LS-SVM相关论文
随着现代工业的迅猛发展,油气水三相流广泛存在于石油、电力、化工、医药等领域中。流型是分析描述三相流动的重要特征参数,影响着......
桥墩局部冲刷是引起桥梁破坏的重要原因,采用现行规范和经验公式所得计算值偏于保守且过于离散.对此,选取美国交通运输部的实测数......
手机各部分是由螺丝连接而成,而机器锁附螺丝已然成为主流趋势,螺丝锁附过程中,螺丝锁附的结果检测是至关重要的一步。本文以手机......
风电具有很大的不稳定性和不可控性。风电的大规模发展使电力运行系统的不确定性因素增多,给电网调度带来压力和挑战。中国大容量......
The problem of solving differential equations and the properties of solutions have always been an important content of d......
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由于矿井复杂多变的环境特征,传统射线跟踪法的井下无线信道建模误差较大,本文通过对机器学习算法及其搭配使用的特征进行分析评估......
随着国家加大对电力设施的投资与建设，变电工程的建设与管理成为电网发展重点关注的问题。变电工程建设过程中工期、造价、质量三者......
为避免因牵引变流器电容器的性能退化而导致输入功率载荷加重,影响机车牵引系统的安全与可靠运行,本文提出一种电容器故障预测方法......
为安全监控大坝,以棉花滩大坝为例,提出了一种多测点监测数据的方法,通过对环境变量和大坝效应量之间关系的分析,将多测点监测量转......
针对单一模型在大坝变形预测中精度不高的问题,提出一种基于LS-SVM—马尔科夫模型的预测方法,即基于LS-SVM模型的预测结果,利用马......
针对某混凝土重力坝大坝弹性模量反演的主要方法不能描述坝体位移与弹性模量之间的复杂非线性关系、反演时间长等问题,利用有限元......
以页岩为研究对象,分别采用多元线性回归(MLR)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了页岩的单轴抗压强度及抗拉强度预测模型,考虑的......
对电力电子电路进行故障预测,选择基于LS-SVM的电子电路故障预测技术,可以降低故障预测误差,有效实现对于电子电路故障的预测。以......
为了快速并无损地检测成年橡胶树叶片的氮素含量,使用近红外光谱检测技术获取叶片的光谱数据,采用多元散射校正(MSC)对光谱数据预......
微电网系统是一种新型的电网结构,是以可再生能源为主的分布式电源系统。它是随着全球工业、经济、电力技术的高速发展,在国家智能......
铁水质量的优劣不仅对铸铁的强度、韧性、冶炼成本、使用寿命有很大影响,还对用户的使用满意度有直接影响。铁水中硫(S)含量和硅(S......
一般周期间隙约束的序列模式挖掘是挖掘形如p1[M,N]p2[M,N]p3...pm-1[M,N]pm的频繁模式(M和N分别表示最小和最大间隙且M......
滚动轴承作为旋转机械设备中的常用零部件,其运行状态将直接影响到整机性能。若滚动轴承出现故障而无法及时排查,可能造成整机瘫痪......
生产中,纱线的强力受到纤维性能以及纱线的结构等因素的影响,直接对后道工序产品质量产生制约,以往较多是通过构建力学模型改变纱......
伴随着互联网技术的迅猛发展,数字化的信息量呈爆炸式几何增长,数字信息的安全、版权问题亟需解决,而数字水印技术的出现为解决些......
产业用纺织品具有较高的技术含量和附加值,其对内在质量尤其是物理机械性能的要求都较高。非高性能纤维的纯纺纱通常较难满足这些......
全面准确、高效合理地对煤炭建设项目进行投资估算是企业科学决策的前提和关键,但在项目前期决策阶段往往遇到资料欠缺、时间紧迫,......
针对铝电解生产过程的复杂性,建立了基于网格共享近邻聚类(GNN)最小二乘支持向量机(LS-SVM)的铝电解生产过程极距软测量模型.该模......
在地铁工程的设计、施工、工后沉降控制过程中,拱顶下沉监测值是反映地下工程结构安全和稳定的重要数据.针对常用的地铁拱顶沉降测......
针对神经网络用于基坑变形预测存在结构难确定、训练易陷入局部最优及易过学习等问题,构造滚动时间窗,以已有的实测时间序列为样本......
利用贝叶斯置信框架推断最小二乘支持向量机模型参数并建立贝叶斯最小二乘支持向量机非线性预测模型。在推断第1层确定模型最优参......
针对刀具磨损声发射信号的非平稳特征和BP神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于经验模态分解和最小二......
本文基于电容耦合式非接触电导检测(Capacitively Coupled Contactless Conductivity Detection,C4D)技术,提出了一种气液两相流相......
首先将最大熵分布应用于极值环境要素;其次根据其参数估计的特点,利用LS-SVM良好的泛化能力和小样本学习能力,采用Bootstrap方法得......
为了在大坝变形方面进行有效预测,保证大坝建筑物的安全,以便及时对出现问题采取有效措施,提出一种基于LS-SVM—马尔科夫模型预测......
在分析寿命周期费用预测方法的基础上,提出了一种基于LS-SVM的装备寿命周期费用预测方法,建立了预测模型,并进行仿真验证.仿真结果......
针对铝电解槽温度高、腐蚀性强、温度难以直接测量的问题,在分析了铝电解生产工艺和电解温度影响因素的基础上,建立了基于最小二乘......
采用经验模式分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,对火炮振动信号进行预测研究.通过经验模式分解将火炮振动信号分解......
为解决自然环境剧烈变化条件下,传统光伏最大功率跟踪控制中存在的控制精度低和误跟踪现象,建立了基于最小二乘支持向量机的最大工......
为解决油田联合站油水界面在线检测问题,利用滑动时间窗对数据进行在线更新,并对时间窗内的数据根据离当前时刻的远近赋予不同的权......
民机总装便携式测量系统主要由电池供电,对于备用电池的充放电操作以及剩余电量的检测也是测量系统要研究的一个问题.文章以电池端......
最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)具有速度快和精度高的优点,但也存在模型参数过多,难以确定的问题.基于遗传算法和LS-WSVM,本文提......
针对直接逆模型控制系统的鲁棒性和抗干扰能力不足问题，提出一种无模型自适应控制(MFAC)外环补偿的非线性系统最小二乘支持向量......
针对化工过程连续搅拌反应釜(Continuously stirred tankreactor,CSTR)中的强非线性问题，从系统的输入输出数据出发，研究了基于......
本文提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的α阶逆系统解耦控制方法，并将其应用于超临界CFB锅炉燃烧系统的自动控制中。该方......
