搜索结果: 1-6 共查到“理学 LS-SVM”相关记录6条 . 查询时间(0.086 秒)
针对近红外光谱易受样品温度的影响，论文采用多尺度小波变换对光谱数据进行消噪，运用最小二乘支持向量机（LS-SVM）在全谱范围内建立了近红外光谱预测模型，研究土壤温度对土壤含水率预测结果的影响，提出了应用多波长和LS-SVM回归法补偿土壤温度对土壤含水率预测精度的影响。试验结果表明，土壤温度影响近红外光谱预测土壤含水率，模型预测精度降低；采用多尺度小波消噪并提取特征光谱，运用特征光谱和LS-SVM法...
基于LS-SVM的热处理炉钢板温度预报模型
最小二乘支持向量机 混合核函数 预报模型
2014/4/9
根据中厚板热处理炉钢板温度控制的工艺特点,建立了一种基于混合核函数最小二乘支持向量机(LS-SVM)的热处理炉钢板温度预报模型,并给出相应的建模步骤。通过LS-SVM模型拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系,以现场生产工艺数据为训练样本对模型进行学习,再选取测试数据样本对模型进行仿真检验。将模型应用于计算热处理炉钢板温度的数学模型中,仿真结果显示,所建立的模型简单,预报能力强,具有广泛的应用前景...
应用LS-SVM的飞机重着陆诊断
重着陆 诊断模型 支持向量机 参数优化
2010/9/1
为提高飞机重着陆判断的准确性,研究了将最小二乘支持向量机(Least square support vector machine,LS-SVM)应用于民航飞机重着陆诊断的方法. 首先,通过分析飞机着陆阶段的运动方程,确定了造成飞机重着陆的主要影响因素,将传统的单一指标诊断扩展到多指标诊断. 然后,利用最小二乘支持向量机建立飞机重着陆诊断模型,采用遗传算法优化模型参数.训练和测试样本取自航空公司飞行...
对标准的LS-SVM算法进行了改进,得到一种新的学习算法.这种新的学习算法不仅能减少计算的复杂性,提高学习速度;同时能提高函数估计的精确度.将改进的LS-SVM算法应用于交通流量的预测,同时与传统的多元线性回归及支持向量机方法进行比较,结果表明改进的LS-SVM方法具有较高的预测精度,且实验取得了较好效果.
一种改进的LS-SVM算法及其应用
最小二乘支持向量机 粒子群优化算法 迭代优化 气层识别
2013/11/19
为了避免LS-SVM算法中存在的矩阵求逆问题，提出一种改进的LS-SVM算法，即利用改进PSO算法对LS-SVM算法中线性方程组进行迭代优化求解，这样既能加快算法训练速度和节省内存，又总能得到最小二乘解，提高计算精度。将此改进算法应用到长庆气田C井目的层井段进行气层识别，并与BP神经网络算法、经典的SVM算法和传统的LS-SVM算法比较，结果表明此算法识别精度高，收敛速度快，与试气结果吻合，效果显...
Nonlinear Time Series Prediction Using LS-SVM with
Chaotic Mutation Evolutionary Programming for Parameter Optimization
nonlinear time series prediction least squares support
vector machine chaotic mutation evolutionary programming
2007/8/15
2006Vol.45No.4pp.641-646DOI:
Nonlinear Time Series Prediction Using LS-SVM with
Chaotic Mutation Evolutionary Programming for Parameter Optimization
XU Rui-Rui, CHEN Tian-Lun, an...