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PSO优化的LS-SVM在列车弓网系统的建模研究
引用本文:衷路生,齐叶鹏,杨辉,龚锦红,张永贤,颜争.PSO优化的LS-SVM在列车弓网系统的建模研究[J].华东交通大学学报,2012,29(3):1-6.
作者姓名:衷路生  齐叶鹏  杨辉  龚锦红  张永贤  颜争
作者单位:华东交通大学电气与电子工程学院,江西南昌,330013
基金项目:国家自然科学基金项目,铁道部科学技术研究重点项目,江西省自然科学基金项目
摘    要:提出基于粒子群(PSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的列车弓网系统建模方法。针对LS-SVM的超参数难以选择的问题,提出采用具有全局搜索性能的PSO优化LS-SVM超参数的方法。在建立弓网子系统模型的基础上,得到了弓网系统的整体动力学方程。最后进行弓网系统的仿真实验,结果表明,所提出的PSO优化LS-SVM模型比LS-SVM模型、子空间模型具有更高的预报精度,所提出的方法用于列车弓网系统的建模是有效的。

关 键 词:最小二乘支持向量机  粒子群优化  弓网系统  曲线拟合  非线性建模

Modeling of Train Pantograph-catenary System Based on LS-SVM Optimized by PSO
Zhong Lusheng , Qi Yepeng , Yang Hui , Gong Jinhong , Zhang Yongxian , Yan Zheng.Modeling of Train Pantograph-catenary System Based on LS-SVM Optimized by PSO[J].Journal of East China Jiaotong University,2012,29(3):1-6.
Authors:Zhong Lusheng  Qi Yepeng  Yang Hui  Gong Jinhong  Zhang Yongxian  Yan Zheng
Institution:,Gong Jinhong(School of Electrical and Electronic Engineering,East China of Jiaotong University,Nanchang 330013,China)
Abstract:A modeling method,based on least squares support vector machine(LS-SVM)optimized by particle swarm optimization(PSO),for train pantograph-catenary system is proposed in this paper.For the difficult choice of hyper parameters of LS-SVM,the PSO with global search performance is used to optimize the hyper parameters of LS-SVM.In addition,the whole pantograph-catenary dynamic equation is obtained on the basis of establishing the model of the pantograph-catenary subsystem.Finally,simulation experiment is carried out,and the simulation results show that proposed LS-SVM optimized by PSO model has better forecast precision than LS-SVM model.Tthe proposed method is effective in modeling train pantograph-catenary system。
Keywords:LS-SVM  PSO  pantograph-catenary system  curve fitting  nonlinear modeling
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