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搜索结果: 1-15 共查到工学 SVR相关记录33条 . 查询时间(0.419 秒)
锂离子电池剩余使用寿命预测在电池管理系统中发挥着重要作用,准确预测其剩余使用寿命能够保障电池的安全稳定运行。由于支持向量回归SVR(support vector regression)参数内核选择较为困难,为此提出灰狼优化—支持向量回归GWO-SVR(gray wolf optimization-SVR)方法,使用灰狼算法优化其内核参数,根据NASA预测中心提供的电池数据集对该方法进行了验证。通过...
针对复杂结构优化设计中常出现的低效率、低精度问题,提出支持向量回归机(SVR)响应面与进化多目标优化算法相耦合的优化系统。基于结构风险最小化推导SVR响应面建立原理,采用具有异点预测值可对比特色的正交旋转组合设计作为样本点选取法,以获得最优试验区。基于NSGA-Ⅱ范式原理建立区间偏好进化优化算法并构建优化系统框架。以45 t门机主梁为研究对象,指定5个几何参数为设计变量,对最大位移、应力进行约束,...
针对目前滑坡位移预测研究中存在的随机性位移无法分解与预测、支持向量机(SVR)模型中输入向量权值无差异、最优训练组合无法确定等问题,基于时序分析理论和变分模态分解(VMD),结合灰狼优化算法(GWO)、最大信息系数(MIC)和SVR,提出一种新型滑坡位移预测模型。该模型首先采用时序分析法和VMD,将滑坡实际累积位移分解为趋势性位移、周期性位移和随机性位移。然后基于滑坡对各类影响因素的响应分析,为3...
为实现苹果叶片叶绿素含量的高光谱反演,分析了多种光谱参数与实测SPAD值的相关性,并将归一化光谱参数值及SPAD值进行多项式回归及支持向量回归。其中以归一化植被指数为变量的SVR(Support vector regression)反演模型在建模及模型检验中决定系数分别为0.7410、0.8914,均方根误差分别为0.1332、0.1256,具有较高的精度及良好的预测能力。与多项式回归相比,SVR...
针对行驶过程中轮胎侧滑量、路面性质等不确定性因素导致传统拖拉机二轮运动学模型难以准确描述拖拉机运动轨迹的问题,提出了一种基于SVR(Support vector regression)逆向模型的拖拉机导航纯追踪控制方法。采用粒度支持向量回归(Granular support vector regression,GSVR)方法建立了拖拉机前进航向的逆向模型,实时获得实际转弯曲率与运动学理论转弯曲率的...
针对现行煤矿瓦斯传感器常见的卡死、冲击、漂移等故障,运用支持向量回归机建立多传感器数据融合的瓦斯浓度预测模型,详细研究影响该预测模型精度的相关参数选择方法,提出用ASGSO算法自适应优化支持向量机预测模型参数的算法,将模型预测结果与现场实测瓦斯浓度相比较得到残差δ,用于对瓦斯传感器故障的诊断。用现场监控数据对该方法进行离线仿真实验,得到残差信号的变化曲线。通过选择合理的阈值,判断传感器是否处于故障...
交通流量预测是实现智能交通系统的重要工作。为了更准确地对交通流量进行预测,结合支持向量回归机(SVR)与果蝇算法(FOA),提出了FOA-SVR的交通流量预测模型。利用果蝇算法优化支持向量回归机的训练参数,以得到预测性能更好的支持向量回归预测模型。仿真结果表明,FOA-SVR模型比传统的支持向量机模型预测精度更高,可以更好的对交通流进行预测。
提出了一种串级PID+非线性模型预测控制(NMPC)的混合控制方案,用于涡轴发动机控制系统中。其中:主控制回路采用串级PID控制器以消除静差保证系统稳定;带约束优化的预测控制器则用于实时燃油补偿,以增强发动机系统对直升机功率需求的快速跟随能力。该预测控制器是基于在线预测模型实现,首先在VC环境下设计在线滚动最小二乘支持向量回归机(OSLS-SVR),在线训练高精度、实时性好的内嵌式预测模型,其测试...
由于工程结构的复杂性和引起结构损伤原因的不确定性,结构早期微弱和潜在的损伤难以识别和预测。为此提出了基于聚类经验模式分解(EEMD)和支持向量机回归(SVR)的结构健康状态趋势预测方法。首先对多自由度结构渐进损伤的加速度振动信号进行聚类经验模式分解(EEMD);再进行希尔伯特变换(HT)计算瞬时频率;然后用回归支持向量机对反映结构健康状态的瞬时频率进行趋势预测。详细分析了各种参数对回归和预测精度的...
针对支持向量机参数的选取还没有一套完整的理论支撑,提出以加权精度来评价某一组参数的预测效果。通过循环交叉验证和全局变步长的方法,对最优参数进行搜索。考虑参数间的相互影响,研究参数的组合形式对精度的影响,确定参数的最优组合形式。实例分析表明,参数的最优组合能够提高支持向量机对设备费用的预测精度。
针对彩色图像,提出了一种利用支持向量回归机(support vector regression, SVR)将水印信息嵌入到图像亮度分量的离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)域中的算法。主要思想是应用彩色图像的YCbCr彩色空间,将亮度分量分块后做离散余弦变换,在DCT块中选择中频系数,利用SVR很好的学习和泛化能力,建立中频系数与其邻域系数之间的关系模型,然...
网络异常检测对于保证网络稳定高效运行极为重要。基于主成分分析的全网络异常检测方法虽然具有很好的检测性能,但无法满足在线检测的要求。为了解决此问题,引入流量矩阵模型,利用支持向量回归及其支持向量解的在线稀疏化方法建立流量的一种常态模型,提出了一种基于支持向量回归的多元在线异常检测算法MOADA-SVR。理论分析和因特网实测数据分析表明,该算法与主成分分析算法相比具有类似的检测效果,但具有更低的存储和...
针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像相干斑噪声抑制问题,提出了一种基于支持向量回归(support vector regression, SVR)分析的空间域自适应滤波方法。将SAR图像看做连续二维函数,利用SVR方法对其进行逼近。基于图像的逼近结果描述像素关联性,并基于关联性破坏程度对噪声进行类型分析,对不同类型的噪声采取确定性的抑制算法。为了保证精...
基于改进支持向量回归(u-SVR)原理,建立反映地下开采扰动影响下露天矿边坡变形非线性规律的u-SVR模型。将该模型应用于露天转地下开采的杏山铁矿,结果表明变形预测精度高且计算方便,验证改进支持向量回归原理研究二次开采扰动下边坡变形规律的有效性。并分析自由因子C,u的敏感性,直观反映C,u对MAE和支持向量数目的影响程度,且确定参数C,u的合理取值区间,即惩罚参数C应该在[1 000,5 000]...
针对支持向量机参数的选取还没有一套完整的理论支撑,提出以加权精度来评价某一组参数的预测效果。通过循环交叉验证和全局变步长的方法,对最优参数进行搜索。考虑参数间的相互影响,研究参数的组合形式对精度的影响,确定参数的最优组合形式。实例分析表明,参数的最优组合能够提高支持向量机对设备费用的预测精度。

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