基于粒子群优化的LSSVM在模拟电路故障诊断中的应用

提出一种基于粒子群优化的最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。对模拟电路故障信号采用小波包进行消噪和分解,作为最小二乘支持向量机的输入样本。为了避免参数优化时容易陷入局部最优的缺陷,使用粒子群算法对LSSVM参数进行优化选取。以Sallen-key带通滤波器电路为对象的仿真研究结果表明,提出的基于粒子群优化的最小二乘支持向量机可以对模拟电路有效地进行故障诊断,并且提高了诊断效率。     

基于稀疏化鲁棒LS--SVR与多目标优化的铁水硅含量软测量建模

针对高炉炼铁过程的关键工艺指标———铁水硅含量[ Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机( R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[ Si]动态软测量建模方法。首先,针对标准最小二乘支持向量机( LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGIII加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标。在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[ Si]在线软测量模型。工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性。     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法简

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

开放存取期刊站点自动分类方法

为了提高OA期刊站点分类识别的准确率,从抽取到的站点标题和正文中提取关键词构建语料库,并将其作为最小二乘支持向量机的输入矢量。针对最小二乘支持向量机参数选取和基本粒子群算法极易陷入局部最优解问题,借鉴遗传算法和自然选择机理,提出了基于混合粒子群的最小二乘支持向量机算法。实验结果表明,该分类方法提高了站点识别精度。     

基于优化最小二乘支持向量机的室内定位算法

室内定位是普适计算应用中的关键技术,针对最小二乘支持向量机参数优化的难题,提出一种优化最小二乘支持向量机的室内定位算法。首先采用主成分分析提取重要定位特征,然后采用最小二乘支持向量机建立室内定位模型,并采用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后采用仿真实验测试定位性能。结果表明,文中算法提高了室内定位的精度且定位时间少于其它室内定位算法,具有一定的实际应用价值。     

基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络安全态势评估

为了提高网络安全态势评估的准确性,提出一种基于最小二乘支持向量机和粒子群优化算法的网络安全态势评估模型.通过分析参数对最小二乘支持向量机性能的影响,并采用粒子群优化算法选择模型参数,建立网络安全态势评估模型,最后采用仿真对比实验测试模型的有效性和优越性.结果表明,本文模型获得理想的网络安全态势评估结果,可以为网络管理人员提供有价值的参考信息.     

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

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。     

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

为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,本文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的参考。     

永磁驱动器偏心磁极的优化设计

设计了一种具有偏心磁极结构的永磁驱动器,采用三维有限元仿真建立样本空间,构建具有偏心磁极结构的永磁驱动器的最小二乘支持向量机非线性回归模型;基于该模型,选择涡流损耗最小且输出转矩最大为优化目标,利用粒子群优化算法对其结构进行优化,得出最优结构参数组合.有限元仿真实验对比改进前后永磁驱动器的径向磁通密度和涡流密度分布的结果,验证了最小二乘支持向量机和粒子群算法的参数优化方法是可行的,改进的偏心磁极结构优化了永磁驱动器的涡流路径,提高了永磁驱动器的传动转矩,进一步提高了系统的工作效率.     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

NSGA-II与改进粒子群算法相结合的储能优化配置

储能系统的选址定容在接入新能源的电力系统中具有重要意义,合理选择储能容量可以很好地平抑风电接入后的系统有功功率波动,同时减少能源浪费。本文提出了一种混合智能优化算法(Hybrid Intelligent Optimization Algorithm,HIOA),以电压偏差、负荷波动最小及最少储能配置容量为目标进行优化配置。该算法将多目标粒子群算法改进后(IMOPSO)与精英非支配排序算法(NSGA-II)结合,与常规多目标粒子群算法相比,大幅提高了算法的寻优性能,保证了Pareto 解的多样性和分布性。通过非支配排序求解获得Pareto 最优解集,采用逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)选出储能的最优接入方案。通过IEEE-33 节点测试系统的仿真实验验证了本文所提算法的准确性及有效性,在求解配电网储能选址定容问题中有很好的收敛性和全局寻优能力。     

轴辐式中国国内煤炭运输网络构建

提出轴辐式中国国内煤炭运输网络结构,构造一个同时考虑经济因素和环境因素的双目标轴辐式煤炭运输网络优化模型.应用精英策略非支配排序的遗传算法(NSGA-II),设定10个算例,并对比多目标粒子群优化算法(MOPSO)和多目标和声搜索算法(MOHS)对模型进行求解.结果表明,轴辐式煤炭运输网络优化模型有效,相比于MOPSO、MOHS算法,NSGA-II算法能够在更短的时间内生成较高质量的最优解,并且所得最优解二氧化碳的总排放量更少.     

基于双参数最小二乘支持向量机(TPA-LSSVM)的风电时间序列预测模型的优化研究

风电时间序列预测模型的优劣直接影响风功率的应用价值,最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）在处理风电预测问题上具有明显优势。提出了一种双参数算法（two-parameter algorithm,TPA）,从理论上证明了任意初始值均可线性收敛到全局最优值。调用TPA算法对LSSVM模型的惩罚因子和径向基宽度进行寻优赋值,并将训练好的TPA-LSSVM模型应用于风电预测中。仿真结果表明,与LSSVM模型、粒子群最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）模型、径向基函数神经网络（RBFNN）模型相比,TPA算法可以更好地实现LSSVM的参数寻优,TPA-LSSVM模型能有效提高预测精度。     

基于改进自适应粒子群算法的混合核函数最小二乘支持向量机大坝变形预测

针对大坝变形影响因素的复杂性以及监测数据的非线性、随机波动大和预测难度大等问题,提出一种改进自适应粒子群(particle swarm,PSO)算法的混合核函数最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型,实现了大坝水平变形的时间序列预测方法.基于Mer...     

注塑成型工艺多目标稳健设计及优化算法

在注塑成型过程单目标稳健设计的基础上,提出了成型质量特性均值及标准差的双目标稳健设计模型以及成型多质量特性的多目标稳健设计模型,提出了基于Pareto最优的混合交叉变异的多目标蚁群算法.在结合实例的研究中,针对某遥控器上下盖的注塑成型工艺参数设置分别建立了翘曲量均值及标准差的双目标稳健设计模型和最大翘曲量及最大体积收缩率的多目标稳健设计模型,再利用混合交叉变异的多目标蚁群算法进行求解,求解结果与non-dominated sorting genetic algorithmsⅡ(NSGAⅡ)算法比较,得出部分算法性能指标优于NSGAⅡ算法.利用多目标稳健优化得到的工艺参数进行实际注塑成型,得到的塑件制品成型质量好并且波动较小.     

Support vector machine based on chaos particle swarm optimization for fault diagnosis of rotating machine

The performance of the support vector machine models depends on a proper setting of its parameters to a great extent. A novel method of searching the optimal parameters of support vector machine based on chaos particle swarm optimization is proposed. A multifault classification model based on SVM optimized by chaos particle swarm optimization is established and applied to the fault diagnosis of rotating machines. The results show that the proposed fault classification model outperforms the neural network trained by chaos particle swarm optimization and least squares support vector machine, and the precision and reliability of the fault classification results can meet the requirement of practical application. It indicates that chaos particle swarm optimization is a suitable method for searching the optimal parameters of support vector machine.     

Dynamic Multi-objective Optimization of Chemical Processes Using Modified Bare- Bones MOPSO Algorithm

Dynamic multi-objective optimization is a complex and dimcult research topic of process systems engineering. In this paper. a modified multi-objective bare-bones particle swarm optimization （ MOBBPSO） algorithm is proposed tbat takes advantage of a few parameters of bare-bones algorithm. To avoid premature convergence. Gaussian mutation is introduced; and an adaptive sampling distribution strategy is also used to improve the exploratory capability. Moreover. a circular crowded sorting approach is adopted to improve the uniformity of the population distribution. Finally. by combining the algorithm with control vector parameterization. an approach is proposed to solve the dynamic optimization problems of chemical processes. It is proved that the new algorithm performs better compared with other classic multiobjective optimization algorithms through the results of solving three dynamic optimization problems.     

基于改进LSSVR模型的移动节点定位技术研究

针对最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression,LSSVR)模型在移动节点定位过程中存在难以确定最优参数的不足,提出一种基于改进粒子群算法优化LSSVR模型的定位方法.通过最小二乘支持向量回归机构造节点定位的模型,自适应调整惯性权重以及学习因子来提高粒子群算法的寻优性能,并将其应用到LSSVR模型的参数优化中,避免参数选择的盲目性.根据接收信号强度指示(received signal strength indication,RS-SI)测距技术获得节点移动过程中的距离向量,将其输入LSSVR定位模型,估计出未知节点的坐标.仿真结果表明,相对于LSSVR与PSO-LSSVR算法,所提算法的定位精度分别提高了25.9％和19.7％,具有较好的定位稳定性与实时性.