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基于PSO-LSSVM模型的风力发电变流器故障诊断
1
作者 王新宇 王成 +1 位作者 颜秉政 亓美胜 《能源与环保》 2025年第10期136-142,共7页
针对风力发电变流器故障类型多样且故障数据具有小样本特性的问题,提出一种基于粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的故障诊断方法。通过构建变流器拓扑结构并分析其关键故障类型,采用小波包方法提取直流侧输出电压频谱特征作为... 针对风力发电变流器故障类型多样且故障数据具有小样本特性的问题,提出一种基于粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的故障诊断方法。通过构建变流器拓扑结构并分析其关键故障类型,采用小波包方法提取直流侧输出电压频谱特征作为诊断依据;利用PSO算法优化LSSVM模型的径向基核函数与正则化参数,结合最小输出编码实现多分类故障诊断。研究结果表明,该方法能够准确提取不同故障状态下直流侧输出电压的频谱特征,PSO-LSSVM模型对各类故障的诊断准确率较高,验证了该方法在小样本条件下仍能保持较高的诊断精度和泛化能力。该成果为风力发电系统提供了可靠的故障诊断解决方案,对提升变流器运行的可靠性和维护效率具有重要意义。 展开更多
关键词 pso-lssvm模型 风力发电 变流器 故障诊断 小波包 频谱特征
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基于PSO-LSSVM的住宅工程造价预测方法
2
作者 赵伟 《中国招标》 2025年第7期181-183,共3页
住宅工程造价控制工作是当前众多建筑企业关注的重点,为全面提高项目经济效益,解决前期造价预测困难、估算精度差等问题,需要通过PSO,创建LSSVM,选用PSO-LSSVM模型加以预测评估,并对工程特征数据进行整合收集。基于此,文章以某住宅工程... 住宅工程造价控制工作是当前众多建筑企业关注的重点,为全面提高项目经济效益,解决前期造价预测困难、估算精度差等问题,需要通过PSO,创建LSSVM,选用PSO-LSSVM模型加以预测评估,并对工程特征数据进行整合收集。基于此,文章以某住宅工程项目为例,从PSO-LSSVM模型的理论视角分析建模标准,进而将其应用到该住宅工程造价预测中,旨在有效提高造价预测精度,稳定预测住宅工程实际造价。 展开更多
关键词 住宅工程 造价预测 pso-lssvm模型
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基于改进PSO-LSSVM的高压开关柜内接地短路故障检测
3
作者 胡伟峰 《电器工业》 2025年第10期48-51,共4页
由于故障特征分类过程中可能过早陷入局部最优,使得全局搜索能力不足,进而导致接地短路故障检测的结果准确度不够理想。为了缓解这一问题,提出了基于改进PSO-LSSVM的高压开关柜内接地短路故障检测方法。融合分析高压开关柜内部接地线路... 由于故障特征分类过程中可能过早陷入局部最优,使得全局搜索能力不足,进而导致接地短路故障检测的结果准确度不够理想。为了缓解这一问题,提出了基于改进PSO-LSSVM的高压开关柜内接地短路故障检测方法。融合分析高压开关柜内部接地线路的运行数据,推算出电流分布密度的电气特征。将其输出到支持向量机中建立故障特征分类问题,并利用最小二乘损失函数进行线性求解。结合改进的PSO算法,寻找最佳的参数组合,提高后期局部搜索能力,从而在全局搜索下,输出接地短路故障的检测结果。实验结果表明,该方法所得结果的ROC曲线较优,AUC值达到0.95,检测准确度较高,在高压开关柜接地故障运维工作中有着良好的应用前景。 展开更多
关键词 接地短路故障 接地故障检测 高压开关柜 开关柜接地故障 改进pso-lssvm 短路故障检测
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基于BPSO-PSO-LSSVM算法的上肢sEMG分类
4
作者 贠今天 苗冠 +1 位作者 李帅 耿梓敬 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7686-7692,共7页
作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,... 作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,该方法采用二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization, BPSO)算法对特征进行筛选后,进一步采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法调整最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的超参数。通过采集人上体4个部位的表面肌电信号并提取其中48维特征,对上肢常见的4种动作进行分类实验,结果表明,BPSO-PSO-LSSVM算法仅保留肌电数据的21维特征,得到的平均分类准确率达到97.54%,证明该方法可以有效筛选出用于上肢动作分类的最佳特征组合,并且提高运动分类的准确率。 展开更多
关键词 表面肌电信号 特征选择 二进制粒子群优化 粒子群优化 动作分类 最小二乘支持向量机
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基于PSO-LSSVM组合模型在GNSS高程拟合中的应用研究
5
作者 郑建雷 肖爱龙 《广东水利水电》 2025年第4期87-91,共5页
针对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型在全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)高程拟合过程中过于依赖对参数的选择,构建PSO-LSSVM的GNSS高程拟合组合模型。通过粒子群算法(p... 针对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型在全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)高程拟合过程中过于依赖对参数的选择,构建PSO-LSSVM的GNSS高程拟合组合模型。通过粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,采用适应度函数评估LSSVM参数粒子的质量,获取LSSSM模型最优参数,建立高程拟合模型,最后通过实例分析其拟合效果。结果表明,采用PSO-LSSVM算法构建的高程拟合模型在GNSS高程拟合中可以达到较好的拟合精度和效果,拟合精度能满足四等水准测量的精度要求。 展开更多
关键词 GNSS 高程拟合 粒子群算法(PSO) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 拟合精度
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基于PSO-LSSVM算法的短期电网负荷预测方法
6
作者 洪宇 高骞 +2 位作者 杨俊义 孙小磊 朱前进 《微型电脑应用》 2025年第7期143-146,共4页
短期电网负荷预测存在预测误差高、时间长的问题,对此提出一种基于粒子群优化—最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)算法的短期电网负荷预测方法。应用经验模态分解算法分解短期电网负荷数据,将分解的向量作为预测方法输入量的一部分,引入LS... 短期电网负荷预测存在预测误差高、时间长的问题,对此提出一种基于粒子群优化—最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)算法的短期电网负荷预测方法。应用经验模态分解算法分解短期电网负荷数据,将分解的向量作为预测方法输入量的一部分,引入LSSVM算法,确定非线性预测,采用PSO算法优化LSSVM算法,建立基于PSO-LSSVM算法的短期电网负荷预测方法,实现短期电网负荷预测。实验结果表明,采用所提方法的平均误差和平均相对误差最高分别为0.1%和0.4%,预测时间仅为14.63 s,该结果验证了其可以准确预测短期电网负荷。 展开更多
关键词 PSO LSSVM 短期电网 负荷预测 经验模态分解
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基于ICEEMDAN和PSO-LSSVM的石油机械滚动轴承故障诊断方法研究 被引量：2
7
作者 郑立朝 宋宏志 +4 位作者 顾启林 章宝玲 安宏鑫 张瀚阳 别锋锋 《计算机测量与控制》 2024年第8期129-137,共9页
针对滚动轴承疲劳故障振动信号具有能量弱、特征稀疏等特点,提出了一种通过改进自适应噪声完备经验模态分解方法与粒子群优化的最小二乘支持向量机结合的故障识别方法;对轴承不同故障信号利用改进的自适应噪声完备经验模态算法分解为一... 针对滚动轴承疲劳故障振动信号具有能量弱、特征稀疏等特点,提出了一种通过改进自适应噪声完备经验模态分解方法与粒子群优化的最小二乘支持向量机结合的故障识别方法;对轴承不同故障信号利用改进的自适应噪声完备经验模态算法分解为一系列固有模态函数分量;根据相关系数-方差贡献率准则筛选出最能表征原始信号状态的分量,并计算重构分量的奇异谱熵值构成特征向量;将提取的特征向量集合输入到基于粒子群优化的最小二乘支持向量机分类器中,进行模型的训练和故障模式的识别,与SVM和LSSVM分类器模型进行准确率和效率比较;试验结果表明,该方法在滚动轴承故障信号中能有效提取故障特征,准确率达98.75%,具有一定可靠性和实用性。 展开更多
关键词 滚动轴承 ICEEMDAN分解 奇异谱熵 pso-lssvm 模式识别
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基于KPCA-PSO-LSSVM的轴承寿命预测研究
8
作者 丁国荣 王文波 赵姣姣 《计算机与数字工程》 2024年第3期945-949,共5页
为了预测不同工况下对于滚动轴承的最大剩余使用寿命(RUL),提出了一种基于核主成分分析(KPCA)结合粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的滚动轴承RUL预测框架。该方法首先从时域、频域以及小波包域进行轴承故障特征提取,得到一系... 为了预测不同工况下对于滚动轴承的最大剩余使用寿命(RUL),提出了一种基于核主成分分析(KPCA)结合粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的滚动轴承RUL预测框架。该方法首先从时域、频域以及小波包域进行轴承故障特征提取,得到一系列退化特征;其次,在尽可能多保留退化特征的前提下,运用KPCA方法进行特征约简;最后采用PSO-LSSVM构建结合的模型来预测滚动轴承的RUL。通过美国智能维护中心(IMS)提供的多组轴承衰退振动信号对模型进行验证,实验结果表明,相比较于PSO-LSSVM和KPCA-LSSVM模型,论文提出的KPCA-PSO-LSSVM的轴承剩余寿命预测方法具有更低的预测误差,可以比较准确出拟合滚动轴承的退化情况。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 KPCA-pso-lssvm 退化特征提取
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基于WRF模式和PSO-LSSVM的风电场短期风速订正 被引量：19
9
作者 叶小岭 顾荣 +2 位作者 邓华 陈浩 杨星 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第22期48-54,共7页
风速预测是风电场风电功率预测的基础与前提,以数值天气预报(WRF模式)为基础进行风速预测,为了提高WRF模式预测的准确性,采用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)对WRF模式输出的风速进行订正。同时,为提高... 风速预测是风电场风电功率预测的基础与前提,以数值天气预报(WRF模式)为基础进行风速预测,为了提高WRF模式预测的准确性,采用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)对WRF模式输出的风速进行订正。同时,为提高LSSVM算法的精确度和减小拟合过程的复杂度,采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对其参数进行优化。试验结果表明:采用LSSVM订正可以进一步减小WRF模式预测风速的误差,再经过PSO优化后,相对均方根误差和相对平均绝对误差降低了5%~10%,均方根误差下降了0.5 m/s。与未经优化的LSSVM以及极限学习机(ELM)算法对比分析后得出,粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)对WRF模式预测的风速有较好的订正效果,能进一步提高风速预测的准确性。 展开更多
关键词 风力发电 风速订正 WRF模式 pso-lssvm 预测效果
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基于PSO-LSSVM预测的改进传感器故障检测和隔离 被引量：6
10
作者 王通 高宪文 +1 位作者 翟瑀佳 刘春芳 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2014年第2期146-151,共6页
针对采油现场传感器的输出会随生产过程出现较大的波动,导致传感器故障隔离误判率高的问题,提出采用粒子群最小二乘支持向量机预测的改进传感器故障检测与隔离方法.该方法首先采用主元分析方法(PCA)对含噪声的传感器数据建模检测故障;... 针对采油现场传感器的输出会随生产过程出现较大的波动,导致传感器故障隔离误判率高的问题,提出采用粒子群最小二乘支持向量机预测的改进传感器故障检测与隔离方法.该方法首先采用主元分析方法(PCA)对含噪声的传感器数据建模检测故障;为降低故障隔离的误判率,采用基于粒子群最小二乘支持向量机方法预测传感器的输出序列,将传感器预测值与测量值的差值作为残差向量,再利用故障映射向量的方法进行故障隔离.最后,以辽河油田采油平台上实际生产数据进行测试,分别对不同传感器输出数据进行检测与隔离,测试实验结果验证了该方法可以有效地检测故障并提高隔离准确性. 展开更多
关键词 主元分析方法(PCA) 故障隔离 粒子群最小二乘支持向量机方法(pso-lssvm) 故障映射向量
原文传递
基于CEEMDAN-WD-PSO-LSSVM模型的月径流预测研究 被引量：17
11
作者 徐冬梅 庄文涛 王文川 《中国农村水利水电》 北大核心 2021年第8期54-58,66,共6页
针对径流序列的非线性、非稳态化的特点导致直接预测精度低的问题,提出了一种二次分解径流时间序列,再经过最小二乘支持向量机(LSSVM)模型进行月径流预测的新途径。该方法首先利用自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)算法来分解... 针对径流序列的非线性、非稳态化的特点导致直接预测精度低的问题,提出了一种二次分解径流时间序列,再经过最小二乘支持向量机(LSSVM)模型进行月径流预测的新途径。该方法首先利用自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)算法来分解原始径流时间序列,得到一系列本征模态分量(IMF)。再利用小波分解(WD)对高频分量进行二次分解,更有效地提取原始数据中的隐含信息。把各分量作为基于粒子群算法(PSO)优化的LSSVM预测模型的输入,最后将每个分量预测结果进行叠加重构,得到最终结果。以洛河流域长水水文站月径流为例,验证结果表明:提出的CEEMDAN-WD-PSO-LSSVM组合模型的预测精度较单一模型有效提高了径流预报精度,CEEMDAN-WD二次分解可更有效地提取复杂径流序列的信息,为非线性、非稳态化的月径流时间序列预测提供了新方法。 展开更多
关键词 径流预测 CEEMDAN 小波分解 pso-lssvm模型 二次分解
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基于PSO-LSSVM的Ni-Cr-W-Mo合金本构关系研究 被引量：7
12
作者 蔡改贫 罗茜茜 刘鑫 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期140-146,共7页
针对热成形金属材料变形本构关系的多因素、高度非线性的特点,利用Gleeble-3500型热模拟试验机对Ni-CrW-Mo镍基高温合金开展变形温度和应变速率分别为950~1200℃和0.01~10 s^-1的平面应变热压缩实验。建立材料本构关系的LSSVM模型,并采... 针对热成形金属材料变形本构关系的多因素、高度非线性的特点,利用Gleeble-3500型热模拟试验机对Ni-CrW-Mo镍基高温合金开展变形温度和应变速率分别为950~1200℃和0.01~10 s^-1的平面应变热压缩实验。建立材料本构关系的LSSVM模型,并采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对LSSVM模型的惩罚因子c和核宽度δ进行寻优,构造了基于PSO-LSSVM的Ni-Cr-W-Mo镍基高温合金本构模型。将实验数据与模型预测值进行对比,结果表明,所建本构模型预测值与实验值间的平均相对误差仅为1.98%,模型预测精度高、泛化能力强,能够准确预测Ni-Cr-W-Mo镍基高温合金的高温流动应力。 展开更多
关键词 本构模型 pso-lssvm 镍基合金 平面应变热压缩实验
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联立SBFEM与PSO-LSSVM的混凝土重力坝综合弹性模量快速反演方法 被引量：6
13
作者 魏博文 万祥 +1 位作者 徐富刚 郭英嘉 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期894-905,共12页
针对混凝土坝综合弹性模量常规反演法效率低及其有限元正分析受限于网格划分等问题,提出一种联立比例边界有限元法(SBFEM)和粒子群算法优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的重力坝综合弹模快速反演方法.通过分析混凝土重力坝坝体综合弹... 针对混凝土坝综合弹性模量常规反演法效率低及其有限元正分析受限于网格划分等问题,提出一种联立比例边界有限元法(SBFEM)和粒子群算法优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的重力坝综合弹模快速反演方法.通过分析混凝土重力坝坝体综合弹模与水平位移的映射关系,在构建重力坝综合弹模反演方程基础上,建立基于MALTAB平台的重力坝结构比例边界有限元模型,并利用PSO-LSSVM算法对大坝结构正分析结果学习训练获取其反演参数.经实例考证表明,该方法无论其数值结果精度还是计算效率皆有所提升,同时克服了大坝结构常规反分析受制有限元奇异单元等先天缺陷影响,实现重力坝结构性能等效参数快速识别,为混凝土坝变形性能监测提供新的思路. 展开更多
关键词 混凝土重力坝 比例边界有限元法 pso-lssvm 弹性模量 快速反演
原文传递
基于模糊物元分析的PSO-LSSVM磨加工补调值在线预测与补偿方法 被引量：1
14
作者 张志永 郑鹏 《机床与液压》 北大核心 2022年第19期20-26,共7页
磨削过程中尺寸补调值的设定对批量工件的加工精度具有至关重要的作用。通过对外圆磨削过程的深入分析,研究磨削加工过程中的补调值预测算法,提出基于模糊物元分析的PSO-LSSVM补调值精确预测模型。通过模糊物元分析迅速准确地获得最佳... 磨削过程中尺寸补调值的设定对批量工件的加工精度具有至关重要的作用。通过对外圆磨削过程的深入分析,研究磨削加工过程中的补调值预测算法,提出基于模糊物元分析的PSO-LSSVM补调值精确预测模型。通过模糊物元分析迅速准确地获得最佳工艺参数,并将对应的参数作为输入,以此训练出PSO-LSSVM预测模型。通过PSO优化LSSVM模型参数,提高了模型的预测精度。当预测值大于理论边界时,对尺寸误差进行补调,及时调整工艺参数以提高加工精度。通过磨削加工在线测量实验验证,模型平均绝对误差为0.05257μm,均方根误差为0.06533μm;采用所得模型对试样外磨削工件加工时的补调值进行预测可得平均绝对误差0.09625μm,均方根误差0.13412μm,达到补调值预测的精度要求。通过批量工件的加工测试,得出批量工件加工精度较未使用补调值预测补偿控制前显著提高。将提出的补调值预测方法应用于磨加工主动测量控制仪中,控制仪实现了自动补调并与机床形成反馈控制,提高了磨削加工工件的精度与磨加工系统智能化程度。 展开更多
关键词 模糊物元分析 pso-lssvm 补调值 在线测量
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基于PSO-LSSVM的非重构宽带压缩频谱感知方法 被引量：2
15
作者 殷晓虎 李加美 谢豪 《无线电工程》 北大核心 2023年第5期1207-1213,共7页
频谱感知是认知无线电的关键技术之一,而宽带环境使采样设备压力大,宽带压缩频谱感知有效地解决了此问题,但压缩重构造成巨大计算复杂度,并且传统检测方法受门限限制,在低信噪比下检测率低。提出将机器学习与非重构压缩感知技术应用到... 频谱感知是认知无线电的关键技术之一,而宽带环境使采样设备压力大,宽带压缩频谱感知有效地解决了此问题,但压缩重构造成巨大计算复杂度,并且传统检测方法受门限限制,在低信噪比下检测率低。提出将机器学习与非重构压缩感知技术应用到频谱感知当中的方法,原始信号经压缩感知得到测量值,对其进行采样协方差预处理后,通过改进PSO-LSSVM算法对数据进行训练分类,解决门限困扰,并适用于宽带频谱感知。仿真结果表明,此方法在低信噪比下,与传统检测相比有较好的检测结果。 展开更多
关键词 宽带频谱感知 pso-lssvm 压缩感知 非重构
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基于HHT变换的PSO-LSSVM耦合模型估算气象资料短缺地区ET0
16
作者 曾向辉 赵礼曦 张宇 《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期1-6,共6页
为准确估算气象资料短缺地区参考作物腾发量,构建了一种基于HHT变换的PSO-LSSVM耦合模型,并利用新疆和田气象站2000—2009年单日数据做训练、双日数据做验证。结果表明,该模型估算ET0方法明显优于常规的PSO-LSSVM和GRNN,预测精度较二者... 为准确估算气象资料短缺地区参考作物腾发量,构建了一种基于HHT变换的PSO-LSSVM耦合模型,并利用新疆和田气象站2000—2009年单日数据做训练、双日数据做验证。结果表明,该模型估算ET0方法明显优于常规的PSO-LSSVM和GRNN,预测精度较二者分别提高了15.7%~85.6%和15.8%~93.7%;该方法预测ET0的气象要素重要性为Rs〉Tmax〉Tmin〉RH〉Wn,利用该方法对气象要素组合为Tmax/Tmin/RH/Wn、Tmax/RH/Wn、Tmin/Wn、Wn条件下的ET0预测,MSE分别为0.407、0.185、0.149、0.135,说明该方法可以很好地估算资料缺失地区ET0。 展开更多
关键词 参考作物腾发量 HHT变换 pso-lssvm 预测模型
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基于PSO-LSSVM的疲劳裂纹漏磁定量识别技术 被引量：6
17
作者 邱忠超 张卫民 +1 位作者 高玄怡 张瑞蕾 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期1101-1104,1140,共5页
针对疲劳裂纹难以定量识别的问题,提出一种将主成分分析(PCA)和粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)相结合的建模方法,通过建立漏磁信号与疲劳裂纹宽度、深度之间的非线性映射关系,对疲劳裂纹宽度、深度进行定量识别.搭建漏磁检... 针对疲劳裂纹难以定量识别的问题,提出一种将主成分分析(PCA)和粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)相结合的建模方法,通过建立漏磁信号与疲劳裂纹宽度、深度之间的非线性映射关系,对疲劳裂纹宽度、深度进行定量识别.搭建漏磁检测系统,采用疲劳拉伸试验制备一系列疲劳裂纹样本,通过疲劳裂纹漏磁定量识别实验,建立漏磁缺陷样本库,对基于PSO-LSSVM的疲劳裂纹漏磁定量识别方法的可行性进行验证.结果表明,该方法能够有效定量识别尺寸小于1mm;疲劳裂纹的宽度、深度,误差在0.1mm左右. 展开更多
关键词 疲劳裂纹 pso-lssvm 定量识别 漏磁检测
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基于增量分析和PSO-LSSVM的热轧辊缝调平预测模型 被引量：12
18
作者 张卫 李天伦 +2 位作者 侯庆龙 何安瑞 邵健 《中国冶金》 CAS 北大核心 2021年第3期122-128,共7页
辊缝调平在保证热轧带钢板形质量和轧制稳定性中起着关键作用,目前以操作人员目测后经验调整为主,无法满足未来少人化、智能化轧制技术需求。为此,基于增量分析方法实现工艺参数增量因子提取,有效解决传统离散数据预测中部分信息丢失问... 辊缝调平在保证热轧带钢板形质量和轧制稳定性中起着关键作用,目前以操作人员目测后经验调整为主,无法满足未来少人化、智能化轧制技术需求。为此,基于增量分析方法实现工艺参数增量因子提取,有效解决传统离散数据预测中部分信息丢失问题;同时以粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数,使得参数选取更加科学。采用某钢厂1580热轧生产数据进行验证,结果表明,基于增量分析和PSO-LSSVM的预测模型能够较好地预测调平值及调平曲线趋势,精轧下游F5~F7调平预测精度在95%左右,可为现场调平策略设定提供辅助手段,也为今后无人化轧制技术的发展提供关键理论支撑。 展开更多
关键词 热连轧 辊缝调平预测 增量分析 pso-lssvm 板形控制
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基于PSO-LSSVM算法的脸型与男西装领型适配性研究 被引量：1
19
作者 周奕涵 徐一诺 +1 位作者 李涛 夏馨 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期92-98,共7页
为研究脸型与领型之间复杂的适配性视觉关系,使消费者能够根据自身脸型轮廓和比例匹配合适的领型,文章以男性脸型与男西服领型为研究对象,先对男性脸型与男西服领型进行特征提取及分类,共划分出12种脸型和20种领型。随后利用三维虚拟试... 为研究脸型与领型之间复杂的适配性视觉关系,使消费者能够根据自身脸型轮廓和比例匹配合适的领型,文章以男性脸型与男西服领型为研究对象,先对男性脸型与男西服领型进行特征提取及分类,共划分出12种脸型和20种领型。随后利用三维虚拟试衣技术建立出240个实验样本,通过主观问卷调研不同脸型与领型组合搭配的视觉效果适配度评价。最后,将脸型和领型的搭配作为模型输入值,主观视觉适配度评价作为模型输出值,并采用PSO-LSSVM算法建立脸型和领型适配度预测模型。结果表明,采用PSO-LSSVM算法的模型均方根误差为0.077 6,平均绝对误差为0.057 3;相对于PSO-RBF神经网络算法,均方根误差降低0.041 1,平均绝对误差降低0.037 6。该预测模型可为消费者线上选购、企业新品精准研发与营销、个性化定制提供一定的参考。 展开更多
关键词 脸型 男西装领型 PSO-RBF神经网络 pso-lssvm算法 适配度预测
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基于AFSA-PSO-LSSVM的风电机组齿轮箱故障诊断 被引量：6
20
作者 王一宁 甄成刚 韩瑶瑶 《郑州大学学报（理学版）》 北大核心 2022年第3期81-87,共7页
针对LSSVM算法参数优化选取的问题,提出一种结合人工鱼群(AFSA)和粒子群优化(PSO)的混合智能算法,优化LSSVM的参数,利用AFSA算法进行全局寻优搜索参数初值,PSO算法局部更新最优解、加速跳出局部最优。最后通过对风电机组齿轮箱振动加速... 针对LSSVM算法参数优化选取的问题,提出一种结合人工鱼群(AFSA)和粒子群优化(PSO)的混合智能算法,优化LSSVM的参数,利用AFSA算法进行全局寻优搜索参数初值,PSO算法局部更新最优解、加速跳出局部最优。最后通过对风电机组齿轮箱振动加速度数据进行模拟实验,建立了PSO-LSSVM、AFSA-LSSVM和AFSA-PSO-LSSVM算法模型。实验结果表明,AFSA-PSO-LSSVM相较于PSO-LSSVM和AFSA-LSSVM模型,收敛速度更快、精度更高,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 风电机组 齿轮箱 故障诊断 AFSA-pso-lssvm
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