基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

基于LS-SVM的飞机飞行事故率的预测建模

针对飞行事故率预测建模难的问题,基于统计学习理论,采用LS-SVM方法,建立了飞行事故率的预测模型.仿真试验结果表明,LS-SVM具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该方法的有效性和先进性.     

基于支持向量经验模态分解的故障率时间序列预测

 针对故障率时间序列的非线性与非平稳特性,提出一种基于支持向量经验模态分解(SVEMD)的预测方法。首先,将故障率时间序列分解为多个固有模态函数(IMF)与一个余量(RF),利用最小二乘支持向量机(LSSVM)预测时间序列两端的局部极值点,以抑制传统经验模态分解(EMD)的边缘效应;同时以LSSVM回归方式形成包络线,以取代传统EMD中的三次样条插值;然后,建立各IMF与RF的预测模型;最终,将各IMF与RF的预测结果相加以获得故障率时间序列的预测结果。仿真结果表明,该方法的预测精度较传统基于EMD的预测方法与单一预测方法有显著提高,可实现对故障率的准确预测。     

混沌时间序列预测算法的优度评价

将优度评价方法运用于混沌时间序列预测算法评价中,确定评价算法的指标体系。建立混沌时间序列预测算法关于各评价指标的关联函数来刻画各评价对象的优秀程度并计算关联度。计算出各评价对象的优度值,将其用于对各算法的综合优度的比较。实例证明,该方法直观、实用,可为混沌时间序列预测算法评价提供定量的依据。     

混沌时间序列的神经网络预测研究

研究了一类特殊非线性系统——混沌系统的预测问题。混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为,混沌时间序列难以预测和控制,文章先是通过重构系统状态相空间分析混沌时间序列,然后采用多层前向神经网络对其进行预测。对典型的Lorenz和Mackey-Glass混沌序列预测结果表明,如果训练样本足够多,网络结构简单适当,训练后的网络具有很好的泛化性能,说明神经网络预测方法具有较好的工程实用价值。最后分析神经网络初始权值设置对预测性能的影响,指出改进方向。     

基于最小二乘支持向量机的普通高校招生人数预测研究

近年来普通高校的发展速度与规模,使社会大众兴起了对教育质量与总量的关注。普通高校招生数预测是制定教育政策的重要依据。针对中国文化教育的特征,在统计学习理论和结构风险最小化原理的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的时间序列预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为普通高校招生数预测提供了一条新的途径。     

基于改进HMM和LS-SVM的机载设备故障预测研究

针对传统故障预测方法不能直接预测设备状态的不足,提出了将改进隐马尔科夫模型（HMM）和最小二乘支持向量机（LS—SVM）相结合的机载设备故障预测方法。首先,采用多智能体遗传算法对HMM参数进行训练优化,克服了B-W算法易陷入局部最优解的缺陷;其次,分别研究设计了设备是否具有使用阶段状态退化过程数据2种情况下的故障预测算法流程;最后,以飞机发动机温控放大器为应用对象进行仿真计算。结果表明,该算法不仅预测精度高,而且预测结果直接与设备状态相关,易于理解分析。     

基于LS-SVM的飞控系统传感器故障诊断

针对飞控系统故障诊断难的问题,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)设计了一个飞控系统传感器的故障诊断系统.仿真试验结果表明,LS-SVM具有很高的建模精度和较强的泛化能力,基于LS-SVM的故障诊断系统能对各型传感器的故障进行诊断和定位,验证了该方法的有效性和先进性.     

嵌入维数自适应最小二乘支持向量机状态时间序列预测方法

针对航空发动机状态时间序列预测中嵌入维数难于有效选取的问题,提出一种基于嵌入维数自适应最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测方法.该方法将嵌入维数作为影响状态时间序列预测精度的重要参数,以交叉验证误差为评价准则,利用粒子群优化(PSO)进化搜索LSSVM预测模型的最优超参数与嵌入维数,同时通过矩阵变换原理提高交叉验证过程的计算效率,并最终建立优化后的LSSVM预测模型.航空发动机排气温度(EGT)预测实例表明,该方法可自适应选取适用于状态时间序列预测的最优嵌入维数且预测精度高,适用于航空发动机状态时间序列预测.     

基于优化最小二乘支持向量机的小样本预测研究

统计学中的预测问题主要是通过对已知数据的分析,找到数据内在的相互依赖关系,从而获得对未知数据的预测能力。该文提出了最小二乘支持向量机参数优化方法———多层动态自适应优化算法,构建了基于最小二乘支持向量机的预测模型,并对Ti 26合金的性能预测进行了研究。结果表明:优化的最小二乘支持向量机具有优秀的小样本数据学习能力和预测能力。     

基于小波分析与支持向量机的时间序列预测

时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于＂原始时间序列是无噪的＂这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。     

基于改进支持向量机的油液在线监测系统

搭建油液在线监测实验平台进行磨粒分类识别实验,运用支持向量机和最近邻法相结合的方法对飞机发动机油液中的磨粒进行分类识别;其中基于支持向量机的磨粒分类器的输入为磨粒的主轴长度、纹理相关性、圆度等特征参数,输出为磨粒的分类结果;实验结果表明,基于支持向量机的磨粒分类器的分类准确率高达94％,并且由于最近邻法的使用,分类器的处理速度也提高了30％。     

支持向量机理论的研究与进展

回顾了支持向量机理论的发展历程,介绍了支持向量机的标准训练算法及其分解算法、变形算法、几何算法以及多类分类算法,重点描述了最小二乘支持向量机算法,总结了支持向量机理论及其应用的现状与存在问题,对支持向量机的未来发展方向进行了展望。     

基于边缘检测与最小二乘支持向量机的人脸图像识别

文章建立了完整的人脸识别系统,通过图像预处理、特征提取和识别3个过程,实现了人脸的分类识别;研究了图像预处理过程中的边缘检测方法,比较了基于一阶导数的Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子和基于二阶导数的Gauss-Laplacian算子的检测效果□在识别阶段采用最小二乘支持向量机方法,进行人脸识别实验,并对实验结果进行比较。     

基于灰色近似支持向量机的加速度计参数预测

温度、振动等环境载荷使得石英挠性加速度计参数产生漂移,直接影响了惯导系统的测量精度和性能,石英挠性加速度计参数变化趋势为非线性的,很难用常规的建模方法进行趋势预测。基于灰色理论适合进行小样本、贫信息不确定型系统建模以及近似支持向量机不需要求解二次规划就能求得非线性模型参数的优点,提出了基于灰色近似支持向量机进行石英挠性加速度计参数预测的方法。为了验证该方法的有效性,针对自然贮存的加速度计进行了固定周期的参数标定,结果表明灰色近似支持向量机具有很好的预测效果。     

基于最小二乘支持向量机的小型无人直升机悬停动态建模

小型无人直升机(SUH)是一类典型的非线性动态系统,由于其本质不稳定性,由开环辨识实验获得的数据通常是小样本的,使用传统黑箱辨识方法难以获得较好的辨识效果。提出一种利用支持向量机(SVM)对SUH悬停动态进行辨识建模的新方法。通过动力学机理分析和合理的简化,确定了模型的非线性回归形式,以及从低维输入空间到高维Hilbert特征空间的映射关系和相应的机理核函数,并应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)训练获得SVM模型和对应的参数化非线性多输入多输出（MIMO）模型。利用实际飞行数据辨识得到的模型不仅具有良好的预报精度,而且显式表达了各状态变量之间以及输入与状态之间的耦合关系,便于非线性控制策略的设计。     

基于支持向量机回归的民机航材消耗预测研究

航材作为装备保障的关键部件,其精确化保障在降低库存管理成本、优化资金分配、提高飞行安全等方面有重要作用。为保障飞机正常起飞,增加航空公司运营收入,降低航材保障费用,针对飞机航材消耗样本小、变化大难以预测的问题,提出一种基于支持向量机回归的航材消耗预测模型。以某国产民用飞机实际消耗数据为例,对支持向量机回归模型的预测精度进行验证。结果表明：该支持向量机回归模型对小样本数据有很好的适应性,相比指数平滑法具有更高的预测精度。