSSVR来获取负荷的最优线性回归函数,实现了在最小化负荷样本点误差的同时,缩小模型泛化误差的上界,获取了较好的负荷预测性能.     

基于最小二乘支持向量机的变压器故障诊断

介绍了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电力变压器故障诊断方法,将样本数据进行归一化处理,以绝缘油中特征气体种类及其含量为依据建立变压器故障诊断LS-SVM模型,对模型中的核参数σ与惩罚参数C进行优化,并将测试样本输入训练好的LS-SVM模型,得到诊断结果。实例结果分析表明,LS-SVM将原先的非线性问题转化为求解线性问题,即使在小训练样本的前提下,也能获得更为准确的诊断结果。     

基于偏最小二乘法的支持向量机短期负荷预测

提出了一种基于偏最小二乘支持向量机的负荷预测模型。首先通过偏最小二乘（PLS）对负荷数据进行成分提取,提取的成分具有线性特点,并消除输入因素的多重相关性,然后采用支持向量机方法（SVM）对提取的成分进行预测。算例表明,该算法用于短期负荷预测建模速度快,预测精度高,是种行之有效的方法。     

基于变量选择的锅炉NO_x排放的最小二乘支持向量机建模

电站燃煤锅炉是大气NOx污染的主要来源之一,建立有效的NOx排放模型是锅炉优化降低NOx的基础。针对热工过程变量之间的强相关和耦合性,利用偏最小二乘方法(partial least squares,PLS)对多工况实炉热态测试数据进行重要变量(variable importance in projection,VIP)信息提取和变量选择(variable selection,VS),把最优的变量子集作为最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的输入,最终得到NOx排放的VS-LSSVM模型。最优的输入变量个数通过留一交叉验证法获取。并将该模型与其他建模方法进行对比,结果表明通过变量选择后建模可以降低模型的复杂度,提高模型的泛化能力。     

基于最小二乘支持向量机的锅炉氮氧化物排放量预测模型

为了降低氮氧化物排放量,建立了基于最小二成支持向量机的氮氧化物排放量预测模型,并用差分算法优化最小二成支持向量机的参数。为了表明所提算法的有效性,利用BP神经网络、多层感知器(MLP)和偏最小二乘法(PLS)进行对比,试验结果表明该算法具有很好的预测能力和稳定性。     

基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测

为了合理解决用电高峰电量分配问题,采用短期负荷预测是一种非常有效的手段,在电力系统安全调度、经济运行中扮演着重要角色。利用最小二乘支持向量机在求解样本少、维度高等复杂问题中的优势,通过提高负荷预测的精度,使电力系统运行的可靠性得到提高。并采用某地负荷数据进行仿真,结果表明,最小二乘支持向量机在短期负荷预测中运行良好。     

基于最小二乘支持向量机的传感器动态系统辨识方法

在介绍和比较标准支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)原理的基础上,提出了一种利用LS-SVM模型进行传感器动态系统辨识的方法,并给出了相应的过程和算法.与标准SVM模型比较,该方法优点是明显的:(1)用等式约束代替标准SVM算法中的不等式约束;(2)将求解二次规划问题转化为直接求解线性矩阵方程,使得在相同条件下,系统辨识速度提高1～2个数量级,辨识误差降低50%.因此,LS-SVM模型速度快,抗噪声干扰能力强,更适合传感器动态系统建模.     

基于最小二乘支持向量机的变压器励磁涌流识别方法研究

纵差保护是变压器的主保护,但在变压器空载合闸或者变压器外部短路故障被切除端电压突然恢复时会产生励磁涌流,可能会导致纵差保护的误动作,这将严重影响变压器的安全可靠运行。为此提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的励磁涌流鉴别方法。选择二次谐波含量和间断角作为输入向量,利用具有高斯核函数的LS-SVM建立分类模型,对励磁涌流进行识别。仿真结果表明,该方法鉴别励磁涌流和故障电流有很高的识别率。该方法为减少变压器的误动和拒动提供了一种新的思路。