基于WSVM的火电机组能效寻优及运行状态评价

1

作者 王志杰 吕当振 +1 位作者 田红 刘帅 《热能动力工程》 北大核心 2025年第2期67-75,共9页

为了提升火电机组在全工况范围内的能效水平,提出了基于加权支持向量机(WSVM)的火电机组能效寻优及运行状态评价方法:首先,利用机组运行数据,依据稳定性判据和样本密度法筛除非稳态及异常工况下的运行数据;其次,采用能效择优方法确定模... 为了提升火电机组在全工况范围内的能效水平,提出了基于加权支持向量机(WSVM)的火电机组能效寻优及运行状态评价方法:首先,利用机组运行数据,依据稳定性判据和样本密度法筛除非稳态及异常工况下的运行数据;其次,采用能效择优方法确定模型训练时的样本权重,利用WSVM建立火电机组能效寻优模型,依据该模型获得火电机组各工况下主要指标及参数最优值;最后,在机组运行过程中,将获得的最优值与过程值进行对比,并通过构建的Mandani模糊评价模型实现对机组运行状态的实时量化评价。通过对某660 MW超临界火电机组的应用实例表明:在30%~100%额定负荷区间,基于WSVM方法获得的最优供电煤耗较聚类算法低0.9~4.8 g/(kW·h),能较好地反映火电机组能效最优状态,为判断机组节能降耗空间提供依据;基于模糊模型的状态评价,可为火电机组运行优化调整提供指导。 展开更多

关键词 火电机组 加权支持向量机 能效 模糊模型 状态评价

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基于CNN-WSVM的阀门粘滞检测方法 被引量：1

2

作者 田静 王志国 刘飞 《化工自动化及仪表》 CAS 2024年第5期805-810,829,共7页

针对实际中粘滞与非粘滞数据不均衡问题,提出基于卷积神经网络和加权支持向量机融合的阀门粘滞检测方法(CNN-WSVM)。首先搭建仿真控制回路生成不同工况的回路运行数据,然后利用一维卷积神经网络模型提取特征,再使用惩罚项系数可调的加... 针对实际中粘滞与非粘滞数据不均衡问题,提出基于卷积神经网络和加权支持向量机融合的阀门粘滞检测方法(CNN-WSVM)。首先搭建仿真控制回路生成不同工况的回路运行数据,然后利用一维卷积神经网络模型提取特征,再使用惩罚项系数可调的加权支持向量机实现对阀门状态的分类。在仿真数据集和开源工业数据集中的验证结果表明:该方法相较于仅使用卷积神经网络,在数据不均衡情况下,能够显著提高粘滞数据检测准确率,同时在真实工业场景中具有较好的泛化能力。 展开更多

关键词 阀门 粘滞检测 不均衡数据 卷积神经网络 加权支持向量机 阀门状态分类

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改进P-WSVM的矿区积水塌陷地信息提取 被引量：10

3

作者 范忻 汪云甲 +1 位作者 王行风 张书建 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2012年第4期82-84,共3页

煤矿区积水塌陷地的动态监测是矿产资源管理的重要方面。针对积水塌陷地的光谱特征和空间结构特征的特点,本文引入非平衡数据集分类思想,提出一种改进的P-WSVM方法。实验表明:基于改进的P-WSVM方法能够快速、准确地提取积水塌陷地信息,... 煤矿区积水塌陷地的动态监测是矿产资源管理的重要方面。针对积水塌陷地的光谱特征和空间结构特征的特点,本文引入非平衡数据集分类思想,提出一种改进的P-WSVM方法。实验表明:基于改进的P-WSVM方法能够快速、准确地提取积水塌陷地信息,并达到良好的效果。 展开更多

关键词 P-wsvm 遥感 积水塌陷地 非平衡数据集

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基于k-余弦曲率和WSVM的骨龄识别方法 被引量：5

4

作者 李新华 赵娟 +1 位作者 袁振宇 王晨旸 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第8期158-161,共4页

引入图像处理技术进行骨龄识别是目前骨龄研究的热点,提出一种基于k-余弦曲率和小波支持向量机(WSVM)的骨龄识别方法。首先对手腕骨X光图像进行预处理,通过k-余弦曲率算法定位指骨关键点,然后分割指骨特征区域,提取骨骺发育过程中的几... 引入图像处理技术进行骨龄识别是目前骨龄研究的热点,提出一种基于k-余弦曲率和小波支持向量机(WSVM)的骨龄识别方法。首先对手腕骨X光图像进行预处理,通过k-余弦曲率算法定位指骨关键点,然后分割指骨特征区域,提取骨骺发育过程中的几何特征作为骨龄的研究参数,最后,根据"中国人手腕骨发育标准——CHN法",利用WSVM多分类算法对特征骨块按等级进行分类,综合各个骨骼的等级识别骨龄。实验表明,该方法能有效地对特征骨块进行分期,从而对骨龄识别具有较高的识别率和稳定性。 展开更多

关键词 k-余弦曲率 wsvm 特征提取 CHN 骨龄识别

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基于多特征和WSVM的SAR图像河流目标检测 被引量：5

5

作者 吴一全 李海杰 宋昱 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1288-1293,共6页

为进一步提高合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中河流目标检测的准确性,本文提出了基于多特征和小波支持向量机(wavelet support vector machine,WSVM)的SAR图像河流目标检测方法。首先使用均值比表示像素点邻域的灰度特... 为进一步提高合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中河流目标检测的准确性,本文提出了基于多特征和小波支持向量机(wavelet support vector machine,WSVM)的SAR图像河流目标检测方法。首先使用均值比表示像素点邻域的灰度特征,Gabor小波提取其纹理特征,并将其融合构造训练样本;然后将归一化处理后的特征矩阵输入WSVM进行训练,并利用训练好的WSVM对图像的每个像素点进行分类;最后根据河流的区域连通性和面积、形状特征,去除阴影、湖泊等与河流相似的区域。大量实验结果表明,与其他河流目标检测方法相比,本文方法检测的河流目标更加完整,背景与河流的误分区域更少,河流边缘保持得更好。 展开更多

关键词 河流目标检测 合成孔径雷达图像 多特征 小波支持向量机 均值比 GABOR小波 区域连通性

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基于小波支持向量机的交通流预测及分析

6

作者 吴文杰 《商丘职业技术学院学报》 2025年第5期74-81,共8页

根据交通流的可预测性分析,选择支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)作为预测模型设计基础,采用小波函数作为核函数,构造了一种基于小波核函数的支持向量机(Wavelet Support Vector Machines,简称WSVM)预测模型,利用网格搜索... 根据交通流的可预测性分析,选择支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)作为预测模型设计基础,采用小波函数作为核函数,构造了一种基于小波核函数的支持向量机(Wavelet Support Vector Machines,简称WSVM)预测模型,利用网格搜索法对该模型的相关参数寻优,经参数分析后对其进行改进,而设计出了一种改进的小波支持向量机预测模型,经过对预测模型进行仿真对比,改进的预测模型能有效提高交通流预测的可靠性和综合预测性能. 展开更多

关键词 交通流预测 wsvm 网格搜索法

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关于支持向量分类机算法的研究 被引量：6

7

作者 范玉妹 赵丽丽 《石家庄铁道学院学报》 2007年第3期31-36,共6页

研究分析了标准的支持向量机(C-SVM)、v支持向量机(v-SVM)等五种算法,利用仿真实验从分类精度,计算效率,扩展性等五个方面对上述五种算法进行了分析比较。

关键词 分类 支持向量机(SVM) C-SVM v-SVM wsvm PSVM LS-SVM

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基于小波包能量熵和PSO的轴承故障诊断方法 被引量：2

8

作者 费扬 杜庆治 《信息技术》 2018年第4期45-49,共5页

支持向量机(SVM)在识别滚动轴承故障过程中,由于其参数选择并非最优导致识别率不高。为解决这一问题,提出了基于小波包能量熵和粒子群优化WSVM的滚动轴承故障诊断方法。首先,获取滚动轴承的振动信号,将信号进行小波包变换计算出小波包... 支持向量机(SVM)在识别滚动轴承故障过程中,由于其参数选择并非最优导致识别率不高。为解决这一问题,提出了基于小波包能量熵和粒子群优化WSVM的滚动轴承故障诊断方法。首先,获取滚动轴承的振动信号,将信号进行小波包变换计算出小波包能量熵;其次,将小波包能量熵作为故障特征初步判断轴承是否发生故障;然后对各状态的特征向量集进行训练,建立WSVM故障诊断模型,采用粒子群优化算法对WSVM进行参数最优化;最后,将测试样本输入到训练好的向量机中,根据输出结果准确判断出工作状态与故障类型,还可计算得出故障识别率。结果表明:该方法能有效地判断出轴承故障类型,识别率高。 展开更多

关键词 轴承故障诊断 小波包能量熵 特征提取 wsvm PSO

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基于改进SVC的金融时间序列预测

9

作者 张正阳 陈静 《现代商业》 2014年第5期39-40,共2页

针对金融时间序列高噪声,强非线性和不确定性等特点,对传统加权支持向量机(WSVM)进行了改进.提出了基于改进加权支持向量机和再加权支持向量机(RWSVM)的金融时间序列预测方法.研究表明,与传统加权支持向量机相比,改进的加权支持向量机... 针对金融时间序列高噪声,强非线性和不确定性等特点,对传统加权支持向量机(WSVM)进行了改进.提出了基于改进加权支持向量机和再加权支持向量机(RWSVM)的金融时间序列预测方法.研究表明,与传统加权支持向量机相比,改进的加权支持向量机有效地提高了金融时间序列预测的精度。 展开更多

关键词 金融时间序列 加权支持向量机(wsvm) 再加权支持向量机

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基于主动学习和加权支持向量机的工业故障识别 被引量：3

10

作者 朱东阳 沈静逸 +1 位作者 黄炜平 梁军 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期697-705,共9页

针对流程工业过程中有标签故障样本少,样本标注代价昂贵,样本集存在类不平衡以及样本孤点问题,研究基于最优次优标号(BvSB)和加权支持向量机(WSVM)的工业故障分类方法.通过综合考虑样本的信息度和代表性以及样本中可能存在的孤立点,提... 针对流程工业过程中有标签故障样本少,样本标注代价昂贵,样本集存在类不平衡以及样本孤点问题,研究基于最优次优标号(BvSB)和加权支持向量机(WSVM)的工业故障分类方法.通过综合考虑样本的信息度和代表性以及样本中可能存在的孤立点,提出改进的主动学习算法,用于挖掘那些对当前分类器模型最有价值的样本进行标注.在支持向量机训练学习中,对不同样本采用不同的权重系数,不同类别赋予不同的惩罚因子,减少了样本分布不平衡时对主动学习和分类精度的影响,充分考虑样本点在特征空间的分布情况,提出新的惩罚系数选取方法.以TE过程为例,实验结果证明,提出的方法能够在获得较高故障分类准确率的情况下减少标注负担. 展开更多

关键词 主动学习 加权支持向量机(wsvm) 惩罚系数 故障分类

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结合缠论和深度学习的股价拐点预测研究 被引量：2

11

作者 田红丽 杨莹莹 闫会强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第16期319-325,共7页

针对股市存在伪分型且分型数据集的类别样本不平衡问题,提出了一种结合缠论和深度学习的拐点预测方法(SMOTE-FLCN-WSVM)。在缠论的基础上,对数据集进行拐点的标注。深度学习模型从数据、特征以及分类算法三个层面对不平衡问题进行改进... 针对股市存在伪分型且分型数据集的类别样本不平衡问题,提出了一种结合缠论和深度学习的拐点预测方法(SMOTE-FLCN-WSVM)。在缠论的基础上,对数据集进行拐点的标注。深度学习模型从数据、特征以及分类算法三个层面对不平衡问题进行改进。首先采用SMOTE过采样算法对数据集进行预处理;再针对不平衡数据集特征提取困难的问题,使用引入Focal Loss的卷积神经网络挖掘数据的深层特征;然后利用引入类别权重参数的支持向量机对提取的特征进行分类。实验从实用性与有效性出发,选择绝对收益、相对收益与准确率对模型进行对比实验与收益评估。实验结果表明,所提模型具有可行性与实际应用价值。 展开更多

关键词 缠论 合成少数类过采样技术(SMOTE) 焦点损失函数 卷积神经网络(CNN) 加权支持向量机(wsvm)

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一种基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法 被引量：20

12

作者 张义荣 鲜明 +1 位作者 肖顺平 王国玉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第6期64-68,共5页

实现了一种粗糙集属性约简和支持向量机分类相结合的异常入侵检测方法。针对网络连接记录特征属性高维的特点,采用粗糙集属性约简的方法压缩数据空间,然后采用v-SVM两分类方法处理约简和正规化后的数据。基于DARPA1998数据源的实验表明... 实现了一种粗糙集属性约简和支持向量机分类相结合的异常入侵检测方法。针对网络连接记录特征属性高维的特点,采用粗糙集属性约简的方法压缩数据空间,然后采用v-SVM两分类方法处理约简和正规化后的数据。基于DARPA1998数据源的实验表明,与采用全部属性的v-SVM两分类方法相比,该方法具有与之相当的分类精度,但有效地降低了检测时间,减少了存储空间。 展开更多

关键词 异常检测 粗糙集理论 属性约简 υ-SVM算法 异构值差度量(HVDM)

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基于模糊信息粒化与小波支持向量机的滚动轴承性能退化趋势预测 被引量：12

13

作者 陈法法 杨勇 +1 位作者 陈保家 陈从平 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1655-1661,共7页

针对滚动轴承的性能退化指标及其波动范围难以有效预测的问题,提出了一种基于模糊信息粒化与小波支持向量机的滚动轴承性能退化趋势预测方法。首先以一定的时间间隔采集滚动轴承运行过程中的振动信号序列,提取各个振动信号序列的特征指... 针对滚动轴承的性能退化指标及其波动范围难以有效预测的问题,提出了一种基于模糊信息粒化与小波支持向量机的滚动轴承性能退化趋势预测方法。首先以一定的时间间隔采集滚动轴承运行过程中的振动信号序列,提取各个振动信号序列的特征指标,对特征指标序列进行模糊信息粒化,进而提取各个粒化窗口的有效分量信息;随后通过构建小波支持向量机对各个指标分量分别建立预测模型,实现对滚动轴承性能退化指标的退化趋势及波动范围的预测。实验结果表明,该预测方法可以有效跟踪滚动轴承性能衰退指标的变化趋势,并对其指标的波动范围进行有效预测。 展开更多

关键词 模糊信息粒化 小波支持向量机 滚动轴承 退化趋势预测

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基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机的高光谱遥感影像分类 被引量：27

14

作者 谭琨 杜培军 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期142-147,共6页

针对支持向量机用于高光谱遥感影像分类存在的分类精度不高、参数选择困难等问题,提出一种再生核Hilbert空间的小波核。其可以逼近任意非线性函数,能够有效改进参数估计的效果,进而实现基于再生核Hilbert空间的小波核函数支持向量机(小... 针对支持向量机用于高光谱遥感影像分类存在的分类精度不高、参数选择困难等问题,提出一种再生核Hilbert空间的小波核。其可以逼近任意非线性函数,能够有效改进参数估计的效果,进而实现基于再生核Hilbert空间的小波核函数支持向量机(小波支持向量机)。并选取北京昌平地区的国产高光谱数据operational modular imaging spec-trometer II(OMIS II)和意大利Pavia大学ROSIS高光谱数据进行试验。结果表明,应用Coiflet小波核函数时能获得较高分类精度。 展开更多

关键词 高光谱遥感 小波支持向量机 再生核HILBERT空间

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最小二乘小波支持向量机的DNA序列分类方法 被引量：9

15

作者 冼广铭 曾碧卿 冼广淋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期222-225,共4页

目前使用的已有SVM核函数,在分类中不能逼近某一L(2R)(平方可积空间)子空间上的任意分类界面。针对上述问题,在支持向量机的核函数方法和小波框架理论的基础上,提出了LS-WSVM结构模型。实验结果表明,和标准的SVM和LS-SVM比较起来,在同... 目前使用的已有SVM核函数,在分类中不能逼近某一L(2R)(平方可积空间)子空间上的任意分类界面。针对上述问题,在支持向量机的核函数方法和小波框架理论的基础上,提出了LS-WSVM结构模型。实验结果表明,和标准的SVM和LS-SVM比较起来,在同等条件下,LS-WSVM在分类方面具有优良的特征提取性能。 展开更多

关键词 支持向量机 核函数 最小二乘小波支持向量机 分类

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新型小波支持向量机在波动率预测中的实证研究 被引量：4

16

作者 汤凌冰 盛焕烨 汤凌霄 《系统工程》 CSCD 北大核心 2009年第1期87-91,共5页

运用支持向量机进行广义自回归条件异方差(GARCH)模型预测所面临的一个主要问题就是普通核函数难以准确捕捉股指波动率的聚集特征。然而小波函数却具备以任意时间粒度在任意位置刻画任一时间序列的能力。因此,本文基于小波分析与核函数... 运用支持向量机进行广义自回归条件异方差(GARCH)模型预测所面临的一个主要问题就是普通核函数难以准确捕捉股指波动率的聚集特征。然而小波函数却具备以任意时间粒度在任意位置刻画任一时间序列的能力。因此,本文基于小波分析与核函数理论,构造了一个满足mercer条件的多尺度小波核来解决这一问题。通过真实股指数据分析,小波支持向量机在波动率预测中的有效性获得了证实。 展开更多

关键词 小波支持向量机 广义自回归条件异方差模型

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基于小波支撑矢量机的陀螺仪漂移预测 被引量：3

17

作者 陈伟 胡昌华 方华元 《电光与控制》 北大核心 2006年第2期97-100,共4页

提出了基于小波支撑矢量机的导弹惯性器件故障预报方法。将子波核函数应用于支撑矢量机,得到小波支撑矢量机(WSVM)方法,用于某陀螺仪漂移时间序列预测中,预测精度优于基于传统核函数的支撑矢量机。通过仿真实验证明了算法的有效性和可... 提出了基于小波支撑矢量机的导弹惯性器件故障预报方法。将子波核函数应用于支撑矢量机,得到小波支撑矢量机(WSVM)方法,用于某陀螺仪漂移时间序列预测中,预测精度优于基于传统核函数的支撑矢量机。通过仿真实验证明了算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 子波核函数 小波支撑矢量机 惯性器件 故障预报

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基于小波支持向量机的金融预测 被引量：2

18

作者 汤凌冰 盛焕烨 汤凌霄 《湘潭大学自然科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期12-15,共4页

基于小波分析与支持向量核函数理论构造了一个小波支持向量机(WSVM),用以预测金融时间序列的波动率.与采用高斯核的标准支持向量机相比,由于小波核结合了小波分析的多分辨特性,因此可以更好地逼近任意非线性函数.仿真实验表明,小波支持... 基于小波分析与支持向量核函数理论构造了一个小波支持向量机(WSVM),用以预测金融时间序列的波动率.与采用高斯核的标准支持向量机相比,由于小波核结合了小波分析的多分辨特性,因此可以更好地逼近任意非线性函数.仿真实验表明,小波支持向量机在股指收益波动率预测中具有较好性能. 展开更多

关键词 波动率 小波支持向量机

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基于小波支持向量机模型的矿区生态安全评价方法研究 被引量：5

19

作者 谭吉玉 刘高常 《黄金科学技术》 CSCD 2020年第6期902-909,共8页

生态环境质量诊断和安全评价是保障矿区经济高质量发展的重要组成部分。针对当前矿区生态安全评价方法精度不高的问题,从生态环境质量、污染物排放、生态保护、环境承载力和系统协调5个方面构建评价指标体系。通过核函数选择,构造广义... 生态环境质量诊断和安全评价是保障矿区经济高质量发展的重要组成部分。针对当前矿区生态安全评价方法精度不高的问题,从生态环境质量、污染物排放、生态保护、环境承载力和系统协调5个方面构建评价指标体系。通过核函数选择,构造广义最优分类超平面,将小波理论和支持向量机方法有机结合,建立联合评价模型,并运用于G稀土矿区进行实例验证。结果表明:该稀土矿区Ⅰ级风险区域(即环境差区)有10个,Ⅱ级风险区域(即环境较差区)为8个。与GIS识别结果比较,模型的误差率为5%,说明模型具有较好的预警精度。模型整体预测性能较优,在非线性时间序列领域具有很好的表现和应用前景。 展开更多

关键词 矿区 生态安全 评价模型 小波支持向量机 核函数 GIS

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基于小波支撑矢量机非线性组合预测的导弹惯性器件故障预报 被引量：2

20

作者 陈伟 胡昌华 樊红东 《战术导弹技术》 北大核心 2006年第4期84-88,共5页

组合预测是预测领域的一个重要的研究方向.结合支撑矢量机和小波理论的优点,提出了一种基于小波支撑矢量机的非线性组合预测模型,其预测精度比各种单一预测方法大大提高.将该组合预测模型用于导弹惯性器件故障预报中,仿真结果验证了算... 组合预测是预测领域的一个重要的研究方向.结合支撑矢量机和小波理论的优点,提出了一种基于小波支撑矢量机的非线性组合预测模型,其预测精度比各种单一预测方法大大提高.将该组合预测模型用于导弹惯性器件故障预报中,仿真结果验证了算法的可行性和有效性. 展开更多

关键词 子波核函数 小波支撑矢量机 组合预测 惯性器件 故障预报

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