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基于多输出支持向量回归的声发射源平面定位

仪器仪表学报 2011年第9期32卷 2139-2145页

作者：于金涛丁明理王祁哈尔滨工业大学自动化测试与控制系哈尔滨150001 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028

为了解决直升机动部件疲劳损伤定位问题,提出了基于多输出支持向量回归算法的声发射源平面定位方法。以声发射信号的多个时域参数作为输入,破损点的平面坐标(x,y)作为输出,用支持向量回归机逼近输入输出之间的非线性映射关系,然后利用... 详细信息

为了解决直升机动部件疲劳损伤定位问题,提出了基于多输出支持向量回归算法的声发射源平面定位方法。以声发射信号的多个时域参数作为输入,破损点的平面坐标(x,y)作为输出,用支持向量回归机逼近输入输出之间的非线性映射关系,然后利用支持向量回归机的泛化推广能力,实现声发射源的平面定位。通过碳纤维材料试件断铅定位试验结果表明:该方法有效的实现了声发射源的平面定位,并且在收敛速度和定位精度上优于RBF神经网络。

关键词：多输出支持向量回归机 RBF神经网络平面定位断铅试验声发射

基于M-SVR与RVFLNs的高炉十字测温中心温度估计

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东北大学学报（自然科学版） 2017年第5期38卷 614-619页

作者：周平尤磊刘记平张兴东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

由于高炉中心温度较高,十字测温中心位置传感器极易损坏,并且更换周期长,因而导致无法及时判断炉顶煤气流分布.采用多输出支持向量回归(M-SVR)和随机权神经网络(RVFLNs)两种数据驱动智能建模方法建立高炉十字测温中心带温度估计模型,并... 详细信息

由于高炉中心温度较高,十字测温中心位置传感器极易损坏,并且更换周期长,因而导致无法及时判断炉顶煤气流分布.采用多输出支持向量回归(M-SVR)和随机权神经网络(RVFLNs)两种数据驱动智能建模方法建立高炉十字测温中心带温度估计模型,并基于实际工业数据对建立的模型进行验证和比较分析.结果表明,在样本数量较小时,M-SVR模型和RVFLNs模型都具有较好的温度估计效果,但当样本数量充足时,M-SVR模型的泛化性能和估计精度更优于RVFLNs模型.

关键词：高炉炼铁十字测温温度估计多输出支持向量回归机随机权神经网络

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基于支持向量机的金融市场非线性特征分析

基于支持向量机的金融市场非线性特征分析

作者：翟东旭天津科技大学

学位级别：硕士

支持向量机理论(Support Vector Machines简称SVM)是一种专门的小样本理论,它避免了人工神经网络等方法的网络结构难于确定、过学习和欠学习以及局部极小等问题,被认为是目前针对小样本的分类、回归等问题的最佳理论,为解决非线性问题... 详细信息

支持向量机理论(Support Vector Machines简称SVM)是一种专门的小样本理论,它避免了人工神经网络等方法的网络结构难于确定、过学习和欠学习以及局部极小等问题,被认为是目前针对小样本的分类、回归等问题的最佳理论,为解决非线性问题提供了一个新思路。随着现代科学技术爆炸式的发展以及应用和生产社会化和国际化程度的大幅度提高,世界经济一体化成为当代社会发展的一个基本特征。汇率作为国际金融关系乃至经济关系正常发展的重要纽带,发挥着日益重要的作用。因此,正确分析与预测汇价及其波动对于金融政策与投资决策的制定有着至关重要的意义。支持向量回归机(SVR)是处理回归问题的优秀方法之一,是一种重要的研究汇率预测的非参数化方法。而对于实际应用中经常会出现的多输入多输出函数回归问题,目前多采用多输出的支持向量回归机(MSVR)来处理。由于函数的多输出之间具有很强的关联性,MSVR在模型构造上较为复杂,从而也使得预测精度的提高、误差的估计和处理变得较为困难。本文首先根据信息几何的基本原理,针对多输出支持向量回归机构造上的复杂性,通过数据依赖对核函数进行构建,提出了一种使用数据依赖核函数的MSVR,能够有效的降低MSVR的预测误差,并且给出了数据依赖核函数的相应Mercer核验证。最后将结果用于汇率预测。实验结果表明,该方法能有效地提高MSVR的预测精度。其次,多输出的支持向量回归机主要考虑到各个输出之间的相关性,最终实现只通过一个最优化问题就可解决多输出系统的回归估计,但由于各个输出的相关性和模型参数选择等种种原因,其参数的选择和误差处理较为困难。本文根据MSVR模型构造上的基本原理,提出了一种用于MSVR的LOO误差界,能够有效的估计MSVR的预测误差。最后将结果用于汇率预测。实验结果表明,该方法能有效地用于MSVR的误差估计和处理,并度量MSVR的性能。

关键词：多输出支持向量回归机数据依赖核函数 LOO误差界汇率预测

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基于MSVR的六维腕力传感器静态解耦算法

数据采集与处理 2019年第4期34卷 736-743页

作者：茅晨高翔徐国政宋爱国南京邮电大学自动化学院南京210023 东南大学仪器科学与工程学院南京210096

针对维间耦合会影响六维腕力传感器测量精度的问题,提出了基于多输出支持向量回归机(Multi-output support vector regression,MSVR)的解耦算法。以实验室研制的六维腕力传感器为例进行静态标定实验,使用基于MSVR的解耦算法以及传统的... 详细信息

针对维间耦合会影响六维腕力传感器测量精度的问题,提出了基于多输出支持向量回归机(Multi-output support vector regression,MSVR)的解耦算法。以实验室研制的六维腕力传感器为例进行静态标定实验,使用基于MSVR的解耦算法以及传统的基于最小二乘求解标定矩阵的解耦算法对标定数据进行处理分析。实验结果表明,本文提出的解耦算法稳定可靠,能有效抑制维间耦合的干扰,具有较高的解耦精度。

关键词：维间耦合六维腕力传感器多输出支持向量回归机解耦算法

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燃气蒸汽联合循环机组燃气轮机建模与仿真

燃气蒸汽联合循环机组燃气轮机建模与仿真

作者：王如蓓华北电力大学

学位级别：硕士

近年来环境污染问题日趋严峻,燃气蒸汽联合发电机组以燃烧清洁能源天然气为主,大大降低了污染物的排放,因此在近几年里发展迅速。燃气轮机是联合发电机组重要组成部分,对其进行建模研究已成为发展联合发电机组的研究热点。燃气轮机系统... 详细信息

近年来环境污染问题日趋严峻,燃气蒸汽联合发电机组以燃烧清洁能源天然气为主,大大降低了污染物的排放,因此在近几年里发展迅速。燃气轮机是联合发电机组重要组成部分,对其进行建模研究已成为发展联合发电机组的研究热点。燃气轮机系统是一个非线性、强耦合系统,基于传统的机理分析法很难得到系统精确的数学模型。因此深入研究基于智能算法的燃气轮机系统建模对于燃气轮机系统仿真、故障诊断等工作具有重要的意义。本文首先对燃气蒸汽联合循环发电机组燃气轮机部分的建模方法进行研究,对燃气轮机的主要部分压气机、燃烧室以及透平进行机理分析,确定了燃气轮机系统是一个以燃料量、入口可转导叶(IGV)开度和转速为输入,以燃气轮机功率和透平排气温度为输出的多入多出系统。多输出支持向量回归机(Multi-Output Support Vector Regression,MSVR)适用于小样本、非线性的多入多出系统建模。结合工业现场实际运行数据,建立燃气轮机系统全工况MSVR模型,通过网格搜索法来确定MSVR模型参数,分别在几个典型工况下对MSVR模型进行测试,验证模型的通用性以及曲线拟合精度。MSVR模型在不稳定工况条件下误差大,模型精度低。为提高建模精度和模型的全工况通用性,使用混沌粒子群算法(CPSO)优化MSVR模型参数。混沌粒子群算法弥补了标准粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,对CPSO-MSVR模型进行多工况仿真实验。实验结果表明,采用CPSO算法优化模型参数提高了MSVR模型的精度,建立的燃气轮机系统CPSO-MSVR模型具有良好的全工况通用性。

关键词：燃气轮机多输出支持向量回归机建模混沌粒子群

综合数据交互下的文化演艺市场决策支持系统研究

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综合数据交互下的文化演艺市场决策支持系统研究

作者：李枚芳上海交通大学

学位级别：硕士

不同于传统的机械设计,电影和文化演出的票价研究以及其市场预测已成为当下国内外研究热点。相比于目前广泛利用机器学习方法研究的电影票房预测,文化演艺市场的研究尚处于空白状态。此现状主要归因于文化演艺市场的演出样本量少且不对... 详细信息

不同于传统的机械设计,电影和文化演出的票价研究以及其市场预测已成为当下国内外研究热点。相比于目前广泛利用机器学习方法研究的电影票房预测,文化演艺市场的研究尚处于空白状态。此现状主要归因于文化演艺市场的演出样本量少且不对外公开,票价等级较多。本文是关于综合数据交互下的文化演艺市场决策支持系统的设计、开发与研究,主要包括演出场次的预测,票价等级的设定,与对应票张销量的预测,辅助决策者做出相关决策。在数据库中,每个项目设有八个不同的属性来相对全面精确的描述每项演出,在每个属性下支持多标签表示。本文提出“关注度”这一概念,基于互联网开放数据的网络爬虫技术来量化每项演出在网络上的普及和宣传程度。支持向量回归机用来构建预测模型,其参数优化采用遗传算法和粒子群优化算法。价格效用函数用来构建决策者对于价格设定的风险偏好,本文分别对风险中立和风险偏好进行研究。文化演艺市场的预测属于多输入多输出问题,支持向量回归机最初是用来预测单输出问题,在该问题上,会失去优势。所以,本文提出一种基于多输出支持向量回归机的多输入多输出策略,该策略快速、高效,并具有较好的鲁棒性和较高的可靠性。

关键词：决策支持系统支持向量回归机遗传算法粒子群算法多输出支持向量回归机价格效用函数

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小修作业中油管缺陷检测技术研究

小修作业中油管缺陷检测技术研究

作者：赵洪辉西南石油大学

学位级别：硕士

油井中的油管所处环境特殊,一方面油管会受到具有腐蚀特性介质影响,长时间会发生化学腐蚀,出现穿孔、凹槽、大面积减薄等缺陷;另一方面在地质和工程等因素的影响下,油管会发生物理变形出现偏磨、弯曲和开裂等情况。本文以漏磁无损检测... 详细信息

油井中的油管所处环境特殊,一方面油管会受到具有腐蚀特性介质影响,长时间会发生化学腐蚀,出现穿孔、凹槽、大面积减薄等缺陷;另一方面在地质和工程等因素的影响下,油管会发生物理变形出现偏磨、弯曲和开裂等情况。本文以漏磁无损检测技术为基础,在小修作业过程中开展油井油管缺陷实时检测,采用有限元仿真与现场实验相结合的方式,重点研究了油管漏磁检测中缺陷处漏磁场分布情况、漏磁信号去噪技术和缺陷量化识别等几个方面,进而为油管的分级处理和再利用提出建议。首先,基于漏磁油管缺陷检测原理,以待检测油管为研究对象,利用多物理场耦合软件建立有限元仿真模型进行仿真实验研究。对油管缺陷轮廓尺寸发生变化其漏磁场情况进行研究,获得对应漏磁场的变化规律,确定了缺陷的深度、长度和宽度变化与漏磁场特征量的变化关系,为缺陷的量化反演提供支撑。对比分析了同一参数缺陷分别位于管道内壁、管道外壁时,其对应的漏磁场信号的异同。其次,在小修作业中搭建了油管缺陷检测系统,实现了实时对油管缺陷引起的漏磁场检测。由于油管所处环境特殊,检测信号会受到多种噪声的污染,为了有效的去除噪声,开展了缺陷漏磁信号的去噪研究,对比研究了集合经验模态分解法与互补集合经验模态分解法对缺陷漏磁信号的去噪,结果表明利用互补集合经验模态分解法的去噪效果优于集合经验模态分解法的去噪效果。在互补集合经验模态分解基础上,对分解后的本征模函数进行分析,发现部分用于重构的本征模函数还含有噪声,为此引入互信息思想,提出了一种基于粒子群优化小波阈值法对含噪本征模函数进行再去噪,以提高漏磁信号信噪比,并与小波阈值法去噪进行了对比研究,结果表明本文所提方法去噪后的信号信噪比优于常规小波阈值法的重构漏磁信号信噪比,可为油管缺陷量化反演提供了有利条件。最后,为提高油管缺陷量化反演精度,进行了油管内、外缺陷区分与缺陷量化反演。针对油管内、外缺陷区分问题,开展了基于数字信号差分法的多传感器融合油管内外壁缺陷区分研究;针对缺陷量化反演的问题,根据选取的特征量,引入了多输出支持向量回归机模型;为了解决多输出支持向量回归机模型中参数难以确定的问题和克服粒子群局部最优化的问题,本文采用遗传算法与粒子群算法相结合来优化缺陷反演模型的参数,结果表明其能够对油管缺陷深度尺寸为0.5mm及以上的缺陷深度较准确的定量反演;缺陷长度较长时,长度反演效果较好。

关键词：小修作业漏磁检测有限元仿真信号去噪多输出支持向量回归机反演