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基于最小二乘支持向量机和遗传算法的热式油水两相流含油率建模 被引量:13
1
作者 张春晓 张涛 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1651-1655,共5页
Oil holdup of oil-water two-phase flow was measured by using platinum resistance based on the fluid thermal balance equation.In order to improve the measurement accuracy of oil holdup,the effects of the electrical hea... Oil holdup of oil-water two-phase flow was measured by using platinum resistance based on the fluid thermal balance equation.In order to improve the measurement accuracy of oil holdup,the effects of the electrical heater fore-and-aft temperature difference of platinum resistance and total oil-water flux on oil holdup were researched.A least squares support vector machine(LSSVM)model with parameters optimized by genetic algorithm(GA)was proposed,the temperature difference and total flux of oil-water two-phase flow were used as inputs,and the oil holdup was used as output of the LSSVM model and the ideal model of oil holdups was obtained.The oil holdup model based on least squares support vector machine and genetic algorithm(LSSVM-GA) was compared with the theory corrected model and good oil holdup measurement results were obtained.The average measurement error was 0.96% in the range of 5% to 60% oil holdup. 展开更多
关键词 油水两相流 含油率 铂电阻 最小二乘支持向量机 遗传算法
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基于小波分解与GA-LSSVM的GPS可降水量短临预报 被引量:5
2
作者 谢劭峰 苏永柠 +1 位作者 刘春丽 刘立龙 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2019年第5期487-491,共5页
针对GPS可降水量时间序列具有非线性、非平稳性的特征,研究一种基于小波分解(WD)、遗传算法(GA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的GPS可降水量短临预报方法。先采用小波分解将GPS可降水量时间序列分解成便于预报的低频分量和高频分量;然后... 针对GPS可降水量时间序列具有非线性、非平稳性的特征,研究一种基于小波分解(WD)、遗传算法(GA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的GPS可降水量短临预报方法。先采用小波分解将GPS可降水量时间序列分解成便于预报的低频分量和高频分量;然后利用遗传算法优化LSSVM参数,进而对各分量建立预报模型;再将各分量预报结果进行叠加重构得到最终预报结果。选取两组数据进行实验,并将预报结果分别与LSSVM和遗传小波神经网络(GA-WNN)预报结果进行对比。结果表明,该组合模型具有良好的泛化能力,可有效解决神经网络易陷于局部极小的问题,提高了全局预报精度。 展开更多
关键词 GPS可降水量 小波分解 遗传算法 最小二乘支持向量机 短临预报
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基于Garbor滤波和PCA的双核LSSVM人脸识别 被引量:3
3
作者 周原 姚巧鸽 《科技通报》 北大核心 2015年第1期133-137,共5页
为了对具有不同表情和姿势等特征的人脸进行有效识别,同时解决以往人脸识别方法的维数灾和识别准确率低的问题,提出了一种基于Garbor滤波和双核LSSVM的人脸识别方法。首先,采用Gabor滤波器提取原始人脸图像在不同尺度和方向上的人脸特... 为了对具有不同表情和姿势等特征的人脸进行有效识别,同时解决以往人脸识别方法的维数灾和识别准确率低的问题,提出了一种基于Garbor滤波和双核LSSVM的人脸识别方法。首先,采用Gabor滤波器提取原始人脸图像在不同尺度和方向上的人脸特征向量,然后采用主成分分析法对特征向量降维以解决维数灾问题。为了解决传统最小二乘支持向量机方法中核函数选取不能同时具有较强外推能力和插值能力的缺点,设计了一种新的核函数综合加权了多项式核函数和径向基函数。最后,采用训练样本数据对LSSVM进行训练得到最终的人脸分类模型。采用Matlab仿真工具对文中方法进行仿真,并与其它方法进行对比,实验结果表明文中的方法能有效地实现对人脸表情进行分类,且具有分类效率高和识别精度高的优点。 展开更多
关键词 人脸识别 GABOR滤波器 主成分分析 最小二乘支持向量机
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基于复杂性的软件缺陷预测 被引量:2
4
作者 冯大成 陈丽容 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第1期213-217,共5页
为解决软件缺陷预测问题引入了最小二乘支持向量机算法(LS-SVM),加速了超参数的选择过程,给出了逐个加入新的样本用以模型校正的快捷方法,以软件复杂性度量为线索,建立了基于FLS-SVM的软件缺陷预测模型。通过具体实例阐明了模型的执行... 为解决软件缺陷预测问题引入了最小二乘支持向量机算法(LS-SVM),加速了超参数的选择过程,给出了逐个加入新的样本用以模型校正的快捷方法,以软件复杂性度量为线索,建立了基于FLS-SVM的软件缺陷预测模型。通过具体实例阐明了模型的执行过程及小样本情况下比神经网络更为出色的预测能力,并根据回归方程指出了对软件缺陷影响显著的复杂性度量。 展开更多
关键词 软件复杂性 软件缺陷预测 因子分析 最小二乘支持向量机 FLS-SVM 神经网络
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基于源信号包络矩阵奇异值的机械故障诊断方法 被引量:2
5
作者 姚春江 毋文峰 +1 位作者 陈小虎 苏勋家 《机床与液压》 北大核心 2014年第13期175-179,142,共6页
在机械信号处理中,机械振动信号大多是调制信号,而且测量信号也多是振动源信号的混合信号。提出了基于源信号包络矩阵奇异值的机械故障诊断方法,采用机械设备的多通道传感器观测信号进行盲源分离,得到其独立振动源信号,由源信号的上、... 在机械信号处理中,机械振动信号大多是调制信号,而且测量信号也多是振动源信号的混合信号。提出了基于源信号包络矩阵奇异值的机械故障诊断方法,采用机械设备的多通道传感器观测信号进行盲源分离,得到其独立振动源信号,由源信号的上、下包络信号分别组成上、下包络矩阵并奇异值分解,上、下包络矩阵的奇异值首尾相接,组成机械设备的故障特征向量,最后引入最小二乘支持向量机分类器来识别和诊断机械设备的故障类型。液压齿轮泵的故障诊断试验表明,提取的源信号包络矩阵奇异值特征向量具有良好的聚类划分特性,而且数值稳定,最小二乘支持向量机分类器也取得了较高的故障识别率,因此,该方法是有效的,可以应用于机械设备的故障诊断实践中。 展开更多
关键词 盲源分离 FASTICA 包络分析 奇异值分解 最小二乘支持向量机 特征提取
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基于双谱奇异值分解的刀具磨损识别方法 被引量:1
6
作者 关山 刘桂祥 《机床与液压》 北大核心 2013年第17期47-52,共6页
针对刀具磨损声发射信号的非线性、非平稳特性,提出一种基于双谱奇异值分解的刀具磨损特征提取方法。对刀具不同磨损阶段的声发射信号进行双谱分析,构造初始特征向量矩阵,然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱作... 针对刀具磨损声发射信号的非线性、非平稳特性,提出一种基于双谱奇异值分解的刀具磨损特征提取方法。对刀具不同磨损阶段的声发射信号进行双谱分析,构造初始特征向量矩阵,然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱作为刀具磨损特征向量,利用最小二乘支持向量机对刀具磨损状态进行识别。实验结果表明:所提取的特征可以很好地反映刀具的磨损状态,最小二乘支持向量机更适于在小样本下实现刀具磨损状态的识别,与神经网络识别方法相比具有更高的识别率。 展开更多
关键词 刀具磨损状态监测 双谱分析 奇异值分解 最小二乘支持向量机
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地铁安全文明施工费费率标准动态测算研究 被引量:10
7
作者 陈伟 杨主张 +1 位作者 容思思 付红阳 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期145-150,共6页
为有效解决目前地铁工程中安全文明施工费费率标准指导效用滞后问题,在数据时效性约束下研究该费率的实时测算。在界定地铁工程安全文明施工费内涵的基础上,将其按固定费用和变动费用精细化分析,进而统计并预测其费用投入以作为费率测... 为有效解决目前地铁工程中安全文明施工费费率标准指导效用滞后问题,在数据时效性约束下研究该费率的实时测算。在界定地铁工程安全文明施工费内涵的基础上,将其按固定费用和变动费用精细化分析,进而统计并预测其费用投入以作为费率测算分子;构建用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机(PSO-LS-SVM)模型,用其预测竣工结算造价,从中提取计费基数作为费率测算分母;最终形成地铁工程安全文明施工费费率标准的动态测算方法;选取武汉地区在建样本项目进行实证分析。结果表明:用动态测算方法测算的费率,能够反映实时环境下的地铁工程对安全文明施工费的需求。 展开更多
关键词 地铁工程项目 安全文明施工费费率 结算造价 动态测算 粒子群算法优化的最小二乘支持向量机(PSO-LS-SVM)模型
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基于VMD样本熵和LS-SVM的滚动轴承故障诊断 被引量:6
8
作者 赵磊 夏均忠 +2 位作者 李泽华 于明奇 汪治安 《军事交通学院学报》 2017年第4期43-47,共5页
滚动轴承在发生故障时其振动信号会出现调幅、调频现象,表现出非线性非平稳特征,通过变分模态分解(VMD)可以反映轴承故障特征。首先应用VMD将轴承振动信号分解为一系列模态分量,计算各模态分量的样本熵并作为特征向量输入到最小二乘支... 滚动轴承在发生故障时其振动信号会出现调幅、调频现象,表现出非线性非平稳特征,通过变分模态分解(VMD)可以反映轴承故障特征。首先应用VMD将轴承振动信号分解为一系列模态分量,计算各模态分量的样本熵并作为特征向量输入到最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行训练,得到其模型;然后分别应用线性、多项式和高斯径向基核函数的LS-SVM模型对轴承正常、内圈故障、外圈故障等3种技术状态的轴承样本数据进行故障模式识别。结果表明,在较少样本的情况下,LS-SVM相比于神经网络,有较高的识别精度,且训练时间短,能够有效识别轴承故障类型。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 变分模态分解 样本熵 最小二乘支持向量机
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大型地下洞室极限位移预测与稳定性分析 被引量:5
9
作者 聂卫平 徐卫亚 +1 位作者 王伟 杨云浩 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期1901-1907,共7页
建立大型地下洞室的随机权重粒子群算法–最小二乘支持向量机(RandWPSO-LSSVM)预测模型,通过实例检验预测模型的可靠性,应用于糯扎渡水电站大型调压井洞室围岩的极限位移预测分析,并与数值计算结果对比分析,综合评价工程区围岩的稳定性... 建立大型地下洞室的随机权重粒子群算法–最小二乘支持向量机(RandWPSO-LSSVM)预测模型,通过实例检验预测模型的可靠性,应用于糯扎渡水电站大型调压井洞室围岩的极限位移预测分析,并与数值计算结果对比分析,综合评价工程区围岩的稳定性。研究结果表明,RandWPSO-LSSVM预测模型所预测的极限位移相对真实值的最大误差为6.72%,误差较小,预测效果较好,满足工程要求;糯扎渡水电站大型调压井地下洞室在设计支护参数情况下数值计算的最大位移为19.45 mm,最大拉应力为0.54 MPa,均分布在五洞交叉口边墙位置,远小于微新风化岩体抗拉强度,塑性区也较少,围岩最大位移小于五洞交叉口边墙位置的极限位移预测值,工程区围岩较稳定;研究结果对提前预估大型地下工程的稳定性具有重要意义,可为合理制订施工决策提供参考。 展开更多
关键词 岩石力学 大型地下洞室 极限位移预测 最小二乘支持向量机 随机权重粒子群优化 稳定性分析
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转炉煤气柜位的多输出最小二乘支持向量机预测 被引量:10
10
作者 张晓平 赵珺 +2 位作者 王伟 冯为民 陈伟昌 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1463-1470,共8页
针对钢铁企业转炉煤气系统中煤气柜位的预测问题,提出一种一致T型灰色关联分析确定柜位的主要影响用户,避免了冗余输入因素,降低了预测模型的复杂度.根据多个不同煤气柜同时并网运行的情况,提出多输出最小二乘支持向量机回归算法来建立... 针对钢铁企业转炉煤气系统中煤气柜位的预测问题,提出一种一致T型灰色关联分析确定柜位的主要影响用户,避免了冗余输入因素,降低了预测模型的复杂度.根据多个不同煤气柜同时并网运行的情况,提出多输出最小二乘支持向量机回归算法来建立柜位预测模型.该算法采用等式约束,通过最小化所有输出的单一和整体拟合误差,将其转换为求解一系列线性方程组,得到模型回归函数的权系数和偏置公式表示.现场数据仿真实验结果表明所建预测模型的有效性和实用性,为制定煤气调配方案提供了合理指导. 展开更多
关键词 转炉煤气系统 灰色关联分析 多输出回归 最小二乘支持向量机
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基于数据驱动和智能优化的高炉十字测温温度预报 被引量:5
11
作者 唐振浩 唐立新 杨阳 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2014年第3期355-360,共6页
采用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的数据驱动方法建立高炉十字测温温度模型.首先通过对数据的相关性分析,选择与十字测温相关的输入变量;再用改进的智能优化算法(粒子群算法)来优化LS-SVM的参数,从而提高预测模型的精度;最后得到十... 采用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的数据驱动方法建立高炉十字测温温度模型.首先通过对数据的相关性分析,选择与十字测温相关的输入变量;再用改进的智能优化算法(粒子群算法)来优化LS-SVM的参数,从而提高预测模型的精度;最后得到十字测温温度的LS-SVM预测模型.根据生产现场实际数据进行的实验表明,基于相关性分析的输入量选取能够在不影响预测精度的情况下降低计算复杂度;与常用的网格法相比,本文方法所建立的十字测温数据驱动模型精度提高3%,能够满足生产需要. 展开更多
关键词 高炉 十字测温 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法 数据驱动
原文传递
基于改进局域均值分解算法的模拟电路故障特征提取方法 被引量:3
12
作者 邓森 景博 +2 位作者 黄以锋 陈鹏宇 焦晓璇 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2550-2556,共7页
为解决模拟电路测试点数量少、故障特征难以获取的问题,提出一种改进的局域均值分解算法以提取模拟电路的故障特征。针对常规局域均值分解算法所采用的滑动平均方法在平滑均值与包络函数时存在速度慢、误差大的缺点,采用分段幂函数插值... 为解决模拟电路测试点数量少、故障特征难以获取的问题,提出一种改进的局域均值分解算法以提取模拟电路的故障特征。针对常规局域均值分解算法所采用的滑动平均方法在平滑均值与包络函数时存在速度慢、误差大的缺点,采用分段幂函数插值法对信号的上下极值点进行插值以获得上下包络线,根据上下包络线求解局域均值函数和包络函数,并采用最小二乘支持向量机对信号进行延拓以减小端点效应。采用改进局域均值分解算法对电路测试点输出信号进行分解,并计算各乘积函数的能量作为故障特征。仿真实验表明,该方法能够快速、准确地提取待测电路的故障特征向量。 展开更多
关键词 局部均值分解 分段幂函数插值 端点效应 最小二乘支持向量机 模拟电路 故障特征提取
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一种新参数优化算法及其在流量预测中的应用
13
作者 邓宗强 曾碧卿 《计算机技术与发展》 2013年第10期36-40,共5页
为了提高网络流量预测的精度,提出先进行小波变换后利用LS-SVM的网络流量预测模型,对于LS-SVM参数的优化,提出一种基于模拟退火算法的自适应混沌量子粒子群算法(AS-QPSO)。该算法在量子粒子群算法的基础上加入了自适应和混沌特性,使算... 为了提高网络流量预测的精度,提出先进行小波变换后利用LS-SVM的网络流量预测模型,对于LS-SVM参数的优化,提出一种基于模拟退火算法的自适应混沌量子粒子群算法(AS-QPSO)。该算法在量子粒子群算法的基础上加入了自适应和混沌特性,使算法具有动态自适应性,改善算法的全局寻优能力,再引入模拟退火算法避免陷入局部最优,使算法具有更好的收敛性和稳定性。实验结果表明:与其他算法优化的LS-SVM模型相比,该模型具有较好的泛化能力﹑更高的预测精度以及很好的稳定性。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 参数优化 小波变换 最小二乘支持向量机 流量预测
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自润滑衬垫试验数据处理方法及信息系统
14
作者 陈继刚 张进学 +1 位作者 范兵利 冯小磊 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期478-482,共5页
针对航空自润滑关节轴承自润滑衬垫试验数据,提出衬垫试验的数据处理方法体系,并具体给出了衬垫磨损数据的平滑处理方法、基于BP神经网络的衬垫磨损时间序列预测方法,以及基于最小二乘支持向量机的衬垫磨损时间序列预测方法,同时,开发... 针对航空自润滑关节轴承自润滑衬垫试验数据,提出衬垫试验的数据处理方法体系,并具体给出了衬垫磨损数据的平滑处理方法、基于BP神经网络的衬垫磨损时间序列预测方法,以及基于最小二乘支持向量机的衬垫磨损时间序列预测方法,同时,开发了自润滑衬垫试验数据处理信息系统.通过预测数据与试验数据的对比,验证了预测方法的正确性,信息系统能够有效提高衬垫试验数据的处理水平. 展开更多
关键词 自润滑衬垫 数据处理 BP神经网络 最小二乘支持向量机 信息系统
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基于收视行为的互联网电视节目流行度预测模型 被引量:3
15
作者 朱琛刚 程光 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期2504-2512,共9页
准确预测节目流行度是互联网电视节目系统设计与优化所要解决的关键问题之一。针对现有预测方法存在模型训练时间长、样本数量多、且对突发热点节目流行度预测效果差等问题,该文测量了某互联网电视平台280万用户的60亿条收视行为数据,... 准确预测节目流行度是互联网电视节目系统设计与优化所要解决的关键问题之一。针对现有预测方法存在模型训练时间长、样本数量多、且对突发热点节目流行度预测效果差等问题,该文测量了某互联网电视平台280万用户的60亿条收视行为数据,采用行为动力学分类方法将节目流行度演化过程分为内源临界、内源亚临界、外源临界和外源亚临界4种类型,运用双种群粒子优化的最小二乘支持向量机对每种类型分别构建了一种互联网电视节目流行度预测模型BD3P,并将BD3P模型应用于实际数据测验。实验结果表明,与现有其他方法相比,BD3P模型预测精度可提升17%以上,并能有效缩短预测周期。 展开更多
关键词 互联网电视 流行度预测 行为动力学 最小二乘支持向量机 双种群粒子群优化
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最小二乘支持向量机回归的卫星钟差非线性组合预报 被引量:2
16
作者 雷雨 赵丹宁 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期33-36,共4页
针对应用单一方法预报卫星钟差的局限性,文章提出了基于最小二乘支持向量机回归的卫星钟差非线性组合预报方法:首先根据历史钟差数据建立二次多项式模型和灰色模型,然后利用这些模型进行钟差预报,最后采用最小二乘支持向量机回归算法对... 针对应用单一方法预报卫星钟差的局限性,文章提出了基于最小二乘支持向量机回归的卫星钟差非线性组合预报方法:首先根据历史钟差数据建立二次多项式模型和灰色模型,然后利用这些模型进行钟差预报,最后采用最小二乘支持向量机回归算法对两种模型的预报结果进行非线性组合,以获得最终预报值;对比了RBF核函数、线性核函数和多项式核函数对组合预报性能的影响,并将本文组合预报方法与经典权组合方法进行比较。结果表明,本文方法优于经典权法,且线性核函数更适合组合预报。 展开更多
关键词 卫星钟差 预报 组合 非线性 最小二乘支持向量机回归
原文传递
基于最小二乘支持向量机的复杂气象条件下绝缘子等值附盐密度的预测
17
作者 帅海燕 《机电产品开发与创新》 2016年第6期27-29,共3页
以"光传感器输变电设备盐密在线监测系统"提供的数据为依据,建立了一种基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,该模型以温度(T)、相对湿度(H)、风速(WV)、气压(P)、雨量(R)等五个变量为输入参数,等值附盐密度为输出参数。用... 以"光传感器输变电设备盐密在线监测系统"提供的数据为依据,建立了一种基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,该模型以温度(T)、相对湿度(H)、风速(WV)、气压(P)、雨量(R)等五个变量为输入参数,等值附盐密度为输出参数。用网格搜索法对最小二乘支持向量机最优参数的进行自动选取,提高了预测的快速性和准确性。结果表明该模型预测的等值附盐密度与实测结果基本一致。 展开更多
关键词 等值附盐密度预测 最小二乘支持向量机 气象条件 绝缘子 网络搜索法
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基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法研究 被引量:11
18
作者 张瑜 吴迪 +2 位作者 何勇 谈黎虹 蒋璐璐 《红外》 CAS 2011年第12期39-44,共6页
研究了基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法。获得了润滑油在475~975 nm范围内的可见-近红外光谱。采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立可见-近红外光谱检测模型,并通过将无信息变量消除算法(UVE)与连续投影算法(SPA)相... 研究了基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法。获得了润滑油在475~975 nm范围内的可见-近红外光谱。采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立可见-近红外光谱检测模型,并通过将无信息变量消除算法(UVE)与连续投影算法(SPA)相结合进行光谱有效波长选取。通过UVE-SPA法进行变量选择计算,最终将原始光谱所包含的500个光谱变量减少到了8个(分别为489 nm、553 nm、591 nm、874nm、893 nm、910 nm、935 nm和951 nm)。基于这8个变量建立的LS-SVM模型获得了预测集确定系数为0.9546、误差均方根为0.0081和剩余预测残差为4.5663的预测结果,说明可见-近红外光谱技术可以用于润滑油酸值无损检测。与酸值测定标准方法相比,该方法具有快速、无损和成本低等优点。同时,UVE-SPA法是一种有效的光谱变量选择方法。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 润滑油 酸值 最小二乘支持向量机 无信息变量消除-连续投影算法(UVE-SPA)
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