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Natural gas load forecasting is a key process to the efficient operation of pipeline network. An accurate forecast is required to guarantee a balanced network operation and ensure safe gas supply at a minimum cost. Machine learning techniques have been increasingly applied to load forecasting. A novel regression technique based on the statistical learning theory, support vector machines (SVM), is investigated in this paper for natural gas shortterm load forecasting. SVM is based on the principle of structure risk minimization as opposed to the principle of empirical risk minimization in conventional regression techniques. Using a data set with 2 years load values we developed prediction model using SVM to obtain 31 days load predictions. The results on city natural gas short-term load forecasting show that SVM provides better prediction accuracy than neural network. The software package natural gas pipeline networks simulation and load forecasting (NGPNSLF) based on support vector regression prediction has been developed, which has also been applied in practice. 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的电站锅炉空预器热点检测系统研究 总被引:10,自引:6,他引:10
回转式空气预热器是火力发电机组重要的换热设备。燃料的不完全燃烧以及低负荷或停炉后空预器内气体流速低造成散热条件变差等原因会引起空预器的再燃烧事故。论文利用最小二乘支持向量机这种新的机器学习工具,分别用两种核函数建立针对三对不同火情的判别模型,超平面参数通过交叉检验的方式确定。实验结果表明,支持向量机具有很好的分类和泛化能力。从两种核函数的ROC曲线可看出对于本问题选用RBF核函数相对于多项式核函数有更高的判别准确率。 相似文献
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为使T-S模型在线辨识时能够更加合理地划分模糊空间,提出一种根据相邻聚类中心距离确定模糊空间重叠系数的方法.将该方法与一次完成最小二乘法、递推最小二乘法相结合,得到了一种辨识精度较高的T-S模型在线辨识算法.以某型号单晶炉热场的实际运行数据为对象,应用所提出的算法对热场模型进行在线辨识.辨识结果表明,由该辨识算法得到的单晶炉热场模型具有较高的精度. 相似文献
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依据深孔加工的实际工作特点,提出了以刀具振动信号时频信息为输入特征的加工孔圆度误差预测方法。为了构建刀具振动特征与深孔加工圆度误差之间的映射关系,利用改进的模糊聚类技术,并将其引入到标准线性支持向量机算法中,使得刀具振动模式的模糊输入空间划分问题转化成初始输入空间的初值问题,实现了在规则数较少的情况下,仍具有较好的圆度误差辨识算法、辨识精度及泛化能力。以此为基础,构建了深孔钻削加工孔圆度误差的预测模型,并结合大量的实验数据,验证了提出的加工孔圆度误差预测模型的有效性与可行性。 相似文献
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基于支持向量机回归的T-S模糊模型自组织算法及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
结合模糊聚类算法和支持向量机回归算法提出了一种新的T-S模糊模型自组织算法. 该算法首先利用一种改进模糊聚类算法提取模糊规则和辨识前件参数,然后将T-S模糊模型后件变换为标准线性支持向量机回归模型,并利用支持向量机回归算法辨识后件参数. 仿真结果表明,相比现有的自组织算法,本文提出的T-S模糊模型自组织算法在规则数较少的情况下,仍然具有较高的辨识精度和较好的泛化能力. 最后,利用提出的T-S模糊模型自组织算法较好地建立了直拉硅单晶炉加热器和空气预热器的温度模型. 相似文献