“最小二乘向量机”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果11902419个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]鲁棒最小二乘支持向量机稀疏解的求解方法-CN201610511508.7在审
发明人：周水生;陈丽;姚丹;高新涛;董银丽;周艳玲;刘喜玲;王保军 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-07-01 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明提出了一种鲁棒最小二乘支持向量机稀疏解的求解方法，用于解决现有鲁棒最小二乘支持向量机解的求解方法中存在的解缺乏稀疏性的技术问题，实现步骤为：输入训练数据；构造鲁棒最小二乘支持向量机模型；将鲁棒最小二乘支持向量机模型转化为DC规划；构造基于原空间的鲁棒最小二乘支持向量机模型的DC规划；光滑化基于原空间的鲁棒最小二乘支持向量机模型的DC规划；从样本指标集中选择子集B和矩阵P；求基于原空间的鲁棒最小二乘支持向量机模型的光滑DC本发明可以得到鲁棒最小二乘支持向量机的稀疏解，可应用在对带有噪声的大数据进行分类和回归领域。
最小支持向量稀疏求解方法

[发明专利]基于最小二乘支持向量机模型的电力价格预测方法和装置-CN202011352821.3在审
发明人：赵蕾 -专利权人：新智数字科技有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明适用于电力价格预测技术领域，提供了基于最小二乘支持向量机模型的电力价格预测装置，所述方法包括：利用自适应遗传算法，确定最小二乘支持向量机的模型参数；从历史电力价格数据中选取训练样本，训练在所述自适应遗传算法确定的模型参数下的最小二乘支持向量机，得到最小二乘支持向量机模型；基于所述最小二乘支持向量机模型，预测电力价格数据，本发明选择自适应遗传算法来选择模型参数，避免了传统遗传算法容易陷入局部极值点的问题，使最小二乘支持向量机训练得到的模型精度得到进一步提升
基于最小支持向量模型电力价格预测方法装置

[发明专利]一种侧堰泄流能力的预测模型的构建方法和预测方法-CN202210074712.2在审
发明人：沈桂莹;李珊珊;李国栋 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种侧堰泄流能力的预测模型的构建方法和预测方法，本发明构建了侧堰泄流能力的预测模型，以影响侧堰泄流量系数大小的无量纲参数作为最小二乘支持向量机模型的输入参数，侧堰泄流量系数作为最小二乘支持向量机模型的输出参数，随机取侧堰物理模型的无量纲试验参数进行最小二乘支持向量机模型训练；最小二乘支持向量机模型训练完成后，采用侧堰物理模型的无量纲试验参数进行最小二乘支持向量机模型测试，得到最终的最小二乘支持向量机模型。
一种侧堰泄流能力预测模型构建方法

[发明专利]雾霾天气预测方法-CN202110673534.0在审
发明人：陈海龙;张颖宇;杨畅;杜梅 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种雾霾天气预测方法，包括：采集历史雾霾数据，得到样本集和测试集，并进行集成特征选择，得到集成特征集；改进支持向量机的核函数应用到支持向量机中，得到多核支持向量机；将模糊支持向量机和最小二乘支持向量机相结合引入至多核支持向量机中，以构建模糊多核最小二乘支持向量机；利用集成特征集对模糊多核最小二乘支持向量机进行训练，得到模糊多核最小二乘支持向量机预测模型；改进萤火虫算法对模糊多核最小二乘支持向量机进行参数优化，得到最优模糊多核最小二乘支持向量机预测模型该方法避免了核函数对支持向量机性能的影响，提高了支持向量机的分类准确率、预测精度和鲁棒性。
天气预测方法

[发明专利]一种遗传算法最小二乘风电功率预测方法-CN201611003309.1在审
发明人：丛玉良;高超;丁连根;刘葳汉;张利平;周劲 -专利权人：吉林大学
申请日： 2016-11-14 - 公布日： 2017-03-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种遗传算法最小二乘风电功率预测方法，利用已收集到实测风速建立遗传算法最小二乘支持向量机预测模型，确定建模所用的输入、输出变量；对原始数据进行归一化处理，利用遗传算法优化参数的数据、最小二乘支持向量机预测模型训练和测试的样本数据；对遗传算法以及最小二乘支持向量机预测模型参数初始化设置，训练模型，通过遗传算法多代进化获得优化的最小二乘支持向量机预测模型参数，建立最小二乘支持向量机预测模型；用最小二乘支持向量机预测模型对测试样本做风速短期预测
一种遗传算法最小乘风电功率预测方法

[发明专利]一种最小二乘支持向量机的风力发电短期负荷预测方法-CN201310371475.7在审
发明人：王昕;郑益慧;李立学;李霄;生西奎;赵长顺;孟波 -专利权人：上海交通大学;国家电网公司;吉林省电力有限公司延边供电公司
申请日： 2013-08-23 - 公布日： 2014-01-01 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种最小二乘支持向量机的风力发电短期负荷预测方法，包括以下步骤：1、原始数据预处理；2、通过主成分分析的方法对输入至所述最小二乘支持向量机的原始数据序列进行主成分分析，并分析提取出风电负荷的主要影响因子；3、建立最小二乘支持向量机数学模型；4、将分析提取出的主要影响因子输入至最小二乘支持向量机数学模型作为训练样本和测试样本；5、通过最小二乘支持向量机数学模型对测试样本数据进行预测，并获取预测结果。通过主成分分析方法和最小二乘支持向量机数学模型结合，不仅减少了计算量，使可操作性增强，而且提高了整体的预测性能和预测的准确性。
一种最小支持向量风力发电短期负荷预测方法

[发明专利]一种改进的快换式公交充电站短期负荷预测方法-CN201810940407.0在审
发明人：牛东晓;王海潮;李偲;陈寒钰 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2018-08-17 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进的快换式公交充电站短期负荷预测方法，所述预测方法包括以下步骤：步骤1：输入指标并对各输入指标进行数据预处理；步骤2：构建最小二乘支持向量机模型；步骤3：利用思维进化算法对最小二乘支持向量机模型的参数进行优化和预测本发明通过思维进化算法对最小二乘支持向量机模型参数进行优化，取得的预测结果相比于基本最小二乘支持向量机模型和支持向量机模型。
最小二乘支持向量机模型短期负荷预测进化算法输入指标充电站快换式支持向量机模型数据预处理预测结果思维预测构建优化改进

[发明专利]一种设备的故障分类诊断方法-CN201210069176.3无效
发明人：陈勇旗 -专利权人：宁波大学
申请日： 2012-03-15 - 公布日： 2012-10-03 - 主分类号： G01M99/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种设备的故障分类诊断方法，其特征在于包括以下步骤：构建特征加权最小二乘支持向量机的分类器模型；构建复合型特征加权最小二乘支持向量机的分类器模型；构建复合型特征加权最小二乘支持向量机的分类器模型的模型参数；将设备的故障训练样本输入，对复合型特征加权最小二乘支持向量机的分类器模型进行训练；将设备的待测故障样本输入训练后的复合型特征加权最小二乘支持向量机的分类器模型中进行故障分类诊断；优点是提高了设备的故障分类准确度和故障诊断精度
一种设备故障分类诊断方法

[发明专利]一种基于稀疏最小二乘支持向量机的4‑CBA含量的软测量方法-CN201410580152.3有效
发明人：刘瑞兰;戎舟;唐超 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2014-10-25 - 公布日： 2018-02-13 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏最小二乘支持向量机的4‑CBA含量软测量方法，该方法选择PX氧化过程有关过程变量作为模型的输入,要预测的4‑CBA含量作为模型的输出,选取历史运行数据作为初始训练样本；采用遗传算法对最小二乘支持向量机模型进行稀疏化和参数优化，定义了包括稀疏率、训练误差及测试误差在内的适应度函数，取适应度最小的个体对应的保留的训练样本及优化参数建立最小二乘支持向量机模型。本发明提出的稀疏最小二乘支持向量机软测量方法能同时实现稀疏化和参数优化，能极大地减小最小二乘支持向量机模型的规模，同时能实现对4‑CBA含量的精确预测。
一种基于稀疏最小支持向量 cba 含量测量方法

[发明专利]一种用于木马事件预测的最小二乘支持向量机的训练方法及预测方法-CN201110217921.X无效
发明人：夏榕泽;贾焰;韩伟红;杨树强;周斌;郑黎明;徐镜湖;张建锋;刘斐;刘东;李远征;王雯霞 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2011-08-01 - 公布日： 2012-05-16 - 主分类号： G06F21/00 文献下载
摘要：本发明提供了用于木马事件预测的最小二乘支持向量机的训练方法和预测方法。其中利用改进的遗传算法优化最小二乘支持向量机的参数，利用训练好的最小二乘支持向量机来进行预测。改进的遗传算法能够快速收敛，且更接近全局最优值，而且优化后的最小二乘支持向量机能够在提升预测准确度的同时保持较好的性能，可应用于大规模网络中的木马事件发生数量的预测。
一种用于木马事件预测最小支持向量训练方法

[发明专利]一种新型输电线路覆冰预测方法-CN201810941980.3在审
发明人：牛东晓;王海潮;陈寒钰;李偲 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2018-08-17 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型输电线路覆冰预测方法，所述输电线路覆冰预测方法包括以下步骤：步骤1：输入选取指标并对各输入指标进行标准化处理；步骤2：构建最小二乘支持向量机模型；步骤3：对最小二乘支持向量机进行改进，形成基于改进最小二乘支持向量机的输电线路覆冰厚度预测模型。本发明采用小波核函数代替传统的径向基核函数对最小二乘支持向量机进行改进。
输电线路覆冰最小二乘支持向量机预测最小二乘支持向量机模型厚度预测模型径向基核函数标准化处理改进输入指标传统的核函数构建小波

[发明专利]一种基于最小二乘支持向量机结合激光诱导击穿光谱识别炉渣种类的方法-CN201510102111.8在审
发明人：李华;张天龙;汤宏胜 -专利权人：西北大学
申请日： 2015-03-10 - 公布日： 2015-06-10 - 主分类号： G01N21/63 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于最小二乘支持向量机结合激光诱导击穿光谱（LIBS）分析技术对炉渣种类识别的方法。采用网格全局寻优和五折交叉验证来优化最小二乘支持向量机参数（径向基核函数-γ和σ2），并构建最小二乘支持向量机分类模型，然后将该分类模型与LIBS技术结合实现炉渣种类的识别。研究表明，最小二乘支持向量机建模方法具有很好的预测效果，为LIBS技术进行模式识别提供了一种新的建模方法，可用于冶金废弃物的识别、回收和再利用。
一种基于最小支持向量结合激光诱导击穿光谱识别炉渣种类方法

[发明专利]一种基于最小二乘支持向量机的新能源汽车销量预测方法-CN202210578343.0在审
发明人：王小璇;邓欣宇;王晶;黄旭;刘超;杨国朝;徐智;赵长伟;高强伟;刘伟;陈静;陆杨 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于最小二乘支持向量机的新能源汽车销量预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、建立基于最小二乘支持向量机的新能源汽车月度销量预测模型；步骤2、求解步骤1所构建的基于最小二乘支持向量机的新能源汽车月度销量预测模型本发明弥补了传统线性回归模型、支持向量机的缺点，能够有效提升预测精度。
一种基于最小支持向量新能源汽车销量预测方法

[发明专利]一种中长期用电预测方法及装置-CN201710740904.1在审
发明人：尚宇炜;彭晨阳;韦涛;刘伟;张伟;周莉梅;赵明欣;陈海;马丽;崔艳妍;刘苑红;惠慧;田英杰;苏运;张朋 -专利权人：中国电力科学研究院;国家电网公司;国网上海市电力公司
申请日： 2017-08-25 - 公布日： 2019-03-05 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种中长期用电预测方法及装置，所述方法包括：根据历史日的外部因素数据及其对应的用电量数据，获取中长期用电预测的最小二乘支持向量机模型的训练数据和测试数据；利用蝙蝠算法优化中长期用电预测的最小二乘支持向量机模型的参数；利用优化参数后的中长期用电预测的最小二乘支持向量机模型进行中长期用电预测；本发明提供的技术方案，利用最小二乘支持向量机的算法原理，在有限样本数据的情况下，通过蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机模型的正规化参数和核函数参数
用电预测最小二乘支持向量机模型算法优化蝙蝠最小二乘支持向量机用电量数据正规化参数测试数据算法原理训练数据样本数据因素数据优化参数有效解决核函数外部预测

[发明专利]一种磁浮列车悬浮间隙传感器齿槽效应的补偿方法-CN202010344909.4在审
发明人：牛刚;曹雪杰 -专利权人：同济大学
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种磁浮列车悬浮间隙传感器齿槽效应的补偿方法，所述方法具体为，采用预先进行参数优化和训练后的最小二乘支持向量机模型，对磁浮列车悬浮间隙传感器的输出值进行齿槽效应补偿，获取磁浮列车悬浮间隙值；所述最小二乘支持向量机模型的训练和参数优化过程包括以下步骤：采集历史数据样本；构建初始的最小二乘支持向量机模型；将历史数据样本载入初始的最小二乘支持向量机模型中，进行模型训练；采用粒子群优化算法对模型训练步骤获取的最小二乘支持向量机模型的惩罚因子和核函数参数进行优化
一种列车悬浮间隙传感器效应补偿方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条