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应用最小二乘支持向量机进行短期负荷预测,为了体现离负荷预测点越远对负荷预测精度的影响越不明显,即"近大远小"的原则.对训练样本横向及纵向引入隶属度,并用留一法优化模型参数,实现参数
提出了一种小波包分析与最小二乘支持向量机相结合的机械设备故障诊断模型。首先对故障信号功率谱进行小波分解，简化了故障特征向量的提取，然后采用最小二乘支持向量机进行故障诊断。在该模型中，用二次损失函数取代
随着大量基因表达数据的涌现，把海量的数据划分成数量相对较少的组，有助于提取对生理学和医药学等有价值的生物信息。基因分类技术能够很好地处理和分析这些基因数据。提出了一种应用于基因分类的模糊最小二乘支持向
将最小二乘支持向量机建模方法引入到动力配煤着火特性的分析建模中,针对配煤指标中计算困难的着火温度指标建立了最小二乘支持向量机模型,一方面克服了神经网络算法的过拟合、泛化能力弱等缺点;另一方面提高了求解
最小二乘支持向量机在混沌时间序列中的应用_尹华；
基于小波分解和最小二乘支持向量机的ENSO集成预测，支持向量机预测方面，具有较好的学习资料
为从电动机频谱识别出故障电动机,先用CZT变换(线性调频Z变换)分析采集到的电动机数据进行分类,然后训练最小二乘向量机,再把相同维数的数据送入训练好的最小二乘向量机进行判断,最终得出用最小二乘向量机进
油中溶解气体分析是变压器绝缘故障诊断的重要方法。为了提高分类的准确度和可靠性,应用最小二乘支持向量机理论建立了变压器的分类模型。该模型以变压器油中5种主要特征气体作为输入量,以7种变压器状态作为输出量
高炉炼铁过程的自适应最小二乘支持向量机预测器
针对工业过程中普遍存在的非线性被控对象, 提出一种基于最小二乘支持向量机建模的预测控制算法. 首 先, 用具有RBF 核函数的L S2SVM 离线建立被控对象的非线性模型; 然后, 在系统运行过程中,
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