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81.
基于支持向量机回归的电力负荷预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络. 相似文献
82.
83.
84.
基于最小二乘支持向量机的普通高校招生人数预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
85.
86.
针对目前热电偶检定行业存在的电测仪器的选择问题,对高精度数字电压表的误差进行了概要分析,从而为广大计量检定人员选择符合规程要求的电测仪器提供了参考。 相似文献
87.
针对燃烧室不同温度下燃气组成的不同,提出建立不同燃气模型以推算燃气温度的两种计算方法。基于物质守恒、化学平衡和能量守恒原理建立温度计算方程,根据能量守恒方程的不同表达形式给出平均比定压热容法和焓值法,同时给出两种求解非线性方程组的数学解法:三变量迭代法和牛顿法,并采用VB(Visual Basic)编制燃气分析测试程序实现温度算法。列举计算实例比较两种算法的区别,结果显示:随着油气比的增加,两种计算方法得到的燃气温度相差越大,考虑热离解的高温算法结果更小,原因在于燃气中离解组分的摩尔分数随着温度升高而增加,燃烧实际放热量减小,导致燃气温度减小,所以当燃气温度较高时建议采用高温算法更符合实际燃烧情况。 相似文献
88.
89.
为解决普通加工方式易出现工程陶瓷边缘碎裂的问题,本文对超声内圆磨削工程陶瓷边界损伤预测系统进行了研究。在35 kHz轴向超声磨削与普通磨削两种条件下独立进行试验,运用支持向量机研究工艺参数与边界损伤影响规律,采用改进的粒子群算法优化支持向量机,建立采用混合核函数的AHPSO-SVM预测模型。研究结果表明,超声激励下试件边界损伤降幅为10.05%~21.23%,AHPSO-SVM预测模型MSE为0.378 4、平均相对误差为1.369 0%、30次适应度值标准差为0.020 2。相比于普通磨削,超声磨削可使ZTA陶瓷边界损伤值显著降低;建立的AHPSO-SVM模型具有较好的学习能力、泛化性能与良好的稳定性。 相似文献
90.
融合机床精度与工艺参数的铣削误差预测模型 总被引:1,自引:1,他引:1
为弥补现有五轴联动数控铣床加工飞机结构件的加工精度评估系统的不足,提出利用机床精度检测数据和零件特征及其工艺参数来构建评估指标体系,基于BP神经网络建立了飞机结构件加工误差预测模型。通过完成训练的网络权值分布,计算出各输入指标对最后评估结果的影响,并通过实例分析检验了模型的可靠性。结果表明,经BP神经网络模型训练得到的结果和样本零件的三坐标测量机测量数据基本吻合,选取的评价指标具有有效性。该评估模型能够有效地融合机床精度检测数据和零件特征及其加工工艺参数,对飞机结构件的铣削加工误差进行预测。 相似文献