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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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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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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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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
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《兰州石化职业技术学院学报》2016,(1)
建立了煤炭工业分析指标水分、灰分、挥发分与煤炭发热量间的线性回归模型,采用分位数回归估算模型系数。通过对我国新疆伊犁地区煤炭发热量分析研究,表明基于分位数估计的线性回归模型优于基于传统的最小二乘估计的线性回归模型,且预测效果优于支持向量机。 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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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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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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《赣南师范学院学报》2019,(3):46-50
隐藏层中心点参数的选择和权值向量的快速计算是径向基函数神经网络设计的关键问题.基于"半月"数据集,论文提出了一种上下半月单独计算聚类中心的K-均值聚类、递归最小二乘算法计算权值向量的混合学习算法.基于三层RBF神经网络结构,以支持向量机作为分类器,开展了K-均值+最小均方算法及K-均值+递归最小二乘算法2种混合模式的对比实验.实验结果表明,"K-均值+RLS"算法相比"K-均值+LMS"算法具有更快的收敛性,在应对线性不可分的情况,上下半月单独作用的K-均值聚类算法表现更优越,综合考虑收敛速度及分类精度两个指标,论文提出的上下半月单独计算中心点的K-均值聚类+RLS的混合学习算法获得较优的性能. 相似文献
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在高职教育中,一个能够以较高精度预测学生考试成绩的模型可帮助教师预判教学效果,从而不断改进教学方法,提高教学质量。利用正交核最小二乘法搭建了高职学生考试成绩预测模型,以学生自身特点和平时表现等信息构成模型输入特征变量,预测学生的考试成绩是否合格以及具体分数。以深圳信息职业技术学院学生作为研究对象,将模型从预测精度和稀疏度两方面与支持向量机进行比较。实验结果表明,利用正交核最小二乘法建立的模型具有良好的泛化能力,虽然拟合精度略逊于支持向量机,但是能够取得更好的分类精度和更大的稀疏度。 相似文献
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为了快速、准确地对交通流进行实时预测,将扩展粒子群算法应用到支持向量机的短时交通流预测优化中.首先对交通流样本数据进行重构,建立支持向量机预测模型.然后通过扩展粒子群算法对模型中的参数进行寻优,得出最优参数和优化时间.最后经过实验仿真,比较了基于网格搜索法优化的支持向量机、基于标准粒子群优化的支持向量机和基于扩展粒子群优化的支持向量机的泛化测试结果.结果表明,基于扩展粒子群优化的支持向量机在短时交通流预测中更具优势. 相似文献
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提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的福房指数预测方法.采用感知机核函数、多项式核函数和高斯核函数进行仿真模拟,经过参数选优建立了精度较高的福房指数预测模型.预测结果表明,利用LS-SVM模型进行预测具有误差小、拟合程度高等优点,可适用于房地产价格指数的预测. 相似文献
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Yue-lan WANG Zeng-yi MA Hai-hui YOU Yi-jun TANG Yue-liang SHEN Ming-jiang NI Yong CHI Jian-hua YAN 《浙江大学学报(A卷英文版)》2018,(4)
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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宋丽梅 《杨凌职业技术学院学报》2023,(1):14-17
高峰客流拥挤是大城市轨道交通面临的主要问题,表现为客运服务水平降低,存在客流安全问题。高峰客流中主要客流为以工作出行的客流,这类客流具有出行稳定、强度高等特征,从而出现高峰客流拥挤问题。本文利用自动售检票数据所包含的乘客出行内在关系,构建基于规则的乘客工作出行客流辨识算法;从不同方面挖掘工作出行客流特征,以西安地铁1号线为例,分析了地铁客流的耦合时空特征,发现当高峰客流拥挤时,其呈周期性重复特征因素包含产生位置、时间及持续时间等,从而提取了影响地铁客流变化主要因素,包括节日、非节日、时间段、站点和天气,从而提高地铁客流预测的准确性。 相似文献
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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