有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义VMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了变分模态分解(VMD)、多尺度特征提取(MFE)、支持向量机(SVM)和长短期记忆神经网…
LSSVM 是在SVM 基础上的改进,它采用最小二乘线性方程作为其损失函数,用等式约束代替了标准支持向量机中的不等式约束。这样,将二次规划问题转化为求解线性方程组,简化了计算复杂程度,提高了算法的收敛速度,有助于对具有非线性特性短期电力负荷的有效拟合。具体步骤如下。 设给定一组训练样本集: LSSVM 的核心原理是...
第三步:选择OC选项下的 “CPU 特征”。 进入后出现以下界面,可以看到 SVM Mode 选项后面为【禁止】状态。 点击SVM Mode,进入后选择键盘上下键将状态设置成【允许】后回车即可。 第四步:设置完成后,点击SETTINGS选项,然后点击右边的 “保存并退出”。 然后进入以下界面,再点击 “储存变更并重新启动”。 最后,会...
故障诊断由于行星齿轮箱振动信号的故障特征难被提取,故采用变分模态分解(VMD)能量熵与支持向量机(SVM)相结合的方式实现行星齿轮箱故障诊断.首先利用VMD方法将振动信号分解为不同尺度的内禀模态函数(IMF)并提取各IMF的能量熵值构成特征矩阵,其次利用粒子群算法(PSO)对支持向量机的惩罚因子和核函数优化,最后将特征矩阵...
为了解决这个问题,提出了一种基于变分模态分解-支持向量机(VMD-SVM)框架的新型智能轨道预测方法。首先,定义了伪阻力系数的概念,将轨道预测问题转化为伪阻力系数预测问题。其次,利用VMD方法分析空间天气参数与伪阻力系数之间的关系,显示出强相关性。此外,结合空间天气特征参数的支持向量机模型被用来预测伪阻力系数,显著...
OpenCV Python SVM 学习 【目标】 直观理解 SVM 【理论】 线性可分 下图有两种类型的数据,红色和蓝色。在kNN中,对于一个测试数据,我们用来测量它与所有训练样本的距离,并取距离最小的一个。测量所有的距离需要大量的时间,存储所有的训练样本需要大量的内存。但是考虑到图像中给出的数据,我们需要那么多吗?
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
VMD-LSSVM,基于VMD分解的LSSVM最小二乘支持向量机做短期电力负荷预测,预测精度非常高。结果分析均方根误差(RMSE):0.42123平均绝对误差(MAE):0.25901平均相对百分误差(MAPE):5.3792%ID:88100697697372088
摘要：针对现有小电流系统发生单相接地故障时的选线问题，提出基于变分模态分解与鲸鱼群算法优化支持向量机（VMD-WOA-SVM ）的选线方法。首先获取各出线故障前后的零序电流，利用变分模态分解得到包含不同分量的3种IMFs ，并对其进行hilbert 变换得到能量频谱分析；然后通过计算能量熵得到特征向量；最后建立SVM 分类器，...
由于 故障数据缺乏，数据样本小，难以实现轧机轴承故障 部位及损伤程度的准确识别，因此采用 PSO‑SVM 方法，实现了轧机轴承相同部位不同损伤的故障诊断。1 数学模型 1.1 PSO‑VMD 算法 1.1.1 VMD 算法 VMD 是一种可以改变尺度的时频信号处理方 法，可自行选定分解模态分量个数，克服了以往自适 应分解算法（...