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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 203 毫秒
1.
提出一种基于相空间重构的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的股票价格预测方法.采用混沌时间序列对股票价格数据进行相空间重构,应用贝叶斯框架对最小二乘支持向量机的参数选优.预测结果表明,该模型具有误差小、拟合程度高等优点,可适用于股票价格预测.  相似文献   

2.
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   

3.
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   

4.
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   

5.
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   

6.
吴建军  陶汉卿 《广西教育》2012,(31):190-192
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   

7.
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   

8.
提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的铁路客运量预测的新方法。1985—2002年的铁路客运量组成整个数据集。前5年的客运量用来预测第6年的客运量,由1985—1999年的客运量建立LS-SVM客运量预测模型。运用建立该模型预测2000—2002年的铁路客运量。结果表明:提出的LS-SVM客运量预测方法是有效的。  相似文献   

9.
为了降低利用最小二乘支持向量机(LSSVM)定位过程中参数选取对定位精度的影响,提出一种基于微粒群进行参数优化的室内指纹定位算法。该算法通过离线采集的RSSI数据训练最小二乘支持向量机,利用微粒群算法寻找并确定LSSVM全局最优参数,获得基于位置指纹的LSSVM定位模型。仿真结果表明,相对于传统LSSVM定位,PSO-LSSVM有效提高了定位准确度,并能在小样本情况下保持良好的定位精度。  相似文献   

10.
目的:采用最小二乘支持向量机建立煤粉锅炉NO_x排放模型,即建立输入参数与NO_x之间的关系。合理选择输入参数不仅会降低模型的复杂度,而且会提高模型的精度。为此,本文探讨各输入参数对模型的影响,并最终保留合适数量的输入参数建立NO_x排放模型。创新点:1.采用最小二乘支持向量机建立NO_x排放模型;2.通过敏感性分析确定模型的最终输入参数。方法:1.根据专家知识及运行经验确定NO_x排放模型的初始输入参数(图2);2.根据锅炉的运行历史数据,采用最小二乘支持向量机建立NO_x排放模型;3.采用敏感性分析方法确定NO_x排放模型的最终输入参数(图11),并用其进行建模以验证模型的有效性。结论:1.采用最小二乘支持向量机建立的1000 MW超超临界前后墙对冲锅炉NO_x排放模型,可靠性和精度较高;2.经过敏感性分析,NO_x排放模型的输入参数由初始的33个降为7个,模型的复杂度降低且精度提高。  相似文献   

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