最小二乘支持向量机(LS-SVM)相关论文
使用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术对葛粉中掺薯粉的含量进行定性、定量检测。对葛粉中掺薯粉的光谱数据进行采集,利用偏最小二乘法......
鱼类产品的新鲜程度研究一直是重要的课题,其中挥发性盐基总氮(TVB-N)是一项重要指标,该指标已列入我国食品卫生标准,一般在低温条......
电动汽车充电负荷精准预测对于电网调度、电力市场交易、充电站规划建设等具有实际意义.由于电动汽车充电负荷特性异于传统的电力......
控制系统性能估计的研究多数针对线性系统,但是非线性系统本质上更加复杂,用传统的方法进行估计存在局限性。对于一类可由非线性部......
运用等离子喷涂技术在铝合金表面制备 TiCP/镍基合金复合涂层，研究干摩擦条件下载荷、速度和温度对复合涂层摩擦磨损行为与机理的影......
针对具有多元退化量的导弹竞争故障预测问题,分析了导弹退化特性,并在考虑突发故障与退化故障相关性的基础上,建立了具有多元退化......
油田产量预测是油田开发动态分析最重要的内容之一,也是油田开发优化决策的基础。在介绍最小二乘支持向量机(LS-SVM)及遗传算法(GA......
支持向量机的核函数一直是影响其学习效果的重要因素.本文基于小波分解理论和支持向量机核函数的条件,提出一种多维允许支持向量尺......
为评价城市供水管网的安全性,保障其正常运行,笔者基于多元分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法,在对城市供水管网安全运行影响......
无线网络质量的研究已成为现在工程界的一个普遍问题,通过以往的研究发现测量报告（MRR）与邻小区关系（NCS）干扰值和TCH话务有较强的相关......
准确探测微小周跳历元是周跳修复的关键，精准修复周跳是高质量北斗卫星导航系统（BeiDouNavigationSatelliteSystem，BDS）定位的难点，为此......
在酵母生产过程中,乙醇浓度是一个很重要的控制参数,但目前的检测手段多为离线人工测量,不能实现乙醇浓度的测控自动化,是束缚生产......
提出一种基于经验模态分解（EMD）和平滑伪Wigner-Ville分布（SPWVD）谱熵的滚动轴承故障诊断的方法。EMD方法充分保留信号本身的非线性和......
主成分分析（PCA）是一种重要的特征抽取方法,而核主成分分析（KPCA）是在此基础上结合核函数提出来的主成分分析法,在多维回归分析中具有......
膨胀土在我国分布广泛,对工程影响巨大,如何对其进行判别一直是岩土工程中一项重要的工作。现有的膨胀土判别与分类方法,大多仅以......
该文提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)区分苹果的果梗/花萼和缺陷的方法。对苹果图像使用DT-CW......
为了构造高维下的近似模型，将最小二乘支持向量机（LS—SVM）引入切割高维模型表示（Cut—HDMR），提出了SVM—HDMR高维非线性近似模型构造法，......
针对现有的固体氧化物燃料电池（SOFC）模型过于复杂的弊端,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的建模方法,用具有径向基函数（RBF）......
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......
提出一种基于量子粒子群优化算法（QPSO）和加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）的智能方法，以克服常用方法存在需要较大样本数据量、建模速......
油层识别是石油勘探与开发的主要任务,也是测井解释的主要工作之一.目前基于支持向量机(SVM)的油层识别方法比较盛行,如基于LS-SVM......
针对工业过程的非线性、多工况的特点,提出了一种基于改进谱聚类算法的多模型软测量建模方法。采用改进的谱聚类算法对样本数据集......
系统地阐述了运用改进的Morlet小波进行模态参数识别的方法。运用小波熵对小波参数进行了优化选择从而可以进行密频模态的识别,针......
利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）对发酵过程进行建模,辅助变量和模型参数的选择对建模效果有很大影响。因此提出了一种基于量子粒子......
研究粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的参数时,受到搜索空间有限的限制,容易陷入局部极值,直接影响罐容表的标定精......
烧结生产过程是钢铁冶炼铁前过程的一道重要工序,其产品烧结矿是高铁炼铁的主要原料。烧结矿的质量好坏直接影响着高炉的炉况和铁......
为了快速、准确地对高压断路器发生的故障进行分析和诊断,确定故障的性质、类别和部位,提出了一种高压断路器故障诊断的新方法。首......
为便于质子交换膜燃料电池(PEMFC)的动态仿真和控制方案的设计,试图绕开PEMFC的内部复杂性,基于最小二乘支持向量机(LS-SVM),在质......
良好的铁水质量是铸铁性能可靠性和稳定性的保证,而铁水中硫(S)含量和硅(Si)含量是衡量铁水质量的主要指标,因此在出铁前精准获取......
LS-SVM（最小二乘支持向量机）把传统的支持向量机求解由二次规划变为求解线性方程组问题,使得在计算效率和算法设计的简单性上都有很......
广西地区地质条件和气候类型复杂多变,造成35~220kV输电线路耐张塔比例较高,电网工程造价控制难度大,为此提出输电线路耐张塔比例......
利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)合理地构造出海底趋势面关键在于训练样本的选取。在构造海底趋势面的过程中,提出并实现了一种基......
风速具有较大的随机性,预测的准确度不高。针对这种现象,基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)......
针对转向系统背压加载的时变、非线性、多变量耦合等过程特性，研究了一种基于最小二乘支持向量机（1eastsquaresupportvectormachine，L......
【目的】变量选择是可见光-近红外光谱研究至关重要的步骤,通过分析可见光-近红外光谱不同特征的选择方法筛选出土壤全氮敏感波段,......
风力具有很强的间歇性和波动性,导致风电负荷预测困难,主要表现在预测计算速度慢,可预测的未来时间短,预测精度不高。为了解决这些......
提出了一种基于最小二乘支持向量机的风电场风速预测方法。以历史风速数据、气压、温度作为输入,对风速和环境条件进行训练,建立预......
光伏发电预测对于减小并网光伏发电系统对电力系统的影响具有重要意义。针对光伏系统的发电特性,根据影响光伏发电出力的因素,提出......
煤层气产能是衡量煤层气井优劣的重要指标,而煤层气井产能的高低直接影响着经济效益。那么如何准确预测煤层气产能,是煤层气田为了......
根据人体在热释电红外(PIR)探测器的检测区域内沿不同路径和不同方向运动时信号在时域及频域的分布特点,提出一种基于单只PIR探测......
为解决传统机器学习中模型选择、过学习与局部极小值问题,针对自然海底微地形强烈的非线性、不确定性特点,提出海底微地形的LS-SVM......
利用航空发动机健康状态的气路参数,建立最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,简称LS-SVM)回归模型,对航空......
最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型是表征数控机床热误差特性的有效工具，但该模型中的参数设置直接影响建模的精度。传统的基于交叉验证......
实际交通流是一个明显含有噪声的非线性时间序列。针对这一特点提出对此时间序列进行冥函数变换,变换之后的噪声会比原始信号的压......
电力系统短期负荷预测是电力系统一项非常重要的基础工作,涉及到发电、输电以及电能分配等方面的合理安排。准确的、可靠的电力短......
针对火电厂一次风机运行工况复杂和多状态变量强耦合特性而难以构建设备精确模型的问题,将智能数据挖掘方法应用于风机设备故障预......
针对火电厂一次风机运行工况复杂和多状态变量强耦合特性而难以构建设备精确模型问题,将智能数据挖掘方法应用于风机设备故障预警......
睡眠是对人的健康至关重要,随着睡眠障碍病患的高发,睡眠问题备受关注。睡眠分期是研究睡眠及相关疾病的基础,是完成睡眠质量评估......
随着我国国民经济的急速增长，国内外市场对于我国快速消费品的需求量迅速增加，同时因为该行业入驻门坎较低，快速消费品生产企业迅猛发......
量子计算由于其具有并行性、指数级存储容量和指数加速等特征已成为当今世界各国紧密跟踪的前沿学科之一。将量子计算融入到计算智......
