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相似文献
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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.
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   

3.
刘倩 《滁州师专学报》2013,(5):62-64,68
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   

4.
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   

5.
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   

6.
提出了结合数据预处理和灰色模型(GM)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)短期负荷预测模型和算法.该模型在数据预处理的基础上,根据时刻T,通过缩小的样本集建立灰色模型,利用灰色模型的预测结果构建最小二乘支持向量机,最终,通过建立的最小二乘支持向量机对预测时刻进行预测.该算法不仅通过数据预处理策略提高了预测精度,而且避免了组合预测模型中权值选择问题.采用上述方法对河南电网负荷进行了预测分析,结果证明了该方法的有效性.  相似文献   

7.
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   

8.
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   

9.
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   

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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