基于相空间重构和支持向量机的盾构滚刀岩机实验台轴承状态趋势预测

以盾构滚刀岩机作用实验台为研究对象,提出一种基于相空间重构和最小二乘支持向量机的盾构轴承状态评估及预测方法。该方法将一维时间序列重构到高维相空间中,利用相点作为支持向量机输入,自适应地对特征进行选取,并结合支持向量机非线性回归的优点,可有效预测轴承的运行状态。对实际采集的盾构滚刀岩机实验台的轴承信号进行研究分析,发现本算法的预测结果明显优于BP神经网络。将本文算法应用于工程实践,可以对盾构关键轴承状态评估和预测,能够为盾构轴承的定期保养和维修提供有效的指导。     

基于相空间重构的短时交通流预测研究

短时交通流预测在城市交通控制和管理中起着十分重要的作用。本文通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点，引入混沌理论的分析方法，从非线性时间序列预测的角度对交通流量预测进行了研究。通过计算交通流系统相空间重构参数，给出了一种基于相空间重构理论的局部预测方法，对城市道路路段交通流量进行短时预测，取得了较为满意的效果。     

基于相空间重构和PSO-GPR的短时交通流预测

准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键.为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型.针对交通流时间序列的非线性、复杂性和随机性,基于混沌理论确定原始时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数,进行相空间重构,获得与原始数据具有相同动态特性的更为合理的模型输入-输出数据集.利用粒子群算法改进传统高斯过程模型参数优化的不足,构建预测模型.以重构序列作为预测模型的训练集和测试集,实现短时交通流预测.采用北京市东四环快速路检测器实测数据对比分析模型预测效果.结果表明,基于PSR和PSO-GPR的短时交通流预测模型评价指标均优于对比模型,其中绝对误差平均降低4.88,绝对百分比误差平均降低3.97%,均等系数达到0.963,所研究模型能够有效提高短时交通流预测精度.     

基于最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测

通过影响因素分析,确定了软土层厚度、软土层压缩模量、地表硬层厚度、地表压缩模量、路堤高度、路堤顶宽、路基填筑时间和填筑竣工时沉降量等参数对公路软基沉降有影响.对公路软基的观测数据进行分析和取样,输入样本为各参数,输出样本为路堤中线下地表沉降值,利用最小二乘支持向量机的非线性映射和泛化能力,通过训练,建立了公路软基沉降预测模型.研究表明,所建立的模型对公路软基沉降进行预测具有较高的精度,同时具有很好的泛化性能.     

基于最小二乘支持向量机的AMT离合器片表面温度预测

在分析离合器接合过程的动力学和摩擦表面热负荷主要影响因素的基础上,选择接合正压力、接合转速、滑摩时间等参数,利用最小二乘支持向量机理论建立了离合器片表面最高温度的智能预测模型,并设计了台架试验方案.试验结果验证了该模型的有效性.     

基于统计学习理论的交通流量时间序列预测

针对城市交通“智能运输系统”，提出基于统计学习理论的交通流量时间序列预测，与传统统计学相比，统计学习理论能勉励在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力。它具有收敛速度快，有效避免局部最小点的特点。对某一实际路口机车流量的实验结果验证了该方法的有效性和先进性，有望在交通流量时间序列预测方面得到广泛的应用。     

基于Takens理论和SVM的滑坡位移预测

针对滑坡变形时序非线性,数据量少的特点,引入Takens理论,采用支持向量机(SVM)建立其预测模型,建模过程中,比较了由不同核函数获得的SVM模型的性能,同时将SVM与RBF、El-man神经网络模型进行外推7步预测试验比较。结果表明:RBF核函数具有更好的工程实用价值;在有限样本情况下,SVM预测模型具有更好的准确性和泛化性,其7步预测平均误差率控制在5%以内,可见该方法在滑坡变形预测方面极具潜力。     

基于最小二乘支持向量机的公路工程造价预测模型

由于公路工程造价的影响因素错综复杂,且历史数据非常有限,使公路工程造价预测成为典型的小样本条件下非线性回归问题。针对传统的回归方法解决这类问题的不足,该文提出一种新型的公路工程造价预测模型。该模型基于最小二乘支持向量机的基本原理,结合公路工程的具体特征,实现了公路工程造价的智能化预测。新模型充分发挥了最小二乘支持向量机在解决有限样本及非线性回归问题中的优势,建立了较准确的预测模型,且训练速度较普通支持向量机更快。实证数据分析验证了本模型的有效性。     

基于改进支持向量机的交通流量预测算法研究

城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,如何实时准确的预测交通流量是实现智能交通诱导及控制的前提.结合交通流的时间序列特性,提出基于改进支持向量机的交通流预测算法,该算法能够克服神经网络预测的不足,对支持向量机算法在嵌入维数、核函数和参数选择上进行了改进.实验仿真结果表明,该算法具有很好的预测精度和适用性.     

支持向量机在交通流量实时预测中的应用

实时、准确的交通流量预测是正在发展的智能交通系统的关键问题之一,对于交通控制和交通流诱导都有着直接的影响。提出一种基于支持向量机的交通流量实时预测模型,通过采用序贯最小优化算法,能够实现对交通流量的有效预测。应用实例表明,支持向量机具有良好的泛化性能,在输入信号混有10%噪声的情况下,支持向量机的鲁棒性更好,预测的平均误差为4.25%,预测结果优于BP神经网络和动态递归神经网络。     

基于Lagrange支持向量回归机的短时交通流量预测模型的研究

在智能交通系统中,进行实时、准确的交通流预测是交通控制和交通流诱导的关键之一,直接影响交通控制和交通诱导的效果.基于支持向量机,提出了一种Lagrange支持向量回归机的交通流量短时预测模型,能够实现对交通流量的有效预测.仿真试验表明,Lagrange支持向量回归机具有良好的泛化性能、更快的迭代速度,预测结果优于改进的BP神经网络.     

基于最小二乘支持向量机的车型识别算法研究

以感应线圈车辆检测器检测数据为分析基础,给出了基于Bayes理论的感应曲线自适应特征提取流程和方法,对选取的12个统计特征指标进行提取和优选。选择了曲线宽度、最大值、波峰数量、最小波谷值和波谷比组成车型识别模型的特征输入向量,不仅降低了输入向量的维数,缩短了最小二乘支持向量机的训练时间,同时也可加快车型识别的分类速度,增强特征值的分类辨别能力,提高车型分类的可靠性。在提出的基于最小二乘支持向量机的车型识别算法中,采用了修剪算法,加快了计算速度,同时保持了良好的回归性能。通过实例分析证明:基于最小二乘支持向量机的车型识别算法可提高自学习能力和识别准确率。     

基于向量空间理论的交通量预测研究

根据世界各地交通发展分散性很大的实际状况,通过对多种预测模型的研究,提出了交通量预测的向量空间理论.定义了该向量空间的交通范数,利用范数来优化选择空间中的向量及产生该向量的映射.给出了预测向量的非线性逼近方法.采用了交通量、交通量相对增长函数等交通物理量,将其作为预测向量的多种模式.对近10年间中国、美国和韩国等国全国机动车保有量预测相对误差平均值为3.93%.     

基于最小二乘支持向量机的城市客运量预测模型

针对城市公路客运量预测中存在的非线性、复杂性和不确定性,提出了一种基于最小二乘支持向量机的城市客运量预测模型.结合西安市历年城市客运量数据,编程实现该预测模型,仿真结果表明了该预测模型的有效性.     

基于LS-SVM模型的无级变速器夹紧力控制系统故障诊断

在不增加硬件成本和过大的运算量的前提下,研究了基于模型的无级变速器夹紧力控制系统故障诊断方法.提出了根据测得的信号以及全局和部分元件诊断模型的输出结果来完成故障隔离与定位的诊断策略;针对系统的非线性特征,采用最小二乘支持向量机建立反映其输入输出关系的非线性预测模型.测试结果表明所建立的故障自诊断系统具有较高的精度和反应速度,可以粗略地实现故障的隔离和定位.