最小二乘支持向量机(LS—SVM)相关论文
由于矿浆管道的临界淤积流速受被输送物料的性质、浆体的物理特性等因素的影响，计算较为复杂，现有各种类型的经验计算公式无论在适用......
针对一类非线性系统的控制问题，结合基于仿射传播聚类的最小二乘支持向量机（LS—SVM）多模型建模算法与PSO优化算法，提出新的多模型预测......
最小二乘支持向量机（LS—SVM）方法克服了经典二次规划方法求解支持向量机的维数灾问题。适合于大样本的学习。提出一种新的基于LS—S......
传感器阵列可同时对多个信号进行测量,而对多个输入信号进行解耦和并行提取是其关键。提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的......
针对电力系统年用电量增长的特点，将最小二乘支持向量机LS—SVM（1east squares support vector machine）回归模型引入年电力需求预测......
最小二乘支持向量机（least squares support vector machine，LS—SVM）具有很好的非线形逼近能力和泛化能力，通过研究逆模型存在的条件，......
以负荷时间序列的混沌特性为基础，结合混沌时间序列的相空间重构理论和支持向量机的回归理论建立了一种基于负荷混沌特性和最小二乘......
镇动信号的趋势预测是设备状态监测与故障诊断中的一个重要内容。随着运行设备的非线性、非平稳特点越来越明显，传统的数学建模预报......
建立声速空间变化模型是解决声速剖面代表性误差的有效方法。在对不同声速剖面进行标准化处理的基础上,通过声速训练样本及核函数......
