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目的：基于最小二乘支持向量机算法预测小地锚的抗拔承载力。方法：最小二乘支持向量机算法中的输入参数包括等效地锚直径,地锚埋置深度,平均顶椎阻力,平均椎套摩擦力以及安装工艺。使用现场试验的119组数据中的83组数据进行最小二乘支持向量机回归模型分析,并使用剩余的36组数据测试模型的拟合良好性;同时用敏感度分析研究每个输入参数的作用。结论：通过与人工神经网络模型的对比,发现最小二乘支持向量机的性能表现优异。 相似文献
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介绍了最小二乘支持向量机（Least Squares Support VectorMachines,LS-SVM）的数学基础和具体应用。用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束,从而将二次规划问题转变为线性方程组的求解,提高了运算速度。并将其与偏最小二乘法、标准支持向量机进行了对比,结果表明,最小二乘支持向量机泛化能力更强,计算效率更高。 相似文献
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提出一种基于粒子群优化算法优化相关参数的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的字符识别模型.利用相关的字符数据,分别使用本方法和基于网格搜索的最小二乘支持向量机方法进行识别.仿真结果表明,该方法的精确度高于其它两种方法. 相似文献
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以地铁车站客流监测数据为分析基础,给出基于Bayes理论的地铁车站客流数据曲线自适应特征提取流程和方法,通过特征指标的提取和优选,选择4个特征指标组成地铁车站客流预测模型的特征输入向量。在提出的基于最小二乘支持向量机的地铁车站客流预测算法中,采用修剪算法,通过实例分析证明:基于最小二乘支持向量机的地铁车站客流预测算法具有较强的自学习能力和较高的预测准确率。 相似文献
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最小二乘支持向量机寻优的算法在实际生活中有着广泛的应用,用量子粒子群算法（Q PSO ）优化最小二乘支持向量机模型（LS -SVM ）能极大地提高最小二乘支持向量机的寻优能力。本文利用 QPSO 算法优化 LS - SVM 模型,以MATLAB7．0为平台,对企业的销售管理问题进行寻优,兼顾了公司、营销部的利益以及客户的需求,做到均衡销售,最后使公司的利益最大,证明了方法的有效性。 相似文献
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根据油罐故障分析,建立了油罐故障诊断模型。采用新型的支持向量机-最小二乘向量机(LS-SVM)的算法对此诊断模型进行预测,获得了满意的效果。该方法易于使用,很少受不确定性因素的影响,有很高的预测准确性。 相似文献
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顺流向位移是坝体形变监测中的重要指标。针对神经网络、支持向量机模型存在的局限性,提出基于粒子群优化与最小二乘支持向量回归的模型对顺流向位移进行预测。结合实地坝体数据,通过与神经网络、传统支持向量机等模型进行对比实验和分析,结果表明,该方法具有误差低、计算效率高等特点。 相似文献
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研究目的：为了同时预测固体氧化物燃料电池（SOFC）的电压、温度动态特性和设计控制器,建立SOFC的控制相关动态辨识模型。创新要点：为了建立SOFC更精确的最小二乘支持向量回归机（LSSVR）动态模型,采用遗传算法（GA）优化LSSVR的参数。所建GA-LSSVR模型可同时预测SOFC的电压和温度动态特性。研究方法：1.分析SOFC的电化学和能量平衡子模型。2.利用所选择的最优LSSVR参数,建立了SOFC的GA-LSSVR动态辨识模型。通过仿真分析和比较,验证了所建模型的有效性（图3和4）。3.利用所建模型的预测结果,与模拟退火算法优化最小二乘支持向量回归机（SAA-LSSVR）和5折交叉验证最小二乘支持向量回归机（5FCV-LSSVR）模型的预测结果进行了比较,表明所建立的GA-LSSVR模型具有较高的预测精度（表3和4）。重要结论：通过比较SAA-LSSVR和5FCV-LSSVR模型的预测结果,发现所建GA-LSSVR模型具有较好的预测性能和精度。基于所建立的GA-LSSVR模型可进行有效的多变量控制器设计。 相似文献
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社会总用电量预报是电力系统的重要工作之一,社会总用电量为非线性时间序列．针对电力系统负荷的复杂性及非线性,提出了结合混沌理论的思想,充分利用数据信息,在重构电力负荷相空间的基础上运用混沌全域法对负荷进行预测,并与最小二乘法预测模型预测结果进行比较,结果显示混沌全域法预测结果明显优于最小二乘法预测模型,预测精度也满足工程应用． 相似文献