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[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本发明运用遗传算法对LSSVM模型进行参数寻优，建立了基于GA‑LSSVM的风速信息预测模型，可以出色地实现数据的精确预测。
一种遗传算法最小乘风电功率预测方法

[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]一种基于TOA的迭代加权最小二乘超宽带定位算法-CN202211101094.2在审
发明人：连增增;董佳琪;刘宪云;徐精诚;岳哲;柴华彬 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：室内环境中基站与标签之间的距离会受到随机误差的影响，针对超宽带系统的定位特性，本文提出了一种迭代加权最小二乘算法来削弱测距随机误差的影响。首先，利用加权最小二乘算法获得标签的三维坐标，其次通过构建中间变量，利用中间变量与位置坐标的关系，构造迭代关系，通过迭代计算提高标签三维坐标点位精度，得出最优解。仿真数据结果表明：在静态定位实验中，迭代加权最小二乘算法与经典最小二乘算法的平均点位误差分别为13.42cm和11.96cm，迭代加权最小二乘算法的定位结果优于最小二乘算法。在动态定位实验中，经过卡尔曼滤波算法平滑处理后，IWLS算法的点位精度相比较经典LS算法提升了12.82％，因此IWLS算法可以显著提高UWB定位系统的点位精度。
一种基于 toa 加权最小二乘超宽带定位算法

[发明专利]一种针对多通道生物磁信号的降噪处理方法-CN202211459028.2在审
发明人：胡正珲;李雪柔;林强 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： A61B5/245 文献下载
摘要：，所述方法包括如下步骤：S1:读取数据集中的脑磁信号；S2:对采集到的脑磁信号进行功率谱密度分析，画出脑磁信号的功率谱密度图，分析信号中的噪声干扰分布及其来源；S3:建立数据模型(1)；S4:利用整体最小二乘法求解线性方程组(2)；S5:引入量化噪声抑制效果方程，分析整体最小二乘算法对信号中噪声的抑制效果；S6:根据Gain值结果大小比较该算法与传统最小二乘算法的不同之处，突出整体最小二乘算法的优势。本发明利用整体最小二乘法求解线性方程组，并量化该算法的噪声抑制效果大小，根据结果比较该算法与传统最小二乘算法的不同之处，突出整体最小二乘算法的优势。
一种针对通道生物信号处理方法

[发明专利]一种超差电表定位方法-CN202210823367.8有效
发明人：郭海峰;郭浩;黄晓妍;薛义飞;徐陵惠;马若宁;李俊峰;李志军;申润州;秦少博;裴士懿;刘阳阳;王星;侯超航 -专利权人：山西虚拟现实产业技术研究院有限公司;太原理工大学
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种超差电表定位方法，属于电力系统技术领域；所要解决的技术问题为：提供基于变递推多新息加权最小二乘辨识算法的超差电表定位方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：构建变递推间隔多新息最小二乘辨识算法模型；引入变遗忘因子对多新息修正项进行加权重构；引入最新估计更新变递推间隔多新息加权最小二乘辨识算法模型：将基于最新估计的变递推间隔多新息加权最小二乘辨识算法模型代入ARX误差模型仿真得到最优权值；通过最优权值下基于最新估计的变递推间隔多新息加权最小二乘辨识算法模型对智能电表远程误差估计
一种电表定位方法

[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]飞行器纵向气动参数的分组加权在线最小二乘辨识方法-CN202211694836.7在审
发明人：牟必强;张梦;白文艳;薛文超;方海涛 -专利权人：中国科学院数学与系统科学研究院
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明提出针对飞行器纵向通道气动参数的分组加权递推最小二乘辨识算法，包括如下步骤：1、建立飞行器纵向通道气动参数辨识的离散模型；2、确定辨识算法相关的初值和未知超参数；3、依据确定的超参数对数据进行分组，然后在线计算各组数据激励性的指标并更新各组数据对应的气动参数的最小二乘估计；4、利用各组数据的激励性指标对最小二乘估计进行加权，得到气动参数的最终估计。本发明针对气动参数的在线快速辨识问题，利用数据中的有效信息，设计了基于数据激励性的小样本数据在线最小二乘算法，实现对气动参数的在线有效估计；充分利用最小二乘估计的精确分布，提出了分组加权平均的思想，相比卡尔曼滤波算法
飞行器纵向气动参数分组加权在线最小辨识方法

[发明专利]一种规整化最小二乘子空间相交的目标方位测向方法-CN201210202013.8有效
发明人：巩玉振 -专利权人：中国科学院声学研究所
申请日： 2012-06-15 - 公布日： 2014-01-15 - 主分类号： G01S7/52 文献下载
摘要：本发明涉及一种规整化最小二乘子空间相交的目标方位测向方法，该方法将吉洪诺夫规整化方法与最小二乘子空间相交的算法结合起来，处理浅海声纳装置的接收信号，在利用子空间相交的原理构造成最小二乘问题的基础上，再通过规整化方法确定最优的规整化因子本发明将Tikhonov规整化方法与最小二乘子空间相交的算法结合起来，形成新的测向算法，该方法比常规波束形成算法具有更高的方位分辨力和准确度，并且数值计算稳定。
一种规整最小二乘子空间相交目标方位测向方法

[发明专利]一种基于最小二乘支持向量机的油耗预测方法-CN201710453070.6有效
发明人：刘昱;李孟良;徐月云;贺可勋;汪洋;郭谨玮;秦孔建;张诗敏 -专利权人：中国汽车技术研究中心
申请日： 2017-06-15 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的车辆油耗预测方法，采用改进粒子群算法对最小二乘支持向量机模型的核函数参数和惩罚因子进行优化，利用训练好的改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的车辆油耗预测模型对测试样本的油耗进行预测本发明采用对称不确定度可以筛选出油耗敏感特征参数，采用改进粒子群算法可以获得准确的核函数参数和惩罚因子，提高了最小二乘支持向量机模型的预测精度，有效弥补了型式认证油耗与车辆实际油耗偏差较大的不足。
一种基于最小支持向量油耗预测方法

[发明专利]基于灰狼算法优化变分模态分解的轴承故障诊断方法-CN202110071612.X在审
发明人：朱兴统;陈珂;王爱国 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于灰狼算法优化变分模态分解的轴承故障诊断方法，包括如下步骤：S1、采集轴承的振动信号；S2、运用灰狼算法优化变分模态分解，并用于分解轴承振动信号；S3、对上一步得到的分量信号计算排列熵；S4、运用灰狼算法优化最小二乘支持向量机的正则参数γ和核函数参数σ；S5、按照上一步得到的最优参数值设置最小二乘支持向量机模型参数，并对最小二乘支持向量机进行训练；S6、利用训练后最小二乘支持向量机模型进行故障识别本发明运用灰狼算法优化变分模态分解，用于分解轴承振动信号，并对得到的分量信号计算排列熵；运用灰狼算法优化最小二乘支持向量机，用于轴承故障识别。本发明具有诊断准确率高的优点。
基于灰狼算法优化变分模态分解轴承故障诊断方法

[发明专利]一种锂电池参数辨识方法及系统-CN202110953635.3在审
发明人：袁晓冬;朱卫平;缪惠宇;陈国旺;刘利国;史明明;曾飞;孙健;杨雄;肖小龙;郭佳豪;孙国强;臧海祥 -专利权人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网江苏省电力有限公司;河海大学;江苏省电力试验研究院有限公司
申请日： 2021-08-19 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于变量遗忘因子最小二乘算法的锂电池参数辨识方法，该方法将传统遗忘因子最小二乘算法中的人为设定的遗忘因子改变为随辨识过程改变的变量，基于采集到的锂电池端电压、电流数据，采用变量遗忘因子最小二乘算法对锂电池待辨识的参数向量进行递推辨识，得出锂电池待辨识参数向量的辨识结果；基于锂电池待辨识参数向量的辨识结果，计算得到锂电池二阶RC等效电路模型的电气参数。本发明基于变量遗忘因子的递推最小二乘辨识算法在提升辨识精度的同时加快了辨识过程的收敛速度。
一种锂电池参数辨识方法系统

[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]一种电煤价格预测方法-CN201810941979.0在审
发明人：牛东晓;王海潮;浦迪;李偲 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2018-08-17 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种电煤价格预测方法，所述预测方法包括以下步骤：步骤1：输入电煤价格预测的选取指标并对各输入指标进行数据预处理；步骤2：利用狼群算法对最小二乘支持向量机模型的参数进行优化；步骤3：构建基于狼群算法和最小二乘支持向量机模型的电煤价格预测模型本发明选用狼群算法对最小二乘支持向量机的参数进行寻优。
价格预测电煤算法最小二乘支持向量机模型最小二乘支持向量机数据预处理输入指标构建寻优预测优化

[发明专利]一种基于最小二乘样本拟合的复信号时延估计方法-CN201810144035.0有效
发明人：沈雷;章旭晖;帅涛 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-02-12 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最小二乘样本拟合的复信号时延估计方法。本发明首先给出互相关的代价函数，利用sinc内插公式用有限数量的样本去估计相关数据值，再通过最小二乘(LS)准则最小化其代价函数，得到并接近于无偏的估计值，且给出算法的克拉美罗下界(CRLB)表达式。实验表明，针对高斯信号，基于最小二乘样本拟合的准确度更高，基于最小二乘的时延估计算法，在信噪比或者信号长度一定的条件下，估计性能都明显高于传统的时延估计算法。特别指出，对于高斯信号具有的随机性，互相关算法与基于MMSE算法性能都出现明显下降，本发明是一种有效的时延估计算法。
一种基于最小样本拟合复信号时延估计方法

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