LS-SVM模型相关论文
分类是用训练样本建立的模型将测试样本分到一个或多个类中。传统的单标签分类问题是假设类之间相互独立,一个样本仅能归为其中一......
机械故障诊断是制造业对设备进行有效基础保养、改良改造的关键,对于保障机械设备的安全、稳定运行和延长设备寿命、提高点检及整......
目的:探讨时间序列模型、最小二乘支持向量机模型及传染病动力学模型在新疆巴州地区梅毒研究与应用中的可行性,以获得预测效果较好......
盾构法是修建隧道的一种施工方法，与明挖法和暗挖法相比，它具有自身稳定性好，对地面影响较小等特点。采用盾构法修建地铁等城市地下隧......
变压器是电力系统中十分重要的电气设备，大型电力变压器发生故障，不仅会使一些重要负荷的供电可靠性失去保障，而且还会影响整个电力系......
我国能源需求问题分析与预测方法较多,本文利用模糊神经网络理论、灰色系统理论、其他人工神经网络理论以及LS-SVM理论对我国能源......
城市道路交通中交通检测器获得的数据往往不完整,存在丢失现象,需要对其进行修补,以保证交通流预测模型的实际应用精度。以离散和......
为有效预测股票数据,提高投资者的股市投资能力,降低投资风险,提出一种基于优化机器学习方法的股价时间序列预测方法。对股票序列......
DOI：10.19392/j.cnki.16717341.201720122 摘要：在电力负荷预测方面，支持向量机具有一定的运用优势。基于这种认识，本文提出了一种......
服务型制造是当今国际装备制造业发展的一种新趋势和新模式，路径选择又是装备制造企业服务化转型的重要决策问题。 LS-SVM模型对于......
本文提出一种融合小波变换和最JbZ-乘支持向量机（WT-LSSVM）的组合话务量预测模型。对呈现非平稳特性的话务量数据先用Mallat算法进行......
汽轮机油在使用过程中会因为种种原因混入水分，使油液理化性能发生变化，影响系统的正常工作，采取合理的措施有效地对汽轮机油中的含水......
针对天然气管道小泄漏信号的识别问题，提出了一种基于支持向量机的回归算法模型。首先根据香农采样定理和SCADA系统的采样频率，建立......
针对降水量影响因素众多,是一种复杂的非平稳、非线性且存在噪声问题的时间序列的特点,提出一种基于小波包分解的LS-SVM与ARIMA组......
智能电网的建设提高了电网运行的效率,对能源节约、环境保护、电力系统资产优化利用、提高供电服务质量等都有着重要的作用,但同时......
以2000年1月至2015年5月的江西生猪价格数据为研究对象,利用Census-X12和HP滤波分解方法探索生猪价格波动的特征,结合逐步回归法和......
以糯扎渡堆石坝心墙的沉降数据为研究对象,提出了一种堆石坝沉降综合预测方法。该方法首先对原始数据进行预处理,分别采用LS-SVM子......
文中应用BP算法、遗传算法、混沌理论及支持向量机,建立各种模型对变形体进行预报,通过实例分析得知,对于大多数变形体的变形数据......
经济危机促使世界经济格局发生变革的同时，也给中国装备制造业的崛起带来了机会：一方面，发达国家回归装备制造业使得中国企业和政府都......
电站燃煤锅炉既是巨大的动力源，又是巨大的污染源，对其燃烧运行进行优化具有重要意义。锅炉效率和NOx排放浓度的各种影响因素相互耦......
为了解决工农业生产及人们日常生活中的用电问题,世界各国对水电站开发利用十分重视。迄今针对水电站年发电量序列的特点,对水电站......
给出了基于LS-SVM的教学质量评估模型,先采用主成分分析对其影响因素作评价和预处理,然后构建LS-SVM模型,为了便于比较,同时利用单......
经实例预测分析发现,利用累积式自回归动平均法（autoregressive integrated moving average,ARIMA）进行电力短期负荷预测时所得误差......
