基于最小二乘支持向量机优化自抗扰控制器的永磁同步电机直接转矩控制方法 被引量：35

1

作者 刘英培 栗然 梁海平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第27期4654-4664,共11页

针对传统PI调节器的缺陷,提出一种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)优化自抗扰控制器(active-disturbance rejection control,ADRC)的永磁同步电机直接转矩控制方法。以给定转速和实际转速作为输入... 针对传统PI调节器的缺陷,提出一种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)优化自抗扰控制器(active-disturbance rejection control,ADRC)的永磁同步电机直接转矩控制方法。以给定转速和实际转速作为输入信号,以给定电磁转矩作为输出信号,设计了ADRC速度调节器;在此基础上,在回归模型中选取高斯径向基核函数,深入分析了将LSSVM回归模型有效嵌入ADRC调节器的实现方法,实现对ADRC控制器的优化,以提高ADRC观测精度及系统动态响应速度,很大程度上降低了电机参数变化和负载扰动对系统的影响,进一步改善了系统的抗干扰能力。仿真和实验结果验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 永磁同步电机 直接转矩控制 最小二乘支持向量机回归 自抗扰控制

下载PDF 职称材料

基于果蝇优化算法的LSSVR干燥速率建模 被引量：26

2

作者 王欣 杜康 +1 位作者 秦斌 徐海军 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第4期630-633,638,共5页

回转干燥窑由于干燥速率难以在线测量,其干燥速率模型的建立一直是一大难题。在分析干燥速率建模的基础上,提出将最小二乘支持向量机运用到干燥速率建模,及其基于免疫-果蝇优化算法的最小二乘支持向量机回归参数优化方法(IAFOALSSVR)。... 回转干燥窑由于干燥速率难以在线测量,其干燥速率模型的建立一直是一大难题。在分析干燥速率建模的基础上,提出将最小二乘支持向量机运用到干燥速率建模,及其基于免疫-果蝇优化算法的最小二乘支持向量机回归参数优化方法(IAFOALSSVR)。首先利用预处理的干燥过程数据进行模型的训练,利用免疫-果蝇算法对模型参数进行寻优,然后获得最优参数并建立最优模型,通过使用该改进方法建立干燥速率模型与其他算法优化的模型进行对比,结果表明该优化方式在干燥速率建模精度上与其它智能算法相当,在计算效率上要优于其它算法。 展开更多

关键词 最小二乘支持向量机回归 干燥速率建模 免疫-果蝇优化算法 参数优化

下载PDF 职称材料

一种改进的在线最小二乘支持向量机回归算法 被引量：22

3

作者 郭振凯 宋召青 毛剑琴 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期145-148,共4页

针对一般最小二乘支持向量机处理大规模数据集会出现训练速度慢、计算量大、不易在线训练的缺点,将修正后的遗忘因子矩形窗方法与支持向量机相结合,提出一种基于改进的遗忘因子矩形窗算法的在线最小二乘支持向量机回归算法,既突出了当... 针对一般最小二乘支持向量机处理大规模数据集会出现训练速度慢、计算量大、不易在线训练的缺点,将修正后的遗忘因子矩形窗方法与支持向量机相结合,提出一种基于改进的遗忘因子矩形窗算法的在线最小二乘支持向量机回归算法,既突出了当前窗口数据的作用,又考虑了历史数据的影响.所提出的算法可减少计算量,提高在线辨识精度.仿真算例表明了该方法的有效性. 展开更多

关键词 最小二乘支持向量机回归 改进的遗忘因子矩形窗 在线学习

原文传递

一种永磁同步电机直接转矩控制无传感器运行优化方法 被引量：18

4

作者 刘英培 栗然 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第30期5368-5377,共10页

为了改进自抗扰控制器(active-disturbance rejection control,ADRC)性能,同时解决永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)传统直接转矩控制(direct torque control,DTC)中存在的磁链和转矩脉动大以及机械速度传感器的... 为了改进自抗扰控制器(active-disturbance rejection control,ADRC)性能,同时解决永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)传统直接转矩控制(direct torque control,DTC)中存在的磁链和转矩脉动大以及机械速度传感器的使用降低系统可靠性等问题,提出一种PMSM DTC无传感器运行优化方法。设计了ADRC速度调节器,阐述了将最小二乘支持向量机(LSSVM)最优回归模型有效嵌入ADRC调节器的实现方法,对ADRC进行优化,以提高ADRC观测精度及系统动态响应速度,改善系统的抗干扰能力;同时,在两相静止坐标系下提出基于扩张状态观测器同时对定子磁链和转速进行估计的方法,以降低磁链和转矩脉动,同时实现无传感器运行。仿真和实验结果验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 永磁同步电机 直接转矩控制 最小二乘支持向量机回归 自抗扰控制 无传感器运行 磁链估计

下载PDF 职称材料

用于发酵过程在线建模的自适应局部最小二乘支持向量机回归方法 被引量：16

5

作者 刘毅 王海清 李平 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期2052-2057,共6页

提出一种基于自适应局部学习的最小二乘支持向量机回归(LSSVR)在线建模方法。考虑样本间的距离和角度信息以获得更全面合理的相似样本集,推导了采用快速留一法在线优化模型参数的准则,并给出了发酵过程在线自适应模型选择的策略。以链... 提出一种基于自适应局部学习的最小二乘支持向量机回归(LSSVR)在线建模方法。考虑样本间的距离和角度信息以获得更全面合理的相似样本集,推导了采用快速留一法在线优化模型参数的准则,并给出了发酵过程在线自适应模型选择的策略。以链激酶流加发酵过程为例,验证了所提出算法能够从过程的第2批次开始,同时对活性菌体浓度和链激酶浓度进行较准确的在线预报,较普通的局部LSSVR等建模方法具有更高的预报精度和自适应性。 展开更多

关键词 自适应局部学习 最小二乘支持向量机回归 快速留一法 在线建模 发酵过程

下载PDF 职称材料

基于光声光谱结合LS-SVR的稻种活力快速无损检测方法研究 被引量：15

6

作者 李欢欢 卢伟 +2 位作者 杜昌文 马菲 罗慧 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期270-279,共10页

传统活力检测方法存在操作复杂、耗时长、可重复性差、对种子造成损伤且不可逆等不足,基于此,提出一种基于光声光谱结合最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)的稻种活力快速、无损检测方法。在温度为45℃、相对湿度为90%的条件下,对南粳46(粳... 传统活力检测方法存在操作复杂、耗时长、可重复性差、对种子造成损伤且不可逆等不足,基于此,提出一种基于光声光谱结合最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)的稻种活力快速、无损检测方法。在温度为45℃、相对湿度为90%的条件下,对南粳46(粳稻)和内5优8015(杂交稻)进行高温高湿人工老化处理,依次老化0,24,48,72,96 h,获得不同活力的稻种;采集2类稻种光声光谱数据,总计100份,其中校正集样本60个,预测集样本40个;采用小波包对原始光谱数据进行预处理,通过协方差分析和主成分分析(PCA)对光谱进行降维;分别通过偏最小二乘回归(PLSR)、反向传播神经网络(BPNN)和LS-SVR建立稻种活力预测模型。其中,采用协方差分析结合LS-SVR建立的模型性能最优,该模型不仅适用于单一稻种,而且适用于不同种类稻种活力的预测。研究表明,采用光声光谱技术结合LS-SVR对稻种活力进行测定是可行的,且所建模型在稻种活力预测方面具有较好的预测精度,为便携式水稻活力光声光谱仪的研制提供了理论依据。 展开更多

关键词 光谱学 光声光谱 稻种 活力 小波包 最小二乘支持向量机回归

原文传递

基于LS-SVR岩石爆破块度预测 被引量：12

7

作者 史秀志 王洋 +1 位作者 黄丹 史采星 《爆破》 CSCD 北大核心 2016年第3期36-40,共5页

为了准确预测小样本条件下露天矿山岩石的爆破块度,并得到小样本条件下预测露天矿山爆破块度的有效方法,借助最小二乘支持向量机工具(LS-SVMlab)构建基于最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)预测模型并合理优化模型参数。分别使用15组露天... 为了准确预测小样本条件下露天矿山岩石的爆破块度,并得到小样本条件下预测露天矿山爆破块度的有效方法,借助最小二乘支持向量机工具(LS-SVMlab)构建基于最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)预测模型并合理优化模型参数。分别使用15组露天矿山爆破数据和35组爆破数据作为小样本容量和正常样本容量,对模型的预测精度进行检验。结果表明:两种样本容量下LS-SVR预测模型的预测结果精度都比同样本容量下人工神经网络(ANN)回归预测的结果精度更高,说明所提出的LS-SVR模型适用于预测露天矿山爆破块度,并且在小样本条件下更具优势。 展开更多

关键词 支持向量机 最小二乘支持向量机回归 LS-SVMlab 岩石块度 小样本预测

下载PDF 职称材料

非线性不确定系统的OS-LSSVMR内模控制 被引量：8

8

作者 王定成 姜斌 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期905-907,共3页

针对非线性、不确定性对象内模控制不易精确建模的问题,提出OS-LSSVMR(online-sparse-least-squares-support-vector-machines-regression)在线调整模型的内模控制方法.首先介绍一种具有在线建模和稀疏性解的OS-LSSVMR;再采用OS-LSSVMR... 针对非线性、不确定性对象内模控制不易精确建模的问题,提出OS-LSSVMR(online-sparse-least-squares-support-vector-machines-regression)在线调整模型的内模控制方法.首先介绍一种具有在线建模和稀疏性解的OS-LSSVMR;再采用OS-LSSVMR建立内模控制的正向模型,对模型可逆并且唯一的非线性系统设计逆模控制器;在模型偏离被控对象时在线修正正逆模型.仿真表明,该方法对非线性不确定性系统具有较好的实时性、鲁棒性和在线校正功能. 展开更多

关键词 非线性 不确定 在线 稀疏 最小二乘支持向量机回归 内模控制

下载PDF 职称材料

PSO并行优化LSSVR非线性黑箱模型辨识 被引量：9

9

作者 刘胜 宋佳 李高云 《智能系统学报》 2010年第1期51-56,共6页

针对非线性黑箱系统辨识中存在不确定性、高阶次,采用常规辨识方法建立其精确数学模型十分困难等问题,提出一种基于自适应粒子群算法的最小二乘支持向量机回归(PSO-LSSVR)非线性系统辨识方法.该方法采用2组自适应粒子群算法并行计算模型... 针对非线性黑箱系统辨识中存在不确定性、高阶次,采用常规辨识方法建立其精确数学模型十分困难等问题,提出一种基于自适应粒子群算法的最小二乘支持向量机回归(PSO-LSSVR)非线性系统辨识方法.该方法采用2组自适应粒子群算法并行计算模型,分别利用自适应粒子群算法对LSSVR中的参数进行自动选取和矩阵迭代求解,既克服了传统LSSVR参数难以确定的缺点,提高了辨识精度,同时避免了复杂矩阵求逆运算,加快了计算速度.将该方法应用于船舶操纵性模型非线性系统辨识,仿真结果表明,由该方法得到的LSSVR能够有效地对系统进行建模,仿真精度高,结构简单,具有一定的理论推广意义. 展开更多

关键词 粒子群算法 最小二乘支持向量机回归 非线性系统辨识 黑箱模型 船舶操纵模型

下载PDF 职称材料

基于RVM回归的姿控系统多故障检测 被引量：6

10

作者 胡迪 董云峰 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期68-73,共6页

针对卫星姿控系统故障具有并发性和多发性的特点,敏感器和执行机构均可能发生故障,依据相关向量机(RVM)回归理论,采用基于模型辩识,残差评价的方法实现姿控系统多故障检测。通过对太阳敏感器、陀螺和反作用轮的历史输入输出数据建立RVM... 针对卫星姿控系统故障具有并发性和多发性的特点,敏感器和执行机构均可能发生故障,依据相关向量机(RVM)回归理论,采用基于模型辩识,残差评价的方法实现姿控系统多故障检测。通过对太阳敏感器、陀螺和反作用轮的历史输入输出数据建立RVM回归模型,考虑到建模精确度直接影响到检测精确度,对比分析最小二乘支持向量机回归(LSSVR)的回归模型,并给出了二者辩识精确度对比结果。对比结果表明,RVM较LSSVR具有较好的建模精确度。将RVM回归模型应用于太阳敏感器、陀螺和反作用轮的单一故障和多故障检测过程中,仿真结果表明,RVM回归能有效实现姿控系统的多故障检测。 展开更多

关键词 敏感器 执行机构 姿态控制系统 相关向量机回归 最小二乘支持向量机回归 回归建模 多故障检测

下载PDF 职称材料

基于信道测量实验的NLOS误差消除方法对比研究 被引量：3

11

作者 畅田田 王威 +3 位作者 高婧洁 申晓红 姜苏英 谢景丽 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期865-874,共10页

为了研究不同消除方法对无线电信号由非视距(NLOS)传播而产生的距离估计正偏误差的消除性能,基于信道状态信息(CSI)提取出均值、均方根延迟扩展、偏度、峰度、峰均比特征,并将其与基于到达时间(TOA)的对数估计距离相结合作为特征输入向... 为了研究不同消除方法对无线电信号由非视距(NLOS)传播而产生的距离估计正偏误差的消除性能,基于信道状态信息(CSI)提取出均值、均方根延迟扩展、偏度、峰度、峰均比特征,并将其与基于到达时间(TOA)的对数估计距离相结合作为特征输入向量,通过建立高斯过程回归(GPR)、最小二乘支持向量机回归(LS⁃SVMR)与BP神经网络训练模型进行实验性能比较。对实际测量的典型室内环境中2.4~5.4 GHz的无线传播信道进行误差消除实验,比较不同输入特征、不同带宽和不同频带下的NLOS误差消除性能。实验结果表明:GPR模型表现出最好的NLOS误差消除性能,且所提取的CSI多特征作为输入向量可以将平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别减小71.12%和81.36%;随着带宽不断增加,误差消除性能逐渐优化,即可通过增大带宽有效地改善输入特征较少时的NLOS定位误差;在多特征输入下,低频带的NLOS测距误差与高频带不同,因此将所有可用的频带结合可以比单频带更好地消除NLOS定位误差。 展开更多

关键词 非视距 信道状态信息 到达时间 最小二乘支持向量机回归 高斯过程回归 BP神经网络

下载PDF 职称材料

基于信号降噪与支持向量机的食用油中铜锌铅电化学检测 被引量：4

12

作者 殷勇 薄娟娟 +2 位作者 于慧春 熊作周 陶凯 《核农学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期641-646,共6页

以食用油中铜、铅、锌三组分重金属同时检测为目的,用差分脉冲溶出伏安法对三种金属混合溶液进行了电化学检测,获得了检测信号。利用平滑、平滑求导、卡尔曼滤波、小波包分析四种降噪方法对检测信号进行了降噪处理;运用主成分分析融合数... 以食用油中铜、铅、锌三组分重金属同时检测为目的,用差分脉冲溶出伏安法对三种金属混合溶液进行了电化学检测,获得了检测信号。利用平滑、平滑求导、卡尔曼滤波、小波包分析四种降噪方法对检测信号进行了降噪处理;运用主成分分析融合数据,以降低数据维数。同时,借助最小二乘支持向量机回归构建了四种不同模型。通过对预测集检验以及食用油样品的实际测试,得出基于平滑求导的回归模型预报结果较好,且满足食用油中铜、锌、铅检测精度要求。该研究为食用油中多组分重金属含量快速检测提供了一种新手段。 展开更多

关键词 食用油 重金属检测 最小二乘支持向量机回归 溶出伏安法

下载PDF 职称材料

基于数据融合的交通流量数据在线校正 被引量：3

13

作者 韦达利 陈锋 +1 位作者 卞凯 令狐彬 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期341-346,共6页

针对传感器数据采集过程中出现的数据缺失或异常,通过对相邻车道交通流量数据的相关性的研究与分析,提出一种交通流量数据的在线校正模型,该模型采用最小二乘支持向量机回归融合相邻车道交通流量数据,并结合历史同期数据对交通流量数据... 针对传感器数据采集过程中出现的数据缺失或异常,通过对相邻车道交通流量数据的相关性的研究与分析,提出一种交通流量数据的在线校正模型,该模型采用最小二乘支持向量机回归融合相邻车道交通流量数据,并结合历史同期数据对交通流量数据的异常进行在线判断与校正。该模型应用于现场采集交通流量数据的校正处理,实验结果表明该模型的有效性。 展开更多

关键词 交通流量数据 在线校正 数据融合 最小二乘支持向量机回归

下载PDF 职称材料

基于高光谱的柑橘叶片钾含量快速诊断模型 被引量：3

14

作者 李勋兰 王武 +3 位作者 杨蕾 韩国辉 杨海健 洪林 《南方农业》 2019年第22期37-40,共4页

及时准确地监测柑橘树体钾营养状况,有助于科学施肥,提高柑橘果实的品质和产量.试验对采集的W·默科特叶片钾含量及叶片光谱信息进行相关性分析,利用主成分分析和连续投影算法进行降维处理,同时结合偏最小二乘回归和最小二乘支持向... 及时准确地监测柑橘树体钾营养状况,有助于科学施肥,提高柑橘果实的品质和产量.试验对采集的W·默科特叶片钾含量及叶片光谱信息进行相关性分析,利用主成分分析和连续投影算法进行降维处理,同时结合偏最小二乘回归和最小二乘支持向量机回归分别建立了叶片钾含量预测模型.结果显示,柑橘叶片钾含量特征波长主要集中在450~600 nm、700 nm左右、980~1030 nm区域;最小二乘支持向量机回归模型的预测效果明显优于偏最小二乘回归模型,预测集相关系数达0.91.结果表明,利用高光谱成像技术结合最小二乘支持向量机回归可实现对柑橘叶片钾含量的快速诊断. 展开更多

关键词 柑橘 高光谱 钾含量 偏最小二乘回归 最小二乘支持向量机回归

下载PDF 职称材料

球磨机制粉过程煤粉粒度FCM-SVRs软测量建模 被引量：3

15

作者 王介生 高宪文 张立 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期613-616,共4页

根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)算法的煤粉粒度多最小二乘支持向量机回归(MLS-SVRs)软测量模型.采用变长度染色体的遗传算法同时优化模糊聚类数和聚类中心,每种聚类子集用LS-SVR... 根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)算法的煤粉粒度多最小二乘支持向量机回归(MLS-SVRs)软测量模型.采用变长度染色体的遗传算法同时优化模糊聚类数和聚类中心,每种聚类子集用LS-SVRs进行局部模型的建立和训练,再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到最后软测量结果.仿真结果表明该软测量模型具有更好的泛化结果和预测精度,可以满足煤粉制备过程实时控制的在线软测量要求. 展开更多

关键词 煤粉粒度 模糊C均值聚类 最小二乘支持向量机回归 软测量 遗传算法 变长度染色体

下载PDF 职称材料

基于EEMD-SSA-LSSVR的短期交通流预测 被引量：2

16

作者 李俊 胡婷 《现代信息科技》 2022年第6期93-96,共4页

为了提高物流的配送效率,寻求合理的配送路径,通过分析短期历史交通流量,使用集合经验模态分解去噪,以拟合优度最大化为目标,运用麻雀搜索算法优化惩罚参数和核函数参数的最小二乘支持向量机回归预测短期交通流。结果表明集合经验模态... 为了提高物流的配送效率,寻求合理的配送路径,通过分析短期历史交通流量,使用集合经验模态分解去噪,以拟合优度最大化为目标,运用麻雀搜索算法优化惩罚参数和核函数参数的最小二乘支持向量机回归预测短期交通流。结果表明集合经验模态分解能有效去除短期交通流中的噪声,构建的EEMD-SSA-LSSVR模型可以高效地预测短期交通流量。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 集合经验模态分解 短时交通流预测 最小二乘支持向量机回归

下载PDF 职称材料

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

17

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

三种综合预报卫星钟差的方法 被引量：2

18

作者 雷雨 赵丹宁 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2014年第4期22-25,共4页

针对应用单一方法预报卫星钟差的局限性,提出综合预报钟差的3种方法,即经典权法、有效度权法和最小二乘支持向量机回归法;并通过实例验证这3种方法的有效性,分析其优缺点。

关键词 卫星钟差 预报 综合 权 最小二乘支持向量机回归

下载PDF 职称材料

基于支持向量机的网络舆情预测 被引量：1

19

作者 郭江民 王一然 +1 位作者 祝彬 关晓红 《网络新媒体技术》 2017年第5期29-35,共7页

针对网络舆情时间序列具有样本数少、非线性、贫信息等特点,本文采用改进后的混合蛙跳算法——最小二乘支持向量机模型进行网络舆情预测。首先利用反向学习策略构造初始化种群,其次利用自适应移动因子改进蛙群个体更新步长,然后根据适... 针对网络舆情时间序列具有样本数少、非线性、贫信息等特点,本文采用改进后的混合蛙跳算法——最小二乘支持向量机模型进行网络舆情预测。首先利用反向学习策略构造初始化种群,其次利用自适应移动因子改进蛙群个体更新步长,然后根据适应度方差动态调整蛙群个体的变异概率更新全局最优解。经过改进后的混合蛙跳算法对最小二乘支持向量机的两个重要参数——核函数的宽度参数σ、正则化参数γ进行寻优,应用到网络舆情预测中。 展开更多

关键词 网络舆情预测 混合蛙跳算法 最小二乘支持向量机回归

下载PDF 职称材料

基于半监督学习和最小二乘支持向量机回归的废旧机电产品再制造成本预测方法研究 被引量：1

20

作者 敖秀奕 张旭刚 +1 位作者 江志刚 张华 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第4期71-73,77,共4页

文章针对再制造批量小、实验所需样本不足的问题,提出一种基于半监督学习与最小二乘支持向量机回归的再制造成本预测方法。废旧机电产品的可用零部件分为可直接利用、可再制造加工利用和直接替换三种类型,以各类型零部件的比率和再制造... 文章针对再制造批量小、实验所需样本不足的问题,提出一种基于半监督学习与最小二乘支持向量机回归的再制造成本预测方法。废旧机电产品的可用零部件分为可直接利用、可再制造加工利用和直接替换三种类型,以各类型零部件的比率和再制造复杂系数为输入,再制造成本为输出,建立半监督学习与最小二乘支持向量机回归相结合的再制造成本预测模型。利用k最近邻算法估计未进行再制造样本的成本,然后将未进行再制造的样本与已知再制造成本的样本代入方程组即可求出该预测模型。案例分析表明基于半监督学习与最小二乘支持向量机回归的成本预测方法能够在已知再制造成本的样本量较少的情况下对成本进行快速且准确的预测,是一种很好的成本预测方法。 展开更多

关键词 再制造 半监督学习 最小二乘支持向量机回归

下载PDF 职称材料