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  1. 基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型

  2. 基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型 基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-12
    • 文件大小：242688
    • 提供者：luckeey

  1. 基于一种新的分解_集成模型的我国猪肉年度需求量预测研究

  2. 该文采用小波分解、eemd分解对时间序列进行分解，并采用lssvm进行预测，最后进行集成。

  3. 所属分类：教育

  1. 用于fCao预测的LSSVM模型建立

  2. 很好的资料关于LSSVM模型的建立以及在fCao中的应用，是很好的借鉴

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-17
    • 文件大小：911360
    • 提供者：qq_31752961

  1. 基于改进的PSO与LSSVM的瓦斯涌出量预测

  2. 瓦斯涌出量受多种自然因素和开发技术的影响,是一个非线性、高维的问题。为了更好的解决该问题,又基于目前支持向量机参数选择的重要性,提出了改进的PSO算法与LSSVM算法相结合的新方法,并将其应用于瓦斯涌出量预测,结果表明,该模型可有效避免神经网络收敛速度慢、SVM中PSO选择参数早熟或停滞等缺点,预测精度更高,泛化能力更强,更适用于瓦斯涌出量预测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-15
    • 文件大小：183296
    • 提供者：weixin_38664989

  1. 基于遗传算法的BP-LSSVM组合变权模型权重优化的短期电价预测研究

  2. 为了能够精确预测短期电价为市场参与者提供有效的决策指导,首先对电价数据进行水平处理,然后建立BP神经网络(BPNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)组合变权模型(BP LSSVM),同时提出采用遗传算法(GA)对该组合变权模型的权重进行优化,最后将权重优化之后的GA BP LSSVM模型应用于美国PJM电力市场的边际电价预测,并与传统的LSSVM与BPNN的预测结果进行比较,结果表明,该组合变权模型能够提供更加精确的预测电价。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38562725

  1. 基于优化的LSSVM-HMM混合动力铲运机故障预测

  2. 混合动力铲运机工作环境恶劣，电气系统复杂，故障原因耦合性强，故障种类多，数据大多呈非线性关系，针对传统单一的方法难以精确预测铲运机电气系统故障的问题，提出了一种把最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine，LSSVM)和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model，HMM)相结合并进行改进的故障预测方法。首先用历史时刻的铲运机运行状态数据通过LSSVM进行训练，将当前时刻状态数据输入训练好的LSSVM中预测出未来时刻的状态数据;然后通过历

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38620839

  1. 基于改进DE-LSSVM模型的边坡变形预测

  2. 针对目前最小二乘支持向量机(LSSVM)在预测算法中存在的不足,通过改变差分演化算法(DE)中的缩放因子个数、杂交概率的个数和变异策略来建立改进DE-LSSVM预测模型,利用某矿山的边坡观测数据。结果表明,基于改进DE-LSSVM预测模型有较优的预测能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-24
    • 文件大小：186368
    • 提供者：weixin_38553648

  1. 煤矿综采工作面瓦斯浓度预测模型

  2. 针对基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的瓦斯浓度预测方法进行参数优化时存在的易陷入局部最优解、搜索效率较低、易产生早熟收敛等问题,提出了一种基于改进蚁群算法-最小二乘支持向量机(ACO-LSSVM)的瓦斯浓度预测模型。首先,对采集的大量煤矿综采工作面瓦斯数据进行k-means聚类分析,以降低数据维数;然后,采用改进蚁群算法对LS-SVM的惩罚参数和核函数参数进行寻优,再代入LS-SVM模型中进行回归预测。仿真结果表明,当瓦斯体积分数绝对误差阈值分别为0.03%,0.04%,0.05%时,基于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-18
    • 文件大小：912384
    • 提供者：weixin_38699830

  1. 基于粒子群算法的LSSVM预测模型MATLAB实现

  2. 使用前需要下载matlab 的支持向量机的工具箱，百度上有，结合粒子群算法进行LSSVM的参数寻优。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-03
    • 文件大小：2048
    • 提供者：ic_design11

  1. 基于样本熵和极端学习机的超短期风电功率组合预测模型_张学清 (1).pdf

  2. 该文提出一种经验模态分解(empirical modedecomposition，EMD)–样本熵(sample entropy，SE)和极端学习机(extreme learning machine，ELM)相结合的风电功率超短期预测方法。该方法首先利用EMD-SE 将风电功率时间序列分解为一系列复杂度差异明显的风电子序列；其次利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine，LSSVM) 、极端学习机和经原始岭回归(primal ridge re

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-02-14
    • 文件大小：381952
    • 提供者：SparkQiang

  1. LSSVM在埋地管道腐蚀预测中的应用

  2. LSSVM在埋地管道腐蚀预测中的应用 ，赵超，陈翀，为提高埋地管道腐蚀速率预测的准确性,本文提出基于自适应粒子群优化(APSO)的最小二乘支持向量机(LSSVM)埋地管道腐蚀速率预测模型。LSSV

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-03
    • 文件大小：235520
    • 提供者：weixin_38640117

  1. IAPSO-LSSVM下的煤炭开采成本预测模型

  2. 为提高最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型的精度,准确预测煤炭开采成本.利用改进的自适应粒子群算法(IAPSO)的全局搜索能力,寻找LSSVM最优的惩罚因子r和高斯核函数的半径σ,提出一种IAPSO-LSSVM预测算法.在分析影响煤炭开采成本的空间因素、时间因素和定性因素的基础上,构建基于IAPSO-LSSVM的煤炭开采成本预测模型,并以TF煤业集团数据进行仿真实验.结果表明:与LSSVM、PSO-LSSVM算法相比,该模型预测效果更好.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：960512
    • 提供者：weixin_38630697

  1. 基于LSSVM优化的Kriging方法预测煤厚变化研究

  2. 针对普通Kriging插值方法中变差函数模型参数求解难、模型选择具有主观性、并不一定能选出最优变差函数模型的局限性,将最小二乘支持向量机与Kriging方法结合起来,利用最小二乘支持向量机较强的非线性回归能力从实际数据中重构变差函数。为了评价该方法的插值精度,将它和传统普通Kriging插值方法相比较,并利用研究区实际煤层厚度数据进行了验证。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-01
    • 文件大小：654336
    • 提供者：weixin_38741195

  1. 基于PSO-LSSVM的浓缩池溢流水浓度预测

  2. 目前针对溢流水浊度测量时存在的设备昂贵、可靠性差以及寿命短等问题,对浓缩池煤泥水处理过程带来的不利影响,提出了一种基于PSO-LSSVM的溢流水快速可靠的预测方法。根据现场获得的数据组建溢流水浊度数据库,并将其分为训练集与测试集,构建预测模型,并以粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型中的相关参数。经仿真验证,预测值精度可以达到92.38%,表明基于PSO-LSSVM的浓缩池溢流水浓度预测模型可以较好地实现溢流浊度的预测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-31
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38662327

  1. 煤与瓦斯突出强度的IGA-LSSVM预测模型

  2. 针对煤矿开采中煤与瓦斯突出强度的预测问题,利用免疫遗传算法和最小二乘支持向量机相结合的方法,选取最大主应力、瓦斯压力、瓦斯含量、顶板岩性、距断裂距离、煤层厚度、开采垂直深度、绝对瓦斯涌出量、相对瓦斯涌出量等9个主要影响因素.对相关程度较高的因素进行因子分析,提取公共因子作为IGA-LSSVM模型的输入,建立基于因子分析和IGA-LSSVM的煤与瓦斯突出强度的预测模型.利用实测的14组数据作为学习样本,训练预测模型.另外5组数据作为测试样本,使用所得模型进行预测.研究结果表明:经过免疫遗传算法优化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-29
    • 文件大小：671744
    • 提供者：weixin_38723236

  1. 基于GA-LSSVM深基坑墙体侧斜滚动预测模型研究

  2. 针对基坑墙体侧斜数据的小样本和非线性特征,提出一种基于GA-LSSVM模型的基坑墙体侧斜的时间序列滚动预测方法。采用三次样条插值法对基坑墙体侧斜的时间序列进行预处理,运用遗传算法(GA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)进行参数寻优,寻找最优参数模型,建立GA-LSSVM时间序列滚动预测模型,预测结果采用相关系数R和均方误差(Mean Squared Error,MSE)进行评价。该方法用于广州某地铁车站基坑墙体侧斜的预测分析,并和未经参数优化的最小二乘支持向量机预测模型进行对比分析,结果表明该

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38680625

  1. 爆破振动对边坡稳定性影响的FA-IGA-LSSVM模型

  2. 为对矿山开采爆破过程中边坡的稳定性进行预测,将因子分析、免疫算法及最小二乘支持向量机相结合,共提取爆破振幅、主频率、主频率持续时间、岩石重度、粘聚力、边坡角、边坡高度7个影响指标.通过因子分析对样本数据进行降维,提取出一个公共因子.利用实际测量的29组样本数据对模型进行训练,构建基于因子分析和IGA-LSSVM的边坡稳定性预测模型;采用回代估计法对模型进行检验,误判率为3/29.使用其他5组样本检验模型的泛化能力,同时与基本最小二乘支持向量机进行对比,结果表明:所得模型的预测精度高于基本最小二乘

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：645120
    • 提供者：weixin_38674223

  1. 煤体瓦斯渗透率的PSO-LSSVM预测模型

  2. 结合有关煤体渗透率的众多研究成果,总结出影响煤体渗透率的3个主要因素为有效应力、温度和瓦斯压力。采用粒子群优化算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化选择,并以上述3个因素和抗压强度为输入值,以渗透率为目标输出值,建立煤体瓦斯渗透率的PSO-LSSVM预测模型。利用25组数据进行PSO-LSSVM模型与BP神经网络及支持向量机的比较实验,PSO-LSSVM预测结果与实际值拟合程度优于其他两个模型,且具有更小的误差。实验结果表明,采用PSO-LSSVM模型可由有效应力、温度和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-14
    • 文件大小：509952
    • 提供者：weixin_38611812

  1. 基于ARIMA-LSSVM混合模型的犯罪时间序列预测

  2. 对犯罪时间序列的预测对帮助公安部门更好地掌握犯罪动态，实现智能犯罪发现具有重大意义。针对犯罪时间序列预测的计算需求，结合真实犯罪数据集，提出了ARIMA-LSSVM混合模型。该模型通过ARIMA预测出时间序列的线性部分，通过PSO优化的LSSVM模型预测非线性部分，以对序列进行充分拟合，最后通过混合算法计算最终结果。使用此混合模型达到了精准的预测效果，证明了模型的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：348160
    • 提供者：weixin_38562392

  1. 氧化铝返料成分时序预测的新型LSSVM参数优选

  2. 针对预测氧化铝返料成分时间序列的最小二乘支持向量机LSSVM模型,为提高模型预测精度,首先采用相对误差改进LSSVM的优化泛函,推出新型的LSSVM模型；接着,采用新颖的汉默斯里序列抽样技术HSS在SVM模型参数空间中均匀地抽取出初始的参数向量；最后通过鲍成尔( Powell)优化算法并行求得全局最优模型参数.通过实际工业生产数据仿真,验证了方法的可行性和有效性,模型预测精度得到有效提高.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38680393
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