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采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法 被引量：50
1
作者 王克奇 杨少春 +1 位作者 戴天虹 白雪冰 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第7期109-111,共3页
支持向量机是建立在统计学习理论上的一种学习算法,较好地解决了小样本学习问题。由不同的参数和核函数构造的支持向量机在性能上存在很大差异,而在参数和核函数的选择上目前还没有明确的理论依据。针对支持向量机的参数选择问题,提出... 支持向量机是建立在统计学习理论上的一种学习算法,较好地解决了小样本学习问题。由不同的参数和核函数构造的支持向量机在性能上存在很大差异,而在参数和核函数的选择上目前还没有明确的理论依据。针对支持向量机的参数选择问题,提出了一种采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法。结合LS-SVM lab工具箱,在MATLAB实验平台的仿真实验表明,该方法提高了支持向量机的参数选择效率,得到的参数对测试样本的分类结果是最优的,从而避免了人为设定参数的不足,同时缩短了优化时间。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 遗传算法 参数选择 ls-svmlab工具箱
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基于Matlab的最小二乘支持向量机的工具箱及其应用 被引量：55
2
作者 李方方 赵英凯 颜昕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第S2期358-360,共3页
介绍了最小二乘支持向量机的算法和基于Matlab的工具箱LS-SVMlab,工具箱主要包括数据预处理,建立模型的对象及其各种训练算法等,并且结合一个工业实例阐述了LS-SVMlab在82B钢生产预测中的应用。仿真结果表明,用Matlab开发的最小二乘支... 介绍了最小二乘支持向量机的算法和基于Matlab的工具箱LS-SVMlab,工具箱主要包括数据预处理,建立模型的对象及其各种训练算法等,并且结合一个工业实例阐述了LS-SVMlab在82B钢生产预测中的应用。仿真结果表明,用Matlab开发的最小二乘支持向量机工具箱LS-SVMlab效果好,编程简单,易于实现。 展开更多
关键词 预测 最小二乘支持向量机 ls-svmlab 82B钢
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基于LS-SVR岩石爆破块度预测 被引量：16
3
作者 史秀志 王洋 +1 位作者 黄丹 史采星 《爆破》 CSCD 北大核心 2016年第3期36-40,共5页
为了准确预测小样本条件下露天矿山岩石的爆破块度,并得到小样本条件下预测露天矿山爆破块度的有效方法,借助最小二乘支持向量机工具(LS-SVMlab)构建基于最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)预测模型并合理优化模型参数。分别使用15组露天... 为了准确预测小样本条件下露天矿山岩石的爆破块度,并得到小样本条件下预测露天矿山爆破块度的有效方法,借助最小二乘支持向量机工具(LS-SVMlab)构建基于最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)预测模型并合理优化模型参数。分别使用15组露天矿山爆破数据和35组爆破数据作为小样本容量和正常样本容量,对模型的预测精度进行检验。结果表明:两种样本容量下LS-SVR预测模型的预测结果精度都比同样本容量下人工神经网络(ANN)回归预测的结果精度更高,说明所提出的LS-SVR模型适用于预测露天矿山爆破块度,并且在小样本条件下更具优势。 展开更多
关键词 支持向量机 最小二乘支持向量机回归 ls-svmlab 岩石块度 小样本预测
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基于支持向量机的综合评估方法的应用研究 被引量：12
4
作者 周媛 张颖超 刘雨华 《微计算机信息》 北大核心 2006年第02X期225-227,共3页
将支持向量机(supportvectormachine,SVM)的分类思想应用于多指标综合评估。本文借助支持向量机的工具箱LS-SVMLABToolbox予以实现;针对实现过程中评估对象较多,易导致比较次数增加、相应的数据处理及后期排名过程复杂的情况,提出了利... 将支持向量机(supportvectormachine,SVM)的分类思想应用于多指标综合评估。本文借助支持向量机的工具箱LS-SVMLABToolbox予以实现;针对实现过程中评估对象较多,易导致比较次数增加、相应的数据处理及后期排名过程复杂的情况,提出了利用快速排序法对该实现过程进行优化,从而减少了比较次数,提高了运行效率。最后结合实例证明SVM和快速排序法应用于综合评估的方法具有高拟合率,合理可行。 展开更多
关键词 支持向量机 ls-svmlab TOOLBOX 综合评估
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基于LS-SVM回归的连铸下渣智能检测系统研究应用
5
作者 谢锦秋 陈至坤 +1 位作者 王福斌 高建宇 《电子制作》 2014年第4X期87-87,共1页
系统基于现有连铸生产检测参数,在不对钢包浇注系统结构进行任何改造,也不额外添加传感器的状况下,利用注机现有的大包称重、中间包称重、钢流拉速信号,经数据采集转换传至上位机,采用软测量技术及智能预报模型,准确判定钢水浇铸过程中... 系统基于现有连铸生产检测参数,在不对钢包浇注系统结构进行任何改造,也不额外添加传感器的状况下,利用注机现有的大包称重、中间包称重、钢流拉速信号,经数据采集转换传至上位机,采用软测量技术及智能预报模型,准确判定钢水浇铸过程中的浇铸终点,对下渣时刻进行准确识别预报,提高钢水收得率。 展开更多
关键词 连铸下渣 LS-SVM回归 ls-svmlab编程 系统仿真
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