改进的灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用 被引量：40

1

作者 周德强 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第18期124-127,共4页

针对中长期电力负荷预测"小样本"、"贫信息"、"不确定"、"非线性"等特点,提出了基于最小二乘支持向量机算法与等维新息技术的改进灰色Verhulst模型,并将该模型用于具有"S型"增长或... 针对中长期电力负荷预测"小样本"、"贫信息"、"不确定"、"非线性"等特点,提出了基于最小二乘支持向量机算法与等维新息技术的改进灰色Verhulst模型,并将该模型用于具有"S型"增长或处于饱和增长状态的中长期电力负荷预测。根据原始数据建立了灰色Verhulst模型,利用LS-SVM算法对模型中的参数进行了估计,基于等维新息递补预测法对负荷数据进行了预测。实例计算结果表明,基于该模型得到的预测结果相对误差在3%以内,与传统预测模型相比,采用文中的模型可获得更高的预测精度。 展开更多

关键词 中长期负荷预测 灰色VERHULST模型 最小二乘支持向量机算法 等维新息技术

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基于算法的煤质发热量预测 被引量：9

2

作者 刘林 王朋 +1 位作者 翟永杰 周杰联 《热力发电》 CAS 北大核心 2015年第2期47-51,57,共6页

为了提高煤质发热量的预测精度,提出了基于参数自适应粒子群(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的煤质发热量预测方法:建立LSSVM煤质发热量预测模型,通过参数自适应PSO算法优化LSSVM模型参数。使用测试数据对煤质发热量的预测效果进... 为了提高煤质发热量的预测精度,提出了基于参数自适应粒子群(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的煤质发热量预测方法:建立LSSVM煤质发热量预测模型,通过参数自适应PSO算法优化LSSVM模型参数。使用测试数据对煤质发热量的预测效果进行了仿真比较。结果表明,基于参数自适应PSO-LSSVM发热量预测模型能够准确预测发热量的变化,且较参数自适应PSO-BP神经网络、基本PSO-LSSVM以及GA-LSSVM模型运算速度快,预测精度高,利于工程应用。 展开更多

关键词 煤质 发热量 预测 参数自适应 粒子群算法 最小二乘支持向量机算法

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基于PSO-LSSVM模型空调负荷预测研究

3

作者 曹嘉琪 周世玉 +2 位作者 单宝琦 高伟 刘吉营 《煤气与热力》 2023年第10期26-29,42,共5页

提出利用粒子群优化(PSO)算法优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型(PSO-LSSVM模型)。以厦门某公共建筑作为研究对象,将平均绝对误差绝对值、平均相对误差绝对值作为评价指标,评价LSSVM模型、PSO-LSSVM模型对空调负荷的预测效果。LS... 提出利用粒子群优化(PSO)算法优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型(PSO-LSSVM模型)。以厦门某公共建筑作为研究对象,将平均绝对误差绝对值、平均相对误差绝对值作为评价指标,评价LSSVM模型、PSO-LSSVM模型对空调负荷的预测效果。LSSVM模型、PSO-LSSVM模型的空调负荷预测值与实测值变化趋势基本一致。与LSSVM模型相比,PSO-LSSVM模型的预测值平均绝对误差绝对值、平均相对误差绝对值更小,PSO-LSSVM模型的预测准确性更高。 展开更多

关键词 空调负荷 预测 粒子群优化算法 最小二乘支持向量机算法

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基于AGA-LSSVM的电容式位移传感器温度补偿 被引量：3

4

作者 辜申 卢文科 +1 位作者 冯阳 左锋 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第5期798-804,共7页

利用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)良好的全局寻优能力来优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的正则化参数γ和核函数参数σ2,构建电容式位移传感器的AGA-LSSVM温度补偿模型,并对其... 利用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)良好的全局寻优能力来优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的正则化参数γ和核函数参数σ2,构建电容式位移传感器的AGA-LSSVM温度补偿模型,并对其输出位移进行预测,从而实现温度补偿。经计算分析可知,利用AGA-LSSVM算法模型对电容式位移传感器进行温度补偿后,其灵敏度温度系数αs由6.83×10-3℃-1变为2.98×10-4℃-1,相对误差δt由25.58%减小到0.45%。同时将AGA-LSSVM算法模型与LSSVM、遗传算法优化最小二乘支持向量机(GA-LSSVM)以及自适应遗传算法优化支持向量机(AGA-SVM)算法模型的预测结果进行比较,结果表明,利用AGA-LSSVM算法模型对电容式位移传感器进行温度补偿显示出较大的优越性。 展开更多

关键词 电容式位移传感器 温度补偿 灵敏度温度系数 自适应遗传算法 最小二乘支持向量机算法

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基于空间密度聚类与LS-SVM的雷云预测方法 被引量：3

5

作者 吕启深 贾逸伦 +1 位作者 黄荣辉 姚森敬 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2017年第1期90-96,共7页

雷电威胁着电力系统稳定运行,以雷电定位监测系统数据为基础,实现雷暴云团跟踪与预测。首先,利用网格化方法统计落雷数据;然后,利用空间密度聚类将落雷点聚类为雷暴云团,确定雷云团的重心位置;将雷云出现的时间与地理位置作为输入量整... 雷电威胁着电力系统稳定运行,以雷电定位监测系统数据为基础,实现雷暴云团跟踪与预测。首先,利用网格化方法统计落雷数据;然后,利用空间密度聚类将落雷点聚类为雷暴云团,确定雷云团的重心位置;将雷云出现的时间与地理位置作为输入量整合为同一量纲;最后,利用最小二乘支持向量机算法,动态预测雷云重心的非线性运动轨迹,从而实现雷云的跟踪与预测。以某供电局监测系统数据为例进行仿真分析,结果表明:该算法预测结果准确,与现有的线性外推及BP神经网络算法比较,更具实际应用价值。 展开更多

关键词 雷电定位 雷云预测 空间密度聚类 最小二乘支持向量机算法

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船舶起重设备电机故障维修技术研究 被引量：1

6

作者 江洪 唐勇 孙士尉 《舰船科学技术》 北大核心 2018年第6X期193-195,共3页

为保障船舶在航行过程中的安全性和可靠性,对船舶起重设备电机故障维修技术进行研究,基于最小二乘支持向量机算法对传输线设计了传输线电压与故障点电压计算方程进行设计,并对电压故障点处的奇异性特征进行分析,建立并存互补的故障维修... 为保障船舶在航行过程中的安全性和可靠性,对船舶起重设备电机故障维修技术进行研究,基于最小二乘支持向量机算法对传输线设计了传输线电压与故障点电压计算方程进行设计,并对电压故障点处的奇异性特征进行分析,建立并存互补的故障维修检测方法,以便及时准确的对船舶起重设备电机故障进行检测,排除安全隐患,避免船舶起重设备整体或局部是否异常。满足现代化船舶航运工程安全、快速的设计需求。 展开更多

关键词 船舶起重设备 船舶电机故障 最小二乘支持向量机算法 故障诊断

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GBRT-组合优化预测模型——基于重庆市空气质量数据

7

作者 谢景伊 李成凤 《运筹与模糊学》 2021年第1期1-8,共8页

在处理多因素数据预测问题时,采用变量选择进行显著因素的筛选,更利于因变量的预测。本次研究的目的是提高重庆市AQI预测的精度,AQI是定量描述空气质量状况的指数,其数值越大说明空气污染状况越严重。对参与空气质量预测的主要6个指标,... 在处理多因素数据预测问题时,采用变量选择进行显著因素的筛选,更利于因变量的预测。本次研究的目的是提高重庆市AQI预测的精度,AQI是定量描述空气质量状况的指数,其数值越大说明空气污染状况越严重。对参与空气质量预测的主要6个指标,进行GBRT变量选择余下细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)这4个指标,采用遗传算法改进的最小二乘支持向量机进行组合预测,其预测误差从1.5329164降到0.1993641,表明该组合预测模型于空气质量预测有很好的应用前景。 展开更多

关键词 空气质量 GBRT算法 遗传算法 最小二乘支持向量机算法 组合预测

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基于改进LS-SVM算法的列车通信网络时延预测方法 被引量：10

8

作者 汪知宇 张彤 《城市轨道交通研究》 北大核心 2021年第1期101-106,共6页

由于通信网络诱导时延的存在会对列车牵引制动系统造成影响,因此对时延精准预测并实现补偿十分重要。提出了一种基于改进粒子群(PSO)算法优化的最小二乘法支持向量机(LS-SVM)算法对列车通信网络时延进行预测,搭建了列车网络控制系统半... 由于通信网络诱导时延的存在会对列车牵引制动系统造成影响,因此对时延精准预测并实现补偿十分重要。提出了一种基于改进粒子群(PSO)算法优化的最小二乘法支持向量机(LS-SVM)算法对列车通信网络时延进行预测,搭建了列车网络控制系统半实物平台,使数据通过多功能车辆总线(MVB)进行传输,分别改变车辆控制单元(VCU)特征周期及负端口数量大小,以获取大量不同特性的时延数据。将数据分组后利用改进的PSO算法优化LS-SVM算法进行预测仿真。仿真结果表明,与传统的LS-SVM算法及Elman神经网络算法的预测方法相比,所提出的方法在列车通信网络的时延预测方面具有更好的快速性和准确性。 展开更多

关键词 列车通信网络 时延预测 改进粒子群算法 最小二乘法支持向量机算法

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基于紫外/三维荧光的海水总有机碳浓度测量 被引量：9

9

作者 付广伟 陈翰 +2 位作者 张宏扬 毕卫红 杨仪芳 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期192-198,共7页

目前,测量海水总有机碳(TOC)数值的国标法主要采用高温催化燃烧氧化法和湿法氧化法,而且两种方法还停留在实验室分析阶段,存在测量过程繁琐、造成二次污染、人力物力消耗大等不足。因此,提出一种基于紫外/三维荧光的海水TOC检测方法,利... 目前,测量海水总有机碳(TOC)数值的国标法主要采用高温催化燃烧氧化法和湿法氧化法,而且两种方法还停留在实验室分析阶段,存在测量过程繁琐、造成二次污染、人力物力消耗大等不足。因此,提出一种基于紫外/三维荧光的海水TOC检测方法,利用粒子群优化-最小二乘支持向量机算法进行了荧光光谱数据处理。实验结果表明采用255、265、275 nm波长的紫外LED作为光源能够激发出效果较好的三维荧光光谱。此外,还详细分析了TOC测量数据的建模过程。所建数学模型的校正集决定系数为0.997 7,检验集决定系数为0.977 7,建立的定量数学模型效果较好,可以通过得到的三维荧光光谱数据准确的检测样品中TOC浓度数值。因此,荧光光谱检测技术是分析水体中低浓度TOC的有效方法,可以满足海洋水质环境监测的要求。 展开更多

关键词 光学传感器 三维荧光 粒子群-最小二乘支持向量机算法 总有机碳

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基于PSO-LSSVM的住宅工程造价预测研究

10

作者 霍达 《项目管理技术》 2024年第5期113-118,共6页

工程造价预测是项目可行性研究的基础,其准确性直接影响项目的投资决策。住宅工程在建设过程中往往面临建设前期设计深化不够、单方造价测算困难、造价估算精度不高等问题。为了提高住宅工程造价预测的准确性,提出一种基于粒子群优化算... 工程造价预测是项目可行性研究的基础,其准确性直接影响项目的投资决策。住宅工程在建设过程中往往面临建设前期设计深化不够、单方造价测算困难、造价估算精度不高等问题。为了提高住宅工程造价预测的准确性,提出一种基于粒子群优化算法的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)预测模型。该模型采用预测值与实际值的均方根误差最小为适应度评价函数,基于30组小样本数据,选取15项住宅工程特征指标作为样本输入、单方造价作为样本输出,并利用粒子群算法(PSO)优化算法最小二乘支持向量机(LSSVM)模型的关键参数组合(γ,σ),构建PSO-LSSVM预测模型。基于此,采用15组测试数据集进行、PSO-LSSVM模型预测精度验证。结果表明:LSSVM模型正则化参数γ、径向基核参数σ分别取250、0.747 9时,LSSVM预测模型最优;PSO-LSSVM模型预测值与实际值的相对误差可控制在3.20%以内,均方根误差可控制在[1.64%,2.72%],PSO-LSSVM预测模型表现出良好的预测精度和预测稳定性。提出的PSO-LSSVM预测模型可以稳定高效地对实际住宅工程造价进行预测,同时,也为类似建设工程造价预测提供参考。 展开更多

关键词 住宅工程 造价预测 粒子群优化算法(PSO) 最小二乘支持向量机算法(LSSVM)

原文传递

压铸机合模力传感器非线性动态补偿的研究 被引量：3

11

作者 彭继慎 张浩 常勇 《特种铸造及有色合金》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期344-347,共4页

合模力传感器作为压铸机监测的主要传感器之一,非线性动态影响到它的测量准确度和测量范围,从而不利于标准生产。针对这一问题,采用最小二乘支持向量机非线性动态方法对传感器进行补偿,并对算法予以改进。通过仿真试验加以比较,试验结... 合模力传感器作为压铸机监测的主要传感器之一,非线性动态影响到它的测量准确度和测量范围,从而不利于标准生产。针对这一问题,采用最小二乘支持向量机非线性动态方法对传感器进行补偿,并对算法予以改进。通过仿真试验加以比较,试验结果表明,改进最小二乘支持向量机非线性动态补偿传感器测量准确性及测量范围大大提高,对促进生产有积极的作用。 展开更多

关键词 合模力传感器 非线性动态补偿 动态误差 改进最小二乘支持向量机算法

原文传递

基于三维荧光的产麻痹性贝毒藻浓度监测研究 被引量：2

12

作者 王思远 张保军 +6 位作者 王昊 苟偲钰 李煜 李新玉 谈爱玲 江天久 毕卫红 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期3480-3485,共6页

近年来,我国沿海赤潮发生的次数和面积持续增加,经济损失严重。根据赤潮的毒性特点,通常分为三类,分别为无毒赤潮、鱼毒性赤潮和有毒赤潮。其中有毒赤潮产生的毒素主要是麻痹性贝毒,其由于分布广,毒性强成为危害最大的生物毒素之一。根... 近年来,我国沿海赤潮发生的次数和面积持续增加,经济损失严重。根据赤潮的毒性特点,通常分为三类,分别为无毒赤潮、鱼毒性赤潮和有毒赤潮。其中有毒赤潮产生的毒素主要是麻痹性贝毒,其由于分布广,毒性强成为危害最大的生物毒素之一。根据麻痹性贝毒的摄入量不同,人类误食染毒的贝类后,身体各部位会出现刺痛或灼热的感觉,然后全身麻痹,严重者甚至在短时间内死亡。近年来,多地出现人类误食染毒的贝类后死亡的事件。麻痹性贝毒的摄入量主要取决于产麻痹性贝毒藻的浓度,因此,对产麻痹性贝毒藻浓度的监测就显着尤为重要。提出了用三维荧光光谱结合化学计量学方法建立产麻痹性贝毒藻定量分析模型。首先,利用F-4600荧光光度计采集微小亚历山大藻(Alexandrium minimum)、链状裸甲藻(Gymnodinium catenatum)和太平洋亚历山大藻(Alexandrium pacificum)三种典型的产麻痹性贝毒藻类三维荧光光谱数据,获取藻类样本的三维荧光光谱等高线图,并进行图谱分析;然后,利用不同激发波长下的发射光谱数据建立产麻痹性贝毒藻三维荧光光谱的串行表示模型,提取新的特征;最后,将新的特征数据分别作为粒子群优化最小二乘支持向量机算法(particle swarm optimization-least squares support vector machine, PSO-LSSVM)和偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)的输入,建立产麻痹性贝毒藻的定量分析模型。结果表明,运用粒子群优化最小二乘支持向量机算法建立的产麻痹性贝毒藻的定量分析模型普遍优于偏最小二乘回归算法。当激发波长选择460和530 nm,发射波长选择650~750 nm作为PSO-LSSVM的输入数据,建立的产麻痹性贝毒藻的定量分析模型效果最好,结果显示Rc=0.999 9, RMSEC=0.017 1,Rp=0.949 2, RMSEP=0.291 0。这体现出三维荧光光谱结合PSO-LSSVM定量分析模型可有效地监测活体产麻痹性贝毒藻� 展开更多

关键词 三维荧光光谱 产麻痹性贝毒藻 粒子群-最小二乘支持向量机算法 偏最小二乘法

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基于深度学习与特征后处理的支持向量机铣刀磨损预测模型 被引量：19

13

作者 戴稳 张超勇 +2 位作者 孟磊磊 李晋航 肖鹏飞 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2331-2343,共13页

为提高机械加工过程中的刀具磨损预测精度,建立了一种基于深度学习特征降维及特征后处理的布谷鸟优化参数的最小二乘支持向量机预测模型。该模型利用堆叠稀疏自动编码网络将时域、频域及时频域3方面提取的特征向量进行降维处理,然后利... 为提高机械加工过程中的刀具磨损预测精度,建立了一种基于深度学习特征降维及特征后处理的布谷鸟优化参数的最小二乘支持向量机预测模型。该模型利用堆叠稀疏自动编码网络将时域、频域及时频域3方面提取的特征向量进行降维处理,然后利用特征后处理确保降维向量单调不递减及平滑趋势,最后采用自适应步长布谷鸟算法优化参数的最小二乘支持向量机模型预测铣刀磨损量。通过试验测试比较所提方法与其他预测方法,表明了所提模型能更有效表征铣刀磨损量,大幅降低预测误差。 展开更多

关键词 刀具磨损 自动编码器 特征提取 特征后处理 布谷鸟搜索算法 最小二乘支持向量机回归算法

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近红外光谱结合LSTSVM算法判别不同等级烟叶 被引量：9

14

作者 宋相中 赖衍清 +6 位作者 李祖红 郑波 李倩倩 吴丽君 张录达 熊艳梅 闵顺耕 《分析科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期327-331,共5页

本文用近红外光谱结合最小二乘双胞胎支持向量机(LSTSVM)算法建立了烟叶等级分类模型。从三个等级共210个烟叶样品中,取出120个样品作为建模集,剩余90个样品作为预测集。为了建立最优模型,对光谱预处理方法和模型参数进行筛选优化,最优... 本文用近红外光谱结合最小二乘双胞胎支持向量机(LSTSVM)算法建立了烟叶等级分类模型。从三个等级共210个烟叶样品中,取出120个样品作为建模集,剩余90个样品作为预测集。为了建立最优模型,对光谱预处理方法和模型参数进行筛选优化,最优模型对预测集样品的平均识别率为95.56%,结果表明该方法可以作为烟叶等级分类的一种有效方法。此外,将该算法与SIMCA、PLS-DA、SVM等三种常见的模式识别算法进行了比较,结果表明基于样品的原始光谱,同等条件下,LSTSVM算法的预测效果优于其他三种算法。 展开更多

关键词 近红外光谱 最小二乘双胞胎支持向量机算法 烟叶 等级分类

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梯度采样下的市场用电短期能耗优化预测仿真

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作者 高迪 梁东 +3 位作者 王骏 杨峰 王艺霏 陆鑫 《节能技术》 CAS 2023年第1期68-72,共5页

为了提高市场用电短期能耗预测正确率,降低二次规划与用电能耗,提出梯度采样下的市场用电短期能耗优化预测方法。根据最小二乘支持向量机回归算法,将湿度、气温、气压、节假日变量作为输入,构建市场用电短期能耗预测模型,依据梯度采样... 为了提高市场用电短期能耗预测正确率,降低二次规划与用电能耗,提出梯度采样下的市场用电短期能耗优化预测方法。根据最小二乘支持向量机回归算法,将湿度、气温、气压、节假日变量作为输入,构建市场用电短期能耗预测模型,依据梯度采样序列二次规划方法优化用电能耗预测模型参数,进行了梯度采样序列二次规划,逐步优化求解LS-SVMR模型目标函数,完成市场用电短期能耗优化预测。实验结果表明:湿度、温度、气压、节假日因素对用电能耗产生影响,采样数量越大,优化性能越好,且能耗预测误差小。实现市场短期用电能耗的预测,预测准确度高,预测能力突出。 展开更多

关键词 梯度采样 用电短期能耗 优化预测 最小二乘支持向量机回归算法 预测模型 二次规划

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基于最小样本平面距离的支持向量机增量学习算法 被引量：3

16

作者 朱发 业宁 +1 位作者 潘冬寅 丁文 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第1期346-350,共5页

支持向量机增量算法的关键是对历史样本集的剪辑,在历史样本集中选择出尽可能少又能表示尽可能多历史样本集信息的子集,再把这个子集与新增训练样本集放在一起进行训练。Liva Ralaivola[1]提出保留新增样本最近邻样本来表示历史样本集,... 支持向量机增量算法的关键是对历史样本集的剪辑,在历史样本集中选择出尽可能少又能表示尽可能多历史样本集信息的子集,再把这个子集与新增训练样本集放在一起进行训练。Liva Ralaivola[1]提出保留新增样本最近邻样本来表示历史样本集,而这样的最近邻样本中可能存在冗余样本。根据历史样本与分类平面间的距离可以去除新增样本最近邻样本集中的冗余样本。根据样本平面距离提出了MSPDISVM(minimum sample plane distance incremental support vector ma-chines)算法。实验结果表明,MSPDISVM比Liva Ralaivola提出的算法有更快的速度,而精度没有太大的差异。使用样本平面距离可以有效地去除新增样本最近邻中的冗余样本。 展开更多

关键词 支持向量机 增量学习 样本距离 样本平面距离 最小样本平面距离支持向量机增量学习算法

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