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针对复杂装备故障信息不足、故障预测困难等问题,应用支持向量机建立了故障预测模型;在对支持向量机回归算法分析的基础上,利用最小二乘支持向量机建立故障预测模型;最小二乘支持向量机通过对相空间重构,有效地降低了模型的复杂度;最后,本文利用某导弹发射装置液压泵的故障数据进行了验证,通过选取合适的参数,该模型能够较好地对故障数据进行预测,预测精度较高;事实证明,基于最小二乘支持向量机建立故障预测模型能够较好地对复杂装备故障的趋势进行预测。 相似文献
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为了提高基于最小二乘支持向量机的交通流预测模型的精度,提出一种新的改进引力搜索算法(TCK-AGSA)对其进行参数寻优。首先,基于Tent映射改进Kbest函数,使算法具有跳出局部最优的机制;然后,引入全局最优引导策略,使粒子加速朝向最优解移动;接着,将进化度因子和聚合度因子引入速度更新权重系数,使算法具有较强的自适应能力。针对12个基准函数的仿真结果表明,TCK-AGSA的性能优于GSA及其改进算法。最后,建立基于TCK-AGSA寻优的最小二乘支持向量机模型,并选取2016年贵州省高速公路真实交通流数据进行预测实验,结果表明该模型具有更好的预测精度、鲁棒性和泛化能力。 相似文献
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嵇可可 《计算机应用与软件》2014,(10)
针对最小二乘支持向量机参数优化问题,提出一种变异粒子群算法优化最小二乘支持向量的网络流量预测模型(MPSOLSSVM)。首先对网络流量序列进行相空间重构,构建最小二乘支持向量的学习样本;然后采用变异粒子群算法选择最小二乘支持向量机参数,从而建立最优的网络流量预测模型,最后与其他模型进行对比实验。对比结果表明,相对于对比模型,MPSO-LSSVM提高了网络流量的预测精度,预测结果可以为网络管理员提供有价值参考信息。 相似文献
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最小二乘支持向量机算法研究 总被引:17,自引:0,他引:17
1 引言支持向量机(SVM,Support Vector Machines)是基于结构风险最小化的统计学习方法,它具有完备的统计学习理论基础和出色的学习性能,在模式识别和函数估计中得到了有效的应用(Vapnik,1995,1998)。支持向量机方法一方面通过把数据映射到高维空间,解决原始空间中数据线性不可分问题;另一方面,通过构造最优分类超平面进行数据分类。神经网络通过基于梯度迭代的方法进行数据学习,容易陷入局部最小值,支持向量机是通过解决一个二次规划问题,来获得 相似文献
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针对网络流量复杂多杂特点,基于组合优化理论,提出一种混合核函数最小二乘支持向量机的网络流量预测模型。首先,基于混沌理论将一维网络流量变为多维时间序列,然后,采用多项式核函数和高斯径向基核函数构建混合核函数,并将训练样本输入到最小二乘支持向量机中学习,最后,采用真实网络流量数据对模型性能进行测试。结果表明,相对于单核函数最小二乘支持向量机及其它网络流量预测模型,模型能够准确捕捉网络流量变化规律,有效地提高了网络流量的预测精度,而且具有一定的鲁棒性。 相似文献
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提出一类非线性系统基于最小二乘支持向量机的直接自适应控制方法.该方法采用最小二乘支持向量机构造自适应控制器,自适应控制器参数的在线调整规律由Lyapunov稳定性理论导出,并严格证明了闭环系统的渐近稳定性.仿真研究表明了此控制方案的可行性和有效性. 相似文献
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最小二乘支持向量机建模及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在白酒酿制过程中,淀粉的利用率是一个重要而又难测的质量参数.工业多采用化学分析法进行测量,但是该方法需要离线测量,且存在耗时长、误差大的缺陷.针对此问题,提出粒子群优化最小二乘支持向量机回归方法实现淀粉利用率的在线预测.根据酿酒发酵过程的离线数据,建立最小二乘支持向量机回归模型,采用粒子群算法对模型参数进行优化.仿真结果表明,所提方法建立的模型对于淀粉利用率的预测具有较高的预测精度及泛化能力,是一种解决淀粉利用率难测问题的好方法. 相似文献
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鉴于传统在线最小二乘支持向量机在解决时变对象的回归问题时, 模型跟踪精度不高, 支持向量不够稀疏, 结合迭代策略和约简技术, 提出一种在线自适应迭代约简最小二乘支持向量机. 该方法考虑新增样本与历史数据共同作用对现有模型产生的约束影响, 寻求对目标函数贡献最大的样本作为新增支持向量, 实现了支持向量稀疏化, 提高了在线预测精度与速度. 仿真对比分析表明该方法可行有效, 较传统方法回归精度高且所需支持向量数目最少. 相似文献
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针对瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,提出一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归算法与卡尔曼滤波耦合的动态预测方法.该方法依据预测残差方差比检验策略确定自适应的动态训练样本集以取代固定的训练样本集.LS-SVM辨识网络对瓦斯涌出量的相关因素进行非线性映射并提取出最佳维数的状态向量以建立基于卡尔曼滤波最优估计的瓦斯涌出量预测模型.利用矿井监测到的各项历史数据进行实验.结果表明,该模型的预测平均相对误差为2.17%,平均相对变动值ARV为0.008873,相比单一的神经网络或支持向量机预测模型,具有更高的预测精度与更强的泛化能力. 相似文献
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提出利用非线性特征提取(核主成分分析(KPCA)和核独立成分分析)消除数据的不相关性,降低维数。核主成分分析利用核函数把输入数据映射到特征空间,进行线性主成分分析计算提取特征;核独立成分分析在KPCA白化空间进行线性独立成分分析(ICA)变换提取独立成分。提取的特征作为最小二乘支持向量机分类器的输入,构建融合非线性特征提取和最小二乘支持向量机的智能故障分类方法。研究了该方法应用到某石化企业润滑油生产过程的故障诊断中的有效性和可行性。 相似文献
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回溯搜索优化算法(BSA)是近年提出的一种新型优化算法,针对其收敛速度较慢、易陷于局部最优的缺点,提出了一种基于最优个体引导和小生境技术相结合的改进BSA算法。本方法首先在BSA的变异操作中引入向最优个体学习的策略,以提高算法的收敛速度;其次,设计一种新的小生境排挤技术,根据每个个体到其他个体距离的平均最小值确定小生境半径,排除部分相似性较高的个体;结合群体当前的最差信息,设计一种新的变异方法产生一定数量的新个体补充到新的种群中,维持群体数量的恒定并增强群体多样性。改进的BSA算法充分考虑了算法的收敛速度和群体的多样性,较大地提高了传统BSA算法的性能。对10个典型函数进行仿真测试,并与其他算法结果进行对比,实验结果表明,改进算法在收敛速度与精度方面具有较好的效果。 相似文献
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基于支持向量机(SVM)的三分类方法是处理多分类问题的一类方法。提出了最小二乘支持向量分类〖CD*2〗回归机(LSSVCR)算法,通过最小二乘目标函数充分考虑所有样本点对分类的影响,使得训练集中即使有个别样本点被标错类别,对分类结果也不会产生太大的影响,从而提高分类的准确性。该方法能够提高分类的准确率和分类速度,同时算法对于不同类别间样本数目差异较大的情况也有很好的分类效果。数值实验结果表明所提算法是可行的,且与已有的三分类算法相比在分类准确性上平均提高了2.57%,在运算速度上也有了较大的提高。 相似文献
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带高效变异尺度系数和贪婪交叉策略的回溯搜索优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对回溯搜索优化算法(BSA)收敛速度慢的缺点,提出基于麦克斯韦〖CD*2〗玻尔兹曼分布的变异尺度系数和带贪婪性的交叉策略,来提高算法收敛速度。利用麦克斯韦〖CD*2〗玻尔兹曼分布产生变异尺度系数,能有效提高搜索效率,提高收敛速度;在交换维数较少的交叉策略中使用向优秀个体群学习过的变异种群进行交叉,在充分保证种群多样性的前提下为交叉策略添加了一定贪婪性,成功克服了以往算法添加贪婪性时易陷入局部最优的缺点。对15个标准测试函数进行仿真实验,结果显示,改进算法收敛速度较快,收敛精度较高,即使在高维多峰函数中,相同迭代次数后改进算法的搜索结果比原BSA平均高出近14个数量级,收敛精度均达到10-10以上。 相似文献
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针对现有的故障预测技术无法从整体上反映系统性能下降趋势等问题,提出一种基于健康度分析的故障预测方法.首先,在支持向量机回归算法基础上构造多输出支持向量机,以实现健康度的多步预测,并提出一种和声蚁群算法优化支持向量机参数,解决了蚁群算法易陷入局部最优的问题; 然后, 根据最优参数建立拟合监测数据和未来健康度下降过程非线性映射关系的和声蚁群算法-支持向量机(HSACA-SVM)故障预测模型; 最后,通过某装备电源系统监测数据验证了该模型的有效性.实例验证表明该模型能够较好地实现对健康度下降趋势的预测,预测准确率达到97%,进而实现故障预测. 相似文献