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基于DBO-LSSVM的空气质量指数预测 被引量:2
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作者 朱宗玖 赵艺伟 《黑龙江工业学院学报(综合版)》 2024年第1期90-96,共7页
针对当下空气质量指数预测的模型精度不高的问题,提出一种基于蜣螂优化(DBO)算法,优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的空气质量指数预测模型。该模型利用蜣螂优化算法对最小二乘支持向量机的两项参数进行寻优,提高预测速度和精度。并与传... 针对当下空气质量指数预测的模型精度不高的问题,提出一种基于蜣螂优化(DBO)算法,优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的空气质量指数预测模型。该模型利用蜣螂优化算法对最小二乘支持向量机的两项参数进行寻优,提高预测速度和精度。并与传统最小二乘支持向量机、灰狼优化最小二乘支持向量机模型进行比对,通过实验仿真结果表明,蜣螂优化算法优化最小二乘支持向量机预测模型的均方误差、平均绝对误差及决定系数均为最优值,可以为空气质量指数预测提供更准确的支持。 展开更多
关键词 空气质量预测 蜣螂优化算法 最小二乘支持向量机 预测模型
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基于AOA-LSSVM模型的枢纽城市物流需求量预测
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作者 肖红 夏如玉 +1 位作者 王孝坤 杨雪峰 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期92-98,共7页
传统的LSSVM难以全面反映物流需求的变化规律,会导致预测效果不佳。首先利用灰色关联分析(GRA)得到物流需求的主要影响因素;将主要影响因素作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型;通过阿基米德算法(AOA)对最小二乘支持向量机的正则... 传统的LSSVM难以全面反映物流需求的变化规律,会导致预测效果不佳。首先利用灰色关联分析(GRA)得到物流需求的主要影响因素;将主要影响因素作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型;通过阿基米德算法(AOA)对最小二乘支持向量机的正则化参数(γ)和核参数(σ)进行迭代寻优,以减少参数选择的盲目性;构建AOA算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的智能预测模型AOA-LSSVM,经过验证该模型可以提高预测精度。运用AOA-LSSVM模型对西部陆海新通道的重要枢纽城市——重庆、成都、贵阳和南宁的物流需求进行实证分析,结果表明:该模型与LSSVM模型相比取得较高的预测精度,其均方根误差、平均绝对误差、以及异方差调整的均方根误差、异方差调整的平均绝对误差分别降低了1946.4,1206.1,0.0284,0.0397。 展开更多
关键词 交通运输工程 AOA算法 lssvm模型 西部陆海新通道 物流需求预测
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短期风电功率CEEMDAN-SMA-LSSVM预测模型研究
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作者 席语莲 凌周玥 许晓敏 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第6期2396-2404,共9页
为了提高风力发电功率预测的准确性,建立了基于CEEMDAN分解的SMA算法优化LSSVM的短期风电功率组合预测模型。首先,采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始风电功率数据进行分解与重构。随后,为了进一步优化最小二乘向量支持机模型(LSS... 为了提高风力发电功率预测的准确性,建立了基于CEEMDAN分解的SMA算法优化LSSVM的短期风电功率组合预测模型。首先,采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始风电功率数据进行分解与重构。随后,为了进一步优化最小二乘向量支持机模型(LSSVM)的参数,引入了黏菌算法(SMA)优化,通过调整惩罚参数和核参数来提高模型性能,最后,构建多种对比模型对比分析表明CEEMDAN-SMA-LSSVM模型预测精度最高,预测结果更接近真实值。研究可用于风电场短期风电功率预测使用。 展开更多
关键词 风电功率预测 完整集成经验模态分解 黏菌算法 最小二乘支持向量机
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批发零售业上市公司财务困境预警--基于RF-VNWOA-LSSVM模型
4
作者 李莉 孙荣 《金融经济》 2024年第3期60-70,共11页
本文从国泰安数据库(CSMAR)选取2019—2022年度A股主板被ST或被*ST的33家批发零售业上市公司作为研究样本,选取20个财务指标和9个非财务指标,构建了预警指标体系。为消除非关键特征指标的影响,采用随机森林算法(RF)进行特征值筛选,将筛... 本文从国泰安数据库(CSMAR)选取2019—2022年度A股主板被ST或被*ST的33家批发零售业上市公司作为研究样本,选取20个财务指标和9个非财务指标,构建了预警指标体系。为消除非关键特征指标的影响,采用随机森林算法(RF)进行特征值筛选,将筛选的数据集应用于经过优化的LSSVM(最小二乘支持向量机)进行财务预测和预警。实验结果显示,相较于传统的PSO(粒子群优化算法)、GA(遗传算法)以及WOA(鲸鱼优化算法),采用VNWOA优化算法的分类精度分别提高了2.9个百分点、2.9个百分点以及4.35个百分点。综合应用了随机森林和VNWOA优化算法的RF-VNWOA-LSSVM模型在分类精度上相较于RF-费希尔判别法和BP神经网络分别提高了18.75个百分点、8.45个百分点。实验结果表明本文提出的RF-VNWOALSSVM预警模型可以对财务风险进行有效识别。 展开更多
关键词 批发零售业上市公司 财务预警模型 随机森林特征值筛选 RF-VNWOA-lssvm预警模型 数据挖掘 机器学习
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基于LSSVM的电-气区域综合能源系统短期可靠性评估 被引量:7
5
作者 彭寒梅 彭紫洁 +1 位作者 苏永新 谭貌 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期69-77,共9页
电-气区域综合能源系统电、气相互影响,一方面使得模型驱动的单一能源系统可靠性评估方法不再适用;另一方面由于天然气的引入,导致其短期可靠性评估计算开销大。为综合解决这两个问题,提出用机理模型结果训练最小二乘支持向量机(LSSVM),... 电-气区域综合能源系统电、气相互影响,一方面使得模型驱动的单一能源系统可靠性评估方法不再适用;另一方面由于天然气的引入,导致其短期可靠性评估计算开销大。为综合解决这两个问题,提出用机理模型结果训练最小二乘支持向量机(LSSVM),由LSSVM在线评估短期可靠性的方法。首先,建立元件可靠性模型,提出基于系统等效节点模型的故障后果分析方法。在此基础上,构建基于蒙特卡洛模拟的模型驱动短期可靠性评估方法,获得训练样本。然后,构建LSSVM回归模型,通过离线训练,得到系统状态与短期可靠性指标间映射的LSSVM模型,实现系统短期可靠性实时评估。最后,电-气区域综合能源算例系统测试验证了所提方法的准确性和快速性。 展开更多
关键词 综合能源系统 可靠性评估 最小二乘支持向量机 模型驱动 等效节点模型
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基于ESMD-LSSVM模型的径流式水电站出力预测研究 被引量:2
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作者 梁曦文 肖峰 +1 位作者 闵昊凌 王世杰 《中国农村水利水电》 北大核心 2023年第9期224-229,235,共7页
针对径流式水电站日出力随机性强,直接预测精度低的特点,采用极点对称模态分解(ESMD)对出力序列进行平稳化处理,结合最小二乘支持向量机(LSSVM),建立了基于ESMD-LSSVM的组合预测模型。选取西北某省径流式水电站2020年的日出力时间序列... 针对径流式水电站日出力随机性强,直接预测精度低的特点,采用极点对称模态分解(ESMD)对出力序列进行平稳化处理,结合最小二乘支持向量机(LSSVM),建立了基于ESMD-LSSVM的组合预测模型。选取西北某省径流式水电站2020年的日出力时间序列进行实例分析,并与单一模型SVM,LSSVM,BP及组合模型ESMD-SVM,ESMD-BP预测效果进行比较。结果发现:①PACF分析得到ESMD分解后的各子序列的特征向量不同,反映了径流式水电站日出力的复杂性和多变性的特征。②与单一模型相比,组合模型泛化能力更强,对时间序列中出力突变点的预测更准确。③ESMD-LSSVM组合模型日出力预测效果较好,为径流式水电站日出力时间序列预测提供了新的方法参考。 展开更多
关键词 ESMD 发电功率预测 lssvm 模型
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Research on Prediction Model for Erosion and Abrasion of Barrel Based on LSSVM 被引量:1
7
作者 徐达 武新星 +1 位作者 胡俊彪 郭磊 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2010年第1期39-41,共3页
To predict the erosion and abrasion of high bore pressure tank gun barrel, the least square support vector machine (LSSVM) algorithm was used. Based on the gun firing test data, the prediction model for barrel's e... To predict the erosion and abrasion of high bore pressure tank gun barrel, the least square support vector machine (LSSVM) algorithm was used. Based on the gun firing test data, the prediction model for barrel's erosion and abrasion was established. It was adopted to predict the wear increment of gun barrel. The results show that the prediction values given by the model coincide with the measured data better, and the model can predict the barrel's wear accurately and rapidly. 展开更多
关键词 special purpose machinery engineering high pressure gun BARREL erosion and abrasion lssvm prediction model
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基于SOA优化LSSVM的气液两相流持液率预测 被引量:3
8
作者 王红雨 《石油工程建设》 2023年第1期25-30,共6页
为准确预测气液两相流持液率,在筛选前人实验研究结果的基础上,采用海鸥算法(SOA)优化最小二乘向量机(LSSVM)模型对气液两相流持液率进行预测,并将预测结果引入Beggs-Brill压降计算模型,形成改进压降模型,用于现场验证。结果表明,与传... 为准确预测气液两相流持液率,在筛选前人实验研究结果的基础上,采用海鸥算法(SOA)优化最小二乘向量机(LSSVM)模型对气液两相流持液率进行预测,并将预测结果引入Beggs-Brill压降计算模型,形成改进压降模型,用于现场验证。结果表明,与传统经验模型相比,SOA-LSSVM模型考虑的影响因素更加全面,实际值与实验值偏差较小,模型的均方误差(MSE)较传统经验模型缩小了85倍,R2提高了0.138;与其余机器学习模型相比,计算精度和收敛速度均有明显提升,证明了该模型在预测持液率方面的优越性;根据现场情况,利用管道沿程压力和低点排液量验证了改进压降模型的准确性。研究结果极大扩展了持液率模型的计算精度和适用范围。 展开更多
关键词 持液率 SOA lssvm 经验模型 压降预测
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基于混沌寻参LSSVM的棉织物靛蓝染色预测模型
9
作者 王碧峤 张梅 +4 位作者 王静 姜晓巍 李敏 王玲玲 张舒畅 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期41-46,共6页
针对棉织物在靛蓝染色时染色工艺条件对染色深度的非线性影响,导致染色深度难以控制,不符合客户要求的问题,文章选取氢氧化钠浓度、保险粉浓度和靛蓝染料浓度三个主要影响因素作为输入变量,表观颜色深度(K/S值)作为输出变量,采用Python... 针对棉织物在靛蓝染色时染色工艺条件对染色深度的非线性影响,导致染色深度难以控制,不符合客户要求的问题,文章选取氢氧化钠浓度、保险粉浓度和靛蓝染料浓度三个主要影响因素作为输入变量,表观颜色深度(K/S值)作为输出变量,采用Python语言进行编程,以混沌算法进行寻参,应用最小二乘支持向量机(LSSVM)算法建立了靛蓝染色预测模型,并对模型的预测性能进行了验证。结果表明:该模型对织物K/S值预测的平均绝对百分比误差为1.7597%,均方根相对误差为0.0294%,比网格寻参法的预测误差更小,说明该模型具有较高的精度和良好的预测能力,可以为棉织物靛蓝染色工艺的预测和优化提供参考。 展开更多
关键词 混沌算法 最小二乘支持向量机(lssvm) PYTHON 棉织物 靛蓝 染色预测模型
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基于HHO-LSSVM的露天煤矿抛掷爆破效果预测研究 被引量:2
10
作者 李天翔 李江 卢亚峰 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期110-116,共7页
为提高露天矿抛掷爆破效果预测精度,进而反馈优化爆破参数设计。建立HHO-LSSVM(哈里斯鹰算法优化最小二乘支持向量机)模型,预测抛掷爆破效果;将该模型所得预测精度及效率与未经优化的LSSVM(最小二乘支持向量机)、ELM(极限学习机)、GA-BP... 为提高露天矿抛掷爆破效果预测精度,进而反馈优化爆破参数设计。建立HHO-LSSVM(哈里斯鹰算法优化最小二乘支持向量机)模型,预测抛掷爆破效果;将该模型所得预测精度及效率与未经优化的LSSVM(最小二乘支持向量机)、ELM(极限学习机)、GA-BP(遗传算法优化BP神经网络)、PSO-LSSVM(粒子群算法优化最小二乘支持向量机)模型进行对比。研究结果表明:采用HHO-LSSVM模型相较于未经优化的LSSVM和ELM模型所得到的有效抛掷率、松散系数、最远抛掷距离的预测精度均具有更高的决定系数值,更小的均方根误差值;HHO-LSSVM模型预测的有效抛掷率、松散系数、最远抛掷距离与实测数据之间的平均误差分别为2.7015%,2.9834%,2.8345%,均在5%以内,说明HHO-LSSVM模型对抛掷爆破效果具有较好的预测精度。研究结果可为通过准确预测爆破效果进而反馈抛掷爆破的优化设计提供一定参考。 展开更多
关键词 露天煤矿 预测模型 抛掷爆破 HHO-lssvm
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基于松鼠觅食算法优化LSSVM的泥石流预测
11
作者 李璐 张永强 +3 位作者 李丽敏 马媛 窦婉婷 王悦 《计算机测量与控制》 2023年第8期238-244,共7页
针对山区村镇泥石流影响因素多元复杂、LSSVM算法参数随机导致的精度不佳及陷入局部最优问题,采用核主成分分析KPCA降维、SSA算法参数寻优的方法建立LSSVM泥石流灾害预测模型;以山阳县中村镇泥石流为例,分析泥石流全域地形地貌成灾因子... 针对山区村镇泥石流影响因素多元复杂、LSSVM算法参数随机导致的精度不佳及陷入局部最优问题,采用核主成分分析KPCA降维、SSA算法参数寻优的方法建立LSSVM泥石流灾害预测模型;以山阳县中村镇泥石流为例,分析泥石流全域地形地貌成灾因子,对数据预处理清洗规范,利用KPCA主成分贡献率选取出6个成灾因子作为LSSVM算法的输入数据,泥石流发生概率为输出,建立泥石流预报模型,并用SSA算法进行模型参数的优化;将SSA寻优后的LSSVM预测结果与GA、GC参数寻优模型预测结果比对,结果表明SSA-LSSVM准确率达到93.2%,相比其他模型提高[4.8%-1.4%],且SSA算法优化的LSSVM模型的MAE、MSE和RMSE最小且接近于零,同时从泥石流发生的预报等级维度进行结果比对分析,结果进一步说明模型预测的精度及稳健性;该研究说明SSA-LSSVM算法可用于泥石流灾害发生概率的预测,为此类灾害预测提供了科学依据。 展开更多
关键词 lssvm 松鼠觅食SSA KPCA 泥石流预测模型
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基于IBA-LSSVM强迫选择模型的民用飞机着陆滑行仪表灯常亮故障关联检测
12
作者 郝精一 《计算机测量与控制》 2023年第11期46-52,共7页
民用飞机着陆滑行仪表灯是故障检测系统的重要组成部分,因民用飞机在地面滑行过程中,电气接口易受到电磁干扰,引起着陆滑行仪表灯常亮故障,在飞行过程中增加了安全隐患;为此,提出基于IBA-LSSVM强迫选择模型的民用飞机着陆滑行仪表灯常... 民用飞机着陆滑行仪表灯是故障检测系统的重要组成部分,因民用飞机在地面滑行过程中,电气接口易受到电磁干扰,引起着陆滑行仪表灯常亮故障,在飞行过程中增加了安全隐患;为此,提出基于IBA-LSSVM强迫选择模型的民用飞机着陆滑行仪表灯常亮故障关联检测方法;分析仪表灯常亮故障产生的原因,利用Python编程数据采集飞机起飞、近进、降落、地面滑行时的照明信号及电气交联数据,通过控制逻辑,建立数据关联检测逻辑关系数据库;利用自适应多普勒补偿方法改进蝙蝠算法(IBA),检测着陆滑行灯常亮故障特征,在强迫选择部分,构建IBA-LSSVM模型,将分布式博弈和线性输出调节理论相结合,抵消外部干扰,完成着陆滑行灯常亮故障检测;仿真测试结果表明:所提方法的故障识别率均在95%以上,故障识别准确率可以达到96.8%,故障识别时间低于2 ms,可有效识别故障数据,降低飞行安全隐患。 展开更多
关键词 IBA算法 IBA-lssvm模型 着陆滑行仪表灯 仪表灯常亮故障 强迫选择 分布式博弈 线性输出
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基于MS-ISSA-LSSVM混合算法的功率曲线建模
13
作者 孟中 满丹丹 《自动化应用》 2023年第3期62-65,70,共5页
风电机组功率曲线是风电机组重要的性能指标,能及时且精准地绘制风电机组的功率曲线,在确保风电机组出力性能、合理安排能源调度及提高能源利用率等方面具有十分重要的意义。因此,文章提出了一种基于MS-IS-SA-LSSVM混合模型的功率曲线模... 风电机组功率曲线是风电机组重要的性能指标,能及时且精准地绘制风电机组的功率曲线,在确保风电机组出力性能、合理安排能源调度及提高能源利用率等方面具有十分重要的意义。因此,文章提出了一种基于MS-IS-SA-LSSVM混合模型的功率曲线模型,算例结果表明,该算法可得到精度更高的功率曲线模型。 展开更多
关键词 SSA算法 柯西变异 lssvm模型 功率曲线建模
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基于改进SVM的电力工程造价预测
14
作者 刘云 李维嘉 +2 位作者 赵子豪 董振亮 陈志宾 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期367-372,共6页
针对支持向量机求解速度较慢且用于预测电力工程造价的性能不理想等问题,提出了一种基于改进SVM的电力工程造价预测模型。该模型全面考虑了电力工程成本的组成要素并进行参数归一化处理,利用最小二乘估计改进SVM模型,同时采用遗传算法求... 针对支持向量机求解速度较慢且用于预测电力工程造价的性能不理想等问题,提出了一种基于改进SVM的电力工程造价预测模型。该模型全面考虑了电力工程成本的组成要素并进行参数归一化处理,利用最小二乘估计改进SVM模型,同时采用遗传算法求解LSSVM的参数最优值,并通过优化后的GA-LSSVM模型实现对电力工程成本的预测。基于MATLAB仿真平台的仿真实验结果表明,模型预测的工程成本与实际值较为接近,归一化均方误差与平均绝对百分比误差分别为18.34万元和3.58%,且预测时间仅为256 ms,证明了其整体性能优于其他对比模型。 展开更多
关键词 电力工程 造价预测 支持向量机 最小二乘估计 遗传算法 GA-lssvm模型 归一化处理 误差分析
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计及元件故障率时变特性的综合能源系统运行可靠性高效评估方法 被引量:2
15
作者 李维展 邵常政 +3 位作者 胡博 谢开贵 黄威 林铖嵘 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期182-189,共8页
为提高运行可靠性评估效率,进而支撑系统运行风险防控,基于模型-数据混合驱动的思想提出了一种计及元件故障率时变特性的综合能源系统运行可靠性高效评估方法。构建了基于复杂网络理论的支路脆弱度因子指标,提出系统关键元件的筛选方法... 为提高运行可靠性评估效率,进而支撑系统运行风险防控,基于模型-数据混合驱动的思想提出了一种计及元件故障率时变特性的综合能源系统运行可靠性高效评估方法。构建了基于复杂网络理论的支路脆弱度因子指标,提出系统关键元件的筛选方法。建立系统可靠性指标关于关键元件可靠性参数的解析模型,通过引入辅助变量建立线性优化模型求取解析模型系数。通过最小二乘支持向量机(LSSVM)回归模型获得运行可靠性解析模型与负荷水平的映射关系,实现负荷变化时系统运行可靠性的快速更新。通过算例测试验证了所提方法的计算效率和精度。 展开更多
关键词 综合能源系统 运行可靠性评估 关键元件筛选 解析模型 lssvm
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基于LSSVM算法的10kV配电线路故障诊断模型
16
作者 范凯 《通信电源技术》 2023年第24期259-261,共3页
常规的故障诊断模型以故障线路等值参数识别为主,无法深度剖析配电线路的故障位置,影响故障诊断准确性。因此,研究基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)算法的10 kV配电线路故障诊断模型。分析10 kV配... 常规的故障诊断模型以故障线路等值参数识别为主,无法深度剖析配电线路的故障位置,影响故障诊断准确性。因此,研究基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)算法的10 kV配电线路故障诊断模型。分析10 kV配电线路故障信息特征参数,找出分层性、冗余性、间断性以及不规范性等故障信息,短时间内收集大量的故障信息,为故障诊断提供基础条件。基于LSSVM算法建立线路故障诊断对数损失函数,对10 kV配电线路故障位置进行精准定位,通过对数损失函数将故障诊断总体误差控制在合理水平,满足线路故障诊断需求。通过仿真实验,验证了该诊断模型的诊断准确性较高,能够应用于实际生活。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机(lssvm)算法 10 kV配电线路 故障诊断模型
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基于CPSO与LSSVM融合的发酵过程软测量建模 被引量:14
17
作者 黄丽 孙玉坤 +2 位作者 嵇小辅 黄永红 杜天艳 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期2066-2070,共5页
发酵过程是一个复杂的时变、非线性、强耦合过程。发酵过程中的关键参量菌体浓度通常难以用传统物理传感器实时在线检测。为了测量该参数,将CPSO算法与LSSVM相结合构建发酵过程软测量模型。模型采用CPSO算法优化LSSVM软测量模型参数,克... 发酵过程是一个复杂的时变、非线性、强耦合过程。发酵过程中的关键参量菌体浓度通常难以用传统物理传感器实时在线检测。为了测量该参数,将CPSO算法与LSSVM相结合构建发酵过程软测量模型。模型采用CPSO算法优化LSSVM软测量模型参数,克服了常规交叉验证法选取参数的耗时和盲目性。仿真结果表明,CPSO-LSSVM软测量模型较LSSVM软测量模型更能在较短的时间内获得较高的收敛精度,其平均误差为2.05%,说明该软测量模型可用于发酵过程不可在线测量的菌体浓度的实时在线软测量,并且预测精度高,预测速度快,预测能力强。该软测量建模方法也为发酵过程其他关键参量的实时在线测量提供了新的途径。 展开更多
关键词 粒子群优化 混沌 最小二乘支持向量机 发酵 建模
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基于PSO-LSSVM的森林地上生物量估测模型 被引量:16
18
作者 杨柳 孙金华 +2 位作者 冯仲科 岳德鹏 杨立岩 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期273-279,287,共8页
为提高森林地上生物量估测精度,从建模因子和建模方法出发,提出了一种综合考虑影像纹理特征、地形特征、光谱特征的粒子群优化最小二乘支持向量机生物量估测方法。以松山自然保护区为研究区域,以资源三号遥感卫星数据为数据源,配合194... 为提高森林地上生物量估测精度,从建模因子和建模方法出发,提出了一种综合考虑影像纹理特征、地形特征、光谱特征的粒子群优化最小二乘支持向量机生物量估测方法。以松山自然保护区为研究区域,以资源三号遥感卫星数据为数据源,配合194块调查样地实测数据、森林资源二类调查数据、数字高程模型数据,通过分析46个特征变量与森林地上生物量间的Pearson相关性,进行特征变量优化提取,建立PSO-LSSVM模型并在Matlab 2014a上编程实现。以决定系数R2和均方根误差RMSE为指标,对比分析了PSO-LSSVM和多元线性回归地上生物量模型精度。研究结果表明:PSO-LSSVM模型在针叶林、阔叶林、灌木林3种类型中预测决定系数分别为0.867、0.853、0.842,比多元线性回归模型分别提高了23.15%、19.13%、14.40%。PSO-LSSVM地上生物量模型具有良好的自学能力和自适应能力,它取代了传统的遍历优化方法,在全局优化及收敛速度方面具有较大优势,预测精度较高。 展开更多
关键词 森林地上生物量 粒子群算法 最小二乘支持向量机 估测模型
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基于LSSVM-ARMA模型的基坑变形时间序列预测 被引量:30
19
作者 曹净 丁文云 +2 位作者 赵党书 宋志刚 刘海明 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第S2期579-586,共8页
如何准确预测和控制基坑变形是基坑工程的一个难点,提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和自回归移动平均模型(ARMA)的基坑变形时间序列预测方法。首先,利用小波变换将基坑变形时间序列分解和重构为2个... 如何准确预测和控制基坑变形是基坑工程的一个难点,提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和自回归移动平均模型(ARMA)的基坑变形时间序列预测方法。首先,利用小波变换将基坑变形时间序列分解和重构为2个子序列——趋势时间序列和随机时间序列,在该基础上,采用PSO-LSSVM模型与ARMA模型分别预测趋势时间序列与随机时间序列未来值,将2个子序列的预测值求和作为最终预测结果。最后,将该方法应用于昆明某基坑工程的深层水平位移预测,不断地利用前期工况的最新实测数据建模,对后期工况未来变形量进行滚动预测,获得了令人满意的结果。 展开更多
关键词 基坑变形 时间序列预测 小波变换 PSO-lssvm ARMA模型
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基于分阶段的LSSVM发酵过程建模 被引量:12
20
作者 杨小梅 刘文琦 杨俊 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期3262-3269,共8页
发酵过程建模是研究微生物发酵的重要课题,基于模型可实现被测参量的软测量、系统的优化控制。鉴于引入混合核函数的最小二乘支持向量机在过程建模中具有优良表现,采用基于混合核函数的最小二乘支持向量机建模。但由于发酵过程周期较长... 发酵过程建模是研究微生物发酵的重要课题,基于模型可实现被测参量的软测量、系统的优化控制。鉴于引入混合核函数的最小二乘支持向量机在过程建模中具有优良表现,采用基于混合核函数的最小二乘支持向量机建模。但由于发酵过程周期较长,最小二乘支持向量机的全局模型预测精度难以保证,算法复杂度很高,因此提出一种分阶段建模方法。首先,选择表征阶段特性的辅助变量,利用模糊C均值聚类算法对样本数据聚类,将发酵过程分成不同的阶段,然后为各个阶段分别建立最优混合核最小二乘支持向量机局部模型,最后将局部模型合成构成过程的完整模型。将此方法应用于青霉素发酵过程和重组大肠杆菌发酵过程中,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 发酵过程建模 最小二乘支持向量机 分阶段建模 混合核函数
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