基于LS-SVM的天然气管网负荷组合预测

针对现有组合预测模型,基于经验风险最小化原则,克服预测精度受组合模型限制的缺点,提出一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的天然气管网负荷组合预测模型,并与AR模型、BP神经网络模型、GM（1,1）模型以及最优权重组合模型进行了比较,得出基于最小二乘支持向量机的天然气管网负荷组合预测模型能够得到更高的预测精确度,可为天然气管网的安全运行以及优化调度提供决策支持的结论。     

Inverse Learning Control of Nonlinear Systems Using Support Vector Machines

An inverse learning control scheme using the support vector machine (SVM) for regression was proposed. The inverse learning approach is originally researched in the neural networks. Compared with neural networks, SVMs overcome the problems of local minimum and curse of dimensionality. Additionally, the good generalization performance of SVMs increases the robustness of control system. The method of designing SVM inverse learning controller was presented. The proposed method is demonstrated on tracking problems and the performance is satisfactory.     

结合纹理的支持向量机合成孔径雷达溢油监测

针对目前合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)监测溢油存在的问题,在分类时考虑像元灰度的空间分布和结构特征;同时考虑分类时样本不足的缺陷,采用结合纹理的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)遥感图像分类方法,进行溢油目标的识别。以发生在西班牙的"威望号"溢油事件为例,利用目标样本对以灰度共生矩阵法提取各种纹理特征进行了分析,指出均值、对比度、方差、熵和相异性能够较好地识别溢油目标。采用最小距离、最大似然和SVM分类器分别对溢油目标进行提取,结果表明SVM具有较好的分类精度。     

基于LSTM-PSO-SVM的船用LNG双燃料发动机故障预测

针对船用LNG双燃料发动机设备复杂,故障预测效率低、准确度差的问题,提出一种长短期记忆网络与改进粒子群优化算法优化支持向量机融合的预测模型。利用LSTM模型时间序列变化的能力对设备未来的运行状态进行预测,然后采用非线性自适应惯性权重改进PSO算法对SVM参数进行寻优,以提高其寻优能力和收敛速度;改进的LSTM-PSO-SVM融合模型可实现对设备故障状态的快速、准确预测。通过对某船用LNG双燃料发动机的故障预测仿真,结果表明上述模型具有更高的故障识别准确率和更快的识别速度,能够准确预测船用LNG双燃料发动机潜在故障。     

一类支持向量机在车辆识别中的应用

支持向量机分类方法已经在实际应用中显示了良好的学习性能,其最初是针对二值分类问题提出的.如何有效地将支持向量机推广到多值分类中一直是人们关注的课题.通常的多值分类问题是一系列二值分类来实现,可是这将导致较高的计算复杂性.本文将一类支持向量机推广到多值分类情况,并将其应用于车辆识别中.仿真实验结果表明了所给方法的可行性及有效性.     

基于SVM的液压设备仿真模型的故障诊断

阐述了SVM算法在液压系统的故障诊断领域中的应用及其诊断效果.以全液压克令吊模型为研究对象,将克令吊模型的回转回路作为一个独立系统,使用功率键合图方法建立其数学模型,并用Matlab中的Simulink对模型进行计算机仿真,对回转回路选择不同的参数进行流量的特性仿真,运用支持向量机理论依据流量值的特性对回转回路进行故障分类,得到了令人满意的故障分类正确率.     

船撞桥最小二乘支持向量机预测方法

为了提高桥梁与桥区通航船舶的安全性,提出了一种船撞桥概率智能预测方法.以桥墩跨径、水流速度、水流方向与桥墩连线法线方向夹角以及航道弯曲度为系统输入,以单航次船撞桥事故率为系统输出,应用最小二乘支持向量机进行了船撞桥概率估算.结合实际航道,选择了长江和黑龙江上12座桥梁的洪水期、中水期和枯水期3个时段的样本数据进行验算,并与神经网络船撞桥概率估算结果进行对比.对比结果表明:支持向量机方法能准确地预报船撞桥概率,具有全局最优解,并且收敛性和学习效率均优于神经网络.     

模糊支持向量机和独立成分分析在人脸识别中的应用

将独立成分分析(ICA)、模糊支持向量机(FSVM)以及三叉决策树相结合并应用于人脸识别。首先对人脸图像做独立成分分析，提取有利于分类的面部特征的主要独立成分，然后在特征空间中，用FSVM和三叉决策树相结合设计人脸分类器。在ORL人脸库上的实验结果表明，该算法能够取得较好的分类效果。     

支持向量机在集装箱吞吐量预测上的应用

针对目前常用港口集装箱吞吐量预测方法的局限性,将支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)回归方法用于港口吞吐量预测。提出了集装箱吞吐量预测的步骤和相关参数的确定方法。在此基础上,以上海港集装箱吞吐量的预测为例,详细介绍该方法的应用过程。结果表明,本算法合理有效,为解决集装箱吞吐量等非线性系统预测提供了一条新的途径。     

基于支持向量机的短时交通流预测方法

在介绍智能交通系统的特点和相关技术的基础上，SVR算法被用来处理短时交通量预测问题。实验证明，支持向量机在交通系统中的应用具有可行性、有效性和广阔的前景。