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電子發(fā)燒友網(wǎng)>測(cè)量?jī)x表>虛擬儀器>基于支持向量機(jī)的沼氣中CH4濃度預(yù)測(cè)

基于支持向量機(jī)的沼氣中CH4濃度預(yù)測(cè)

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2017-11-10 11:03:4913

基于新粒子群算法優(yōu)化向量機(jī)參數(shù)

通過研究電力負(fù)荷預(yù)測(cè)支持向量機(jī)的參數(shù)優(yōu)化問題,將改進(jìn)后新的粒子群算法導(dǎo)入支持向量機(jī)參數(shù)中,從而建立一種新的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型(IPSO-SVM)。首先將支持向量機(jī)參數(shù)編碼為粒子初始位置向量,然后通過
2017-11-13 14:50:494

模糊支持向量機(jī)的改進(jìn)方法

改進(jìn)了模糊支持向量機(jī)隸屬度函數(shù)設(shè)計(jì)方法??紤]樣本分布不確定的問題,使用灰色關(guān)聯(lián)度代替現(xiàn)有方法中的歐氏距離,定義了樣本的平均灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度;針對(duì)噪聲識(shí)別過程中支持向量對(duì)分類貢獻(xiàn)被削弱的問題,提出
2017-11-29 16:19:040

多輸出數(shù)據(jù)支持向量回歸學(xué)習(xí)算法

針對(duì)基于遞推下降法的多輸出支持向量回歸算法在模型參數(shù)擬合過程中收斂速度慢、預(yù)測(cè)精度低的情況,使用一種基于秩2校正規(guī)則且具有二階收斂速度的修正擬牛頓算法( BFGS)進(jìn)行多輸出支持向量回歸算法的模型
2017-12-05 11:08:091

基于支持向量機(jī)的測(cè)深激光信號(hào)處理

針對(duì)淺海探測(cè)中激光回波噪聲源多、信噪比低,傳統(tǒng)非加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)和加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)對(duì)低信噪比信號(hào)濾波不足的問題,提出將穩(wěn)健最小二乘法與加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)相結(jié)合的濾波方法
2017-12-21 13:46:200

基于向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法

針對(duì)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全時(shí)變性、非線性、預(yù)測(cè)評(píng)估難的現(xiàn)狀,提出一種基于和聲搜索算法和相關(guān)向量機(jī)( HS-RVM)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法,以彌補(bǔ)現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法在預(yù)測(cè)精度方面的不足。在預(yù)測(cè)過程中,首先對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全
2017-12-26 17:48:571

支持向量機(jī)的故障預(yù)測(cè)模型

針對(duì)現(xiàn)有的故障預(yù)測(cè)技術(shù)無法從整體上反映系統(tǒng)性能下降趨勢(shì)等問題,提出一種基于健康度分析的故障預(yù)測(cè)方法。首先,在支持向量機(jī)回歸算法基礎(chǔ)上構(gòu)造多輸出支持向量機(jī),以實(shí)現(xiàn)健康度的多步預(yù)測(cè),并提出一種和聲
2017-12-29 11:24:030

基于支持向量機(jī)擊穿電壓預(yù)測(cè)方法及其應(yīng)用

空氣間隙的擊穿電壓與放電起始前的電場(chǎng)分布特征存在多維非線性關(guān)系。為了實(shí)現(xiàn)空氣間隙的擊穿電壓預(yù)測(cè),以電場(chǎng)特征集作為輸入,以間隙在加載電壓下是否擊穿作為輸出,采用支持向量分類機(jī)建立擊穿電壓預(yù)測(cè)模型。針對(duì)
2018-01-05 16:46:400

支持向量機(jī)降溫負(fù)荷預(yù)測(cè)方法

降溫負(fù)荷持續(xù)增長(zhǎng)已成為中國(guó)南方夏季最大負(fù)荷屢創(chuàng)新高的重要原因。提出了一種基于信息熵和變精度粗糙集優(yōu)化的不確定支持向量機(jī)方法,用于中長(zhǎng)期降溫負(fù)荷預(yù)測(cè)。方法通過挖掘數(shù)據(jù)中的相互關(guān)系去除冗余信息,從輸入
2018-01-14 14:08:5217

基于支持向量回歸機(jī)的三維回歸模型

隨著智能電網(wǎng)出現(xiàn),以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)( Support Vector Machine, SVM)等為代表的非線性預(yù)測(cè)工具,已被廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)領(lǐng)域中。由于支持向量機(jī)是一種基于核的學(xué)習(xí)方法
2018-01-25 13:56:210

酸性和堿性甲烷燃料電池電極反應(yīng)式

甲烷燃料電池是化學(xué)電池中的氧化還原電池。燃料電池是燃料和氧化劑(一般是氧氣)在電極附近參與原電池反應(yīng)的化學(xué)電源。甲烷(CH4)燃料電池就是用沼氣(主要成分為CH4)作為燃料的電池,與氧化劑O2反應(yīng)生成CO2和H2O.反應(yīng)中得失電子就可產(chǎn)生電流從而發(fā)電。
2018-02-04 13:04:0450557

支持向量機(jī)的手勢(shì)識(shí)別

針對(duì)類膚色信息或復(fù)雜背景的影響,難以通過手勢(shì)分割得到精確手勢(shì)輪廓而對(duì)后期手勢(shì)識(shí)別率與實(shí)時(shí)交互的影響,提出了一種基于特征包支持向量機(jī)( BOF-SVM)的手勢(shì)識(shí)別方法。采用SIFT算法提取手勢(shì)圖像局部
2018-02-24 15:23:211

支持向量學(xué)習(xí)的多參數(shù)同時(shí)調(diào)節(jié)

模型選擇是支持向量學(xué)習(xí)的關(guān)鍵問題.已有模型選擇方法采用嵌套的雙層優(yōu)化框架,內(nèi)層執(zhí)行支持向量學(xué)習(xí),外層通過最小化泛化誤差的估計(jì)進(jìn)行模型選擇.該框架過程復(fù)雜。計(jì)算效率低.簡(jiǎn)化傳統(tǒng)的雙層優(yōu)化框架,提出
2018-03-01 16:10:540

膜計(jì)算優(yōu)化支持向量機(jī)的風(fēng)速預(yù)測(cè)

經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸猓–EEMD)將原始風(fēng)電功率時(shí)間序列分解成幾個(gè)固有模態(tài)函數(shù)(IMFs);對(duì)每個(gè)IMF分量單獨(dú)建立膜計(jì)算優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機(jī)(MCO-SVR)的模型進(jìn)行預(yù)測(cè);疊加全部IMF分量的預(yù)測(cè)值作為最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。建立包括單一的支持
2018-03-13 11:13:340

關(guān)于支持向量機(jī)(SVMs)

支持向量機(jī)(Support Vector Machine: SVM)是一種非常有用的監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2018-04-02 08:52:533924

基于小波變異果蠅優(yōu)化的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型

預(yù)測(cè)精度是電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的重要指標(biāo)。為增強(qiáng)預(yù)測(cè)精度,提出基于小波變異果蠅優(yōu)化的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型(WFOAAM-LSSVM)。利用小波對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,分解成不同尺度的負(fù)荷曲線,加強(qiáng)歷史數(shù)據(jù)規(guī)律性
2018-04-13 14:56:180

如何使用智能支持向量機(jī)的回歸模型進(jìn)行金融數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)

針對(duì)金融數(shù)據(jù)的非線性、時(shí)變性、隨機(jī)性、模糊性、不確定性等特點(diǎn),提出一種嶄新的智能支持向量回歸模型,并且運(yùn)用一種新型的遺傳算法優(yōu)選模型參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的智能支持向量回歸模型預(yù)測(cè)金融數(shù)據(jù)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)精度高、速度快。
2018-12-20 16:35:261

如何使用粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)進(jìn)行花粉濃度預(yù)測(cè)模型的資料說明

為了提高花粉濃度預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率,解決現(xiàn)有花粉濃度預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率不高的問題,提出了一種基于粒子群優(yōu)化( PSO)算法和支持向量機(jī)( SVM)的花粉濃度預(yù)報(bào)模型。首先,綜合考慮氣溫、氣溫日較差、相對(duì)濕度
2019-04-25 17:13:2613

如何從零推導(dǎo)支持向量機(jī)

支持向量機(jī) (SVM) 是一個(gè)非常經(jīng)典且高效的分類模型。 但是, 支持向量機(jī)中涉及許多復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo), 并需要比較強(qiáng)的凸優(yōu)化基礎(chǔ), 使得有些初學(xué)者雖下大量時(shí)間和精力研讀, 但仍一頭霧水, 最終
2019-06-10 08:00:001

什么是支持向量機(jī) 什么是支持向量

支持向量機(jī),英文為Support Vector Machine,簡(jiǎn)稱SV機(jī)(論文中一般簡(jiǎn)稱SVM)。它是一 種監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法,它廣泛的應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類以及回歸分析中。
2020-01-28 16:01:0020744

如何使用粒子群優(yōu)化和支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)花粉濃度的模型預(yù)測(cè)

為了提高花粉濃度預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率,解決現(xiàn)有花粉濃度預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率不高的問題,提出了一種基于粒子群優(yōu)化(PSO)算法和支持向量機(jī)(SVM)的花粉濃度預(yù)報(bào)模型。首先,綜合考慮氣溫、氣溫日較差、相對(duì)濕度、降水量
2020-10-28 16:54:007

基于改進(jìn)支持向量機(jī)的煤礦瓦斯爆炸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

為了探索基于樣本教據(jù)的煤礦瓦斯爆炸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),依據(jù)夲質(zhì)安全理念構(gòu)建了預(yù)測(cè)瓦斯爆炸風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)集,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與特征優(yōu)化算法提出了信息増益( information gair,)與支持向量
2021-05-28 15:20:043

基于改進(jìn)支持向量回歸機(jī)的電力預(yù)測(cè)方法

電力預(yù)測(cè)是一項(xiàng)重要的工程應(yīng)用。為了解決多層次粒度支持向量回歸機(jī)( Dynamical Granular Support Vector Regression machine, DGSVRM)預(yù)測(cè)電力
2021-06-16 11:21:116

基于灰色預(yù)測(cè)支持向量機(jī)的人口組合預(yù)測(cè)模型

準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來人口數(shù)量,對(duì)制定相關(guān)經(jīng)濟(jì)政策具有現(xiàn)實(shí)意義。文中針對(duì)人口中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)影響因素較復(fù)雜、可用歷史數(shù)據(jù)較少、單一模型局限性等特點(diǎn),構(gòu)建了灰色預(yù)測(cè)支持向量機(jī)的組合預(yù)測(cè)模型。該模型將灰色預(yù)測(cè)模型
2021-06-17 15:30:0719

基于氨基的D-A結(jié)構(gòu)助力CO2轉(zhuǎn)化為CH4

;CuTAPP的還原產(chǎn)物包括H2、CO、CH4和C2H4,主要產(chǎn)物為低電位下的CO (FECO≈47.7%,-0.63 VRHE)和較高電位下的CH4(FECH4≈54.8%,-1.63 VRHE),并且CuTAPP具有最低的H2選擇性(FEH2<30%)。
2022-12-09 09:45:40887

介紹支持向量機(jī)的基礎(chǔ)概念

支持向量機(jī)(Support Vector Machine)是一種較知名的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,該算法由俄羅斯數(shù)學(xué)家Vladimir Vapnik創(chuàng)立。
2023-04-28 09:09:50605

支持向量機(jī)(核函數(shù)的定義)

根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹(10)——支持向量機(jī)(低維到高維的映射),支持向量機(jī)可通過引入φ(x)函數(shù),將低維線性不可分問題轉(zhuǎn)換為高維線性可分問題。
2023-05-20 10:41:34501

支持向量機(jī)(原問題和對(duì)偶問題)

本文主要介紹原問題(PRIME PROBLEM)和對(duì)偶問題(DUAL PROBLEM),支持向量機(jī)優(yōu)化問題可通過原問題向?qū)ε紗栴}的轉(zhuǎn)化求解。
2023-05-25 09:31:57667

支持向量機(jī)(兵王問題描述)

本文主要內(nèi)容為采用支持向量機(jī)(SVM)解決國(guó)際象棋兵王問題。
2023-06-09 17:52:48632

支持向量機(jī)(多類問題之1類對(duì)K-1類方式)

支持向量機(jī)可求解二分類問題。當(dāng)需要求解多分類問題時(shí),支持向量機(jī)可將二分類問題的求解方式轉(zhuǎn)化為多分類問題的求解方式
2023-06-30 16:07:58272

支持向量機(jī)(多類問題之1類對(duì)另1類)

假設(shè)測(cè)試樣本需被分為三類,首先需構(gòu)建三個(gè)支持向量機(jī)模型
2023-07-05 16:08:09285

XKCON祥控防爆型沼氣濃度在線監(jiān)控系統(tǒng)

XKCON祥控防爆型沼氣濃度在線監(jiān)控系統(tǒng)采用物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、數(shù)據(jù)分析等先進(jìn)技術(shù),由氣體采集檢測(cè)報(bào)警設(shè)備、現(xiàn)場(chǎng)智能控制主機(jī)、風(fēng)機(jī)集控箱和遠(yuǎn)程監(jiān)控軟件四大模塊組成,能夠?qū)?b class="flag-6" style="color: red">沼氣中的CH4、CO2、CO、H2S進(jìn)行動(dòng)態(tài)連續(xù)監(jiān)測(cè),如有異常,能夠及時(shí)采取措施進(jìn)行處置。
2023-07-21 16:56:53382

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