基于改进ABC的LSSVM氧化还原电位预测研究

针对氧化还原电位对于生物氧化提金预处理过程的控制和优化具有重要作用,提出了一种基于改进的ABC算法优化最小二乘支持向量机的预测方法。该算法是在标准人工蜂群算法的基础上,通过引入欧氏距离,使得在一定邻域内观察蜂采用不同于雇佣蜂的搜索策略。采用改进的ABC算法优化最小二乘支持向量机的参数,取得最优解并赋予最小二乘支持向量机进行预测。以新疆某金矿的生产数据进行仿真研究,结果表明：基于改进的ABC算法优化的最小二乘支持向量机具有较高的预测精度,该方法能使模型取得较好的预测效果。     

一种传感器特性的高精度拟合方法

为提高传感器非线性特性的拟合精度,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)与量子粒子群优化算法(QPSO)的传感器特性拟合方法;该方法采用最小二乘支持向量机构建传感器特性的非线性回归模型,模型的参数向量由量子粒子群优化算法和学习样本平均绝对误差最小的准则进行优化;实验结果验证了该方法的有效性,其拟合绝对误差在10-9~10-7%之间,其拟合性能明显优于常规方法。     

短期风速时间序列混沌特性分析及预测

针对短期风速时间序列的预测问题进行了研究. 首先通过0-1混沌测试法确定短期风速时间序列具有混沌特性. 采用相空间重构技术, 利用C-C算法确定延迟时间, G-P 算法确定嵌入维数. 然后提出一种参数在线修正的最小二乘支持向量机预测模型, 采用改进的粒子群算法进行预测模型中参数的优化. 最后通过仿真对比实验表明提出的预测方法在预测精度、预测误差、预测效果方面都要优于其他常见的预测方法, 证明该预测方法是有效的.     

基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在混合气体定量分析中的应用

针对混合气体建模过程中最小二乘支持向量机参数难以确定及红外光谱数据计算量过大的问题,提出一种粒子群优化的最小二乘支持向量机方法,用于建立基于主成分分析特征提取的红外光谱多组分气体定量分析模型。首先对主吸收峰区域的550个红外光谱数据利用主成分分析技术进行了特征提取,将降维得到的7个特征值作为模型的输入变量从而有效地降低了计算量。混合气体主要由浓度范围分别是0.1%～1%的甲烷、乙烷及0.1%～1.5%的丙烷三种组分气体组成。采用最小二乘支持向量机技术分别建立了各组分气体的定量分析模型,利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机算法中的参数进行了优化选取,取代了传统的遍历优化方法,然后利用取得的最优参数重建定量分析模型。实验结果表明,采用此方法离线建模所用时间比采用遍历优化方法节省40倍以上,预测结果误差水平相当,满足实测要求。粒子群优化算法在全局优化及收敛速度方面具有较大优势。粒子群优化算法与最小二乘支持向量机技术相结合用于混合气体定量分析是切实可行的,具有一定的实际意义和应用价值。     

单轴旋转惯导系统轴向陀螺漂移预测方法

轴向陀螺漂移是影响单轴旋转惯导系统导航精度的主要因素。对于轴向陀螺漂移的预测,提出了一种基于支持向量机的算法。利用初始对准12 h内系统纬度误差和温度变化量作为训练数据,构造了以多项式、径向基、小波函数为核函数的支持向量机、最小二乘支持向量机、遗忘因子最小二乘支持向量机,对比了它们用于轴向陀螺漂移预测的泛化性能。试验结果表明:遗忘因子最小二乘支持向量机可有效地用于轴向陀螺漂移预测,具有很高的预测精度,极大地提高了单轴旋转激光陀螺惯导系统的导航精度。     

多源光谱特征组合的COD光学检测方法研究

水样的化学需氧量大小直接决定水质的污染程度,传统的检测方法都是源于氧化还原反应,对水样会造成二次污染。为此,提出一种基于多源光谱特征组合的水质化学需氧量光学检测方法,以不同地点实际水样为被测对象,分别采集其紫外和近红外光谱曲线,进行预处理后,通过非负矩阵分解算法进行光谱数据的特征提取、数据特征归一化,然后将组合特征输入训练集样本,通过粒子群最小二乘支持向量机算法对验证集水样的化学需氧量进行定量预测。讨论了非负矩阵分解算法中基光谱数目对预测模型的影响。实验结果显示,紫外光谱的最佳基光谱数目为5,近红外光谱的最佳基光谱数目为2;预测模型的验证集平方相关系数为0.999 8,预测均方根误差为3.26 mg·L-1;分别与不同特征提取方法(主成分分析, 独立成分分析)、不同光谱法(紫外光谱法, 近红外光谱法)以及不同的组合方式(数据直接组合, 先组合数据再提取特征)加以比较,表明非负矩阵分解算法更适合光谱数据的特征提取,粒子群最小二乘支持向量机算法作为实际水样的定量模型校正方法可以得到良好的预测精度。     

过滤窗最小二乘支持向量机的混沌时间序列预测

传统的滑动窗策略只是简单且机械地将最远的数据移出窗口, 而将最近的数据移进窗口. 针对这种遗忘策略存在的缺陷, 提出了过滤窗策略. 过滤窗采用"优胜劣汰"的选择机制, 将对模型贡献比较大的数据留在窗口当中. 将过滤窗和最小二乘支持向量回归机相结合, 提出了过滤窗最小二乘支持向量回归机. 与滑动窗最小二乘支持向量回归机相比较, 过滤窗最小二乘支持向量回归机具有较小的计算量, 需要较短的窗口长度就能达到和滑动窗最小二乘支持向量回归机几乎相同的预测精度, 而较短的窗口长度又预示着较少的计算量和较好的实时性. 混沌时间序列在线建模和预测的实例表明了过滤窗最小二乘支持向量回归机的有效性和可行性. 关键词： 混沌时间序列 支持向量机 滑动窗 过滤窗     

基于FLS-SVM背景预测的红外弱小目标检测

提出了一种基于模糊最小二乘支持向量机(FLS-SVM)进行背景预测、利用模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵实现阈值分割的红外弱小目标检测方法。首先采用FLS-SVM对训练样本进行学习得到回归函数,并以此预测红外图像中的背景;然后将原始图像与预测图像相减得到残差图像,并提出基于模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵的阈值选取算法分割残差图像,将小目标和噪声从残差背景中分割出来;最后利用目标灰度的平稳性和运动轨迹的连续性进一步检测出真实的小目标。给出了实验结果及分析,并与基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及基于最小二乘的背景预测方法的检测结果进行了比较。结果表明,该方法具有更高的检测概率和信噪比增益,优于上述基于背景预测的红外小目标检测方法。     

对比分析多种化学计量学方法在激光诱导击穿光谱土壤元素定量分析中的应用

为提高激光诱导击穿光谱技术对土壤元素检测的精度,建立了相关向量机土壤元素定量分析模型,并将该模型与已有的支持向量机模型和最小二乘支持向量机模型进行对比分析。以土壤元素Ni的4条特征谱线作为分析线,对其进行全谱归一化处理后,利用训练样品集建立相关向量机、支持向量机和最小二乘支持向量机模型。测试样品集的测试结果表明:在模型预测精度方面,支持向量机模型比另两种模型方法差;在稳定性方面,最小二乘支持向量机模型比另两种模型差。在实际应用中,相关向量机模型在稳定性及预测精度上的优势使其比另两个模型更适合用于激光诱导击穿光谱技术的定量分析中。     

SPA-LS-SVM检测土壤有机质和速效钾研究

应用可见/短波近红外光谱分析测量土壤有机质和速效钾含量。光谱预处理包括平滑,标准归一化,多元散射校正和平滑结合一阶导数,以消除系统噪声和外部干扰,分别应用偏最小二乘和最小二乘支持向量机方法建立校正模型,模型的输入为基于连续投影算法得到的特征波长。比较显示基于连续投影算法得到的特征波长为输入的最小二乘支持向量机优于偏最小二乘法建模。模型评价指标由相关系数和预测均方误差表示。有机质的相关系数和预测均方误差分别0.860 2和2.98,速效钾为0.730 5和15.78。表明基于连续投影算法可见/短波近红外光谱利用最小二乘支持向量机建模,可以作为一个精确的土壤有机质和速效钾的测定方法。