水中溶解氧含量的优化WLS—SVM预测方法 胡振,陈素彬 摘 要:研究溶解氧含量预测的精确度与鲁棒性问题,为水质评价和水处理控制提供科学依据。探讨了水中溶解氧的影响因 素及其作用规律,分析了现有预测算法的不足,在此基础上提出了一种新的溶解氧含量预测方法。从样本集中随机抽取数据 ...
免疫PSO_WLSSVM最优聚丙烯熔融指数预报
WLS-SVM算法用于DCSK通信系统降噪 本文提出了基于加权最小二乘支撑矢量机(WLS-SVM)学习算法的一种DCSK混沌通信系 统降噪方法.给定接收信号为训练样本集,首先用最小二乘支撑矢量机(LS-SVM)对样本数据进... 李晓东,何松柏,李春光,... - 《计算机科学》 被引量: 0发表: 2005年 WLS—SVM算法用于DCSK通信系统降噪...
首先,针对多元宇宙优化算法TDR 值下降速度较慢而导致旅行距离增加的问题,提出一种改进的多元宇宙算法;然后,采用IMVO 算法对WLSSVM 模型参数进行寻优,建立基于IMVO-WLSSVM 的NO x 排放量预测模型;最后,基于所建预测模型,采用IMVO 算法对锅炉运行可调参数进行寻优来降低NO x 排放浓度。采用某330 MW 机组燃煤锅炉的...
python里很多模块都有OLS的实现,之前总结过一次,详见《从零开始学量化(五):用Python做回归》。今天这个是自己用numpy实现OLS,WLS的一些内容。 自己写的好处是比内置的要快一些,倒也不是说内置的代码写的不好,而是内置的函数一般比较完善,会算出来很多东西,但有的时候就只需要个回归系数,需要个预测值,结果内置函数...
一、核函数(Kernel Function) 1)格式K(x, y):表示样本 x 和 y,添加多项式特征得到新的样本 x'、y',K(x, y) 就是返回新的样本经过计算得到的值;在 SVM 类型的算法 SVC() 中,K(x, y) 返回点乘:x' . y' 得到的值; 2)多项式核函数业务问题:怎么分类非线性可分的样本的分类?内部实现:对传入的样...
APSO-WLSSVM算法在水质预测中的应用研究 针对参数选择是影响加权最小二乘支持向量机水质预测效果的关键,给出了基于自适应粒子群优化算法参数优选的WLSSVM回归预测的建模过程,以大伙房水库为例,预测了库区水质... 王丽学,刘永鹏,孔祥春,... - 《水电能源科学》 被引量: 5发表: 2011年 A novel THz spectroscopy...
WLSGSVM )建立了 NOx 排放模型.将序列前向选择 ( SFS )与 WLSGSVM 相结合建立了锅炉效率模型,在不影响模型精度前提下去除了 模型中的冗余成分,精简了模型结构,提高了模型计算速度.采用遗传算法,以所建 模型为基础,提出了一种可兼顾锅炉效率和 NOx 排放量的优化燃烧方案.实际应 用结果表明,该优化方案使锅炉效...
一、核函数(Kernel Function) 1)格式K(x, y):表示样本 x 和 y,添加多项式特征得到新的样本 x'、y',K(x, y) 就是返回新的样本经过计算得到的值;在 SVM 类型的算法 SVC() 中,K(x, y) 返回点乘:x' . y' 得到的值; 2)多项式核函数业务问题:怎么分类非线性可分的样本的分类?内部实现:对传入的样...
网络加权最小二乘支持向量机;加权最小二乘支持矢量机 网络释义