非線性最小二乘原理原木端面識別算法

鑒于熱水量的計算過程考慮到時變化系數(shù)是非線性的，不能采用線性插值，采用最小二乘法，利用冪指數(shù)擬合，給出了熱水量時變化系數(shù)的擬合公式

針對最小二乘支持向量機在電力負荷預測應用中的參數(shù)優(yōu)化問題,將改進粒子群算法引入到最小二乘支持向量機參數(shù)中,建立一種新型的電力負荷預測模型(ipso-lssvm)。首先將最小二乘支持向量機參數(shù)編碼為粒子初始位置向量;然后通過粒子個體之間的信息交流、協(xié)作找到最小二乘支持向量機的最優(yōu)參數(shù),并針對標準粒子群算法的不足進行相應改進;最后將其應用于電力負荷建模與預測,并通過仿真對比實驗測試其性能。實驗結果表明,ipso-lssvm可以獲得較高準確度的電力負荷預測結果,大幅度減少了訓練時間,滿足電力負荷在線預測要求。

將最小二乘支持向量機(leastsquaresupportvectormachine,ls-svm)算法用于杭州南宋官窯2窯址出土瓷片的分類研究中,根據(jù)瓷片胎和釉的主要、次要和痕量元素組成對它們進行了分類,用留一法檢驗其分類效果,并與支持向量機(supportvectormachine,svm)算法和自組織特征映射(self-organizingmap,som)算法進行了比較。結果表明:svm算法和ls-svm算法比som算法更適合于處理"小樣本"問題;一般情況下,svm的分類效果比ls-svm的分類效果好,但是ls-svm具有更快的求解速度。

為了獲得更理想的混凝土強度預測結果,提出一種混沌粒子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量機（lssvm）的混凝土強度預測模型。首先采集混凝土強度數(shù)據(jù),并進行歸一化處理。然后采用lssvm對混凝土強度與影響因子之間的變化關系進行建模,并采用混沌粒子群算法搜索最優(yōu)lssvm參數(shù)。最后采用具體混凝土強度預測實例對其性能進行分析。結果表明,本文模型可以準確描述混凝土強度與影響因子間的變化關系,提高了混凝土強度預測精度,具有一定的實際應用價值。

對建筑物形變監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析,首次運用最小二乘配置方法,得到了建筑物平面監(jiān)測數(shù)據(jù)處理的擬合模型和預測模型,并進行了精度評定。

通過影響因素分析,確定了軟土層厚度、軟土層壓縮模量、地表硬層厚度、地表壓縮模量、路堤高度、路堤頂寬、路基填筑時間和填筑竣工時沉降量等參數(shù)對公路軟基沉降有影響。對公路軟基的觀測數(shù)據(jù)進行分析和取樣,輸入樣本為各參數(shù),輸出樣本為路堤中線下地表沉降值,利用最小二乘支持向量機的非線性映射和泛化能力,通過訓練,建立了公路軟基沉降預測模型。研究表明,所建立的模型對公路軟基沉降進行預測具有較高的精度,同時具有很好的泛化性能。

在pcb板的生產(chǎn)過程中,為了滿足實時性檢測和快速準確定位的要求,根據(jù)pcb板的顏色特征和焊點的形狀特征,論文提出一種基于最小二乘法擬合圓的快速定位方法。首先對圖像進行校正;然后利用背景和焊點區(qū)域顏色的明顯差異,選擇其單通道顯示并進行形態(tài)學操作,從而突出顯示焊點區(qū)域;最后針對焊點輪廓為圓形這一關鍵特征,采用最小二乘法對其進行擬合,從而確定圓心和半徑。實驗測量結果表明了文中算法的的有效性。

基于矮寨連續(xù)剛構橋懸臂施工中主梁撓度測試結果,對實測值和仿真計算理論值之間存在偏差進行了分析,結果表明,由于施工中存在脹膜等因素影響,導致砼實際密度與設計取值存在偏差,而這個偏差是不容忽略的。為此,運用總體最小二乘法(tls)對原模型中砼密度參數(shù)進行識別,識別后的結果較識別前更加符合實際情況。

基于最小二乘支持向量機回歸的基坑變形預測——將最小二乘支持向量機回歸用于基坑變形預測．根據(jù)基坑位移的實測時間序列資料，應用最小二乘支持向量機回歸建立了基坑位移與時間的關系模型．研究結果表明，最小二乘支持向量機回歸用于基坑變形預測，具有較高的預...

針對最小二乘支持向量機在利用產(chǎn)生于工業(yè)現(xiàn)場的非理想數(shù)據(jù)集進行建模預測時,稀疏化模型魯棒性差的問題,提出了一種基于模糊c均值聚類和密度加權的稀疏化方法.首先通過模糊c均值聚類將訓練樣本劃分為若干個子類;然后計算每個子類中各樣本的可能貢獻度,依次從每個子類中選取具有最大可能貢獻度的樣本作為支持向量;最后更新每個樣本的可能貢獻度,繼續(xù)從各個子集中增選支持向量,直至稀疏化后的模型性能滿足要求.仿真結果和磨機負荷實際應用表明,該方法能夠兼顧模型在整體樣本集和各工況子集上的性能,在實現(xiàn)模型稀疏化的同時,能夠顯著改善最小二乘支持向量機模型的魯棒性.

采用最小二乘支持向量機的方法,利用現(xiàn)場測量的數(shù)據(jù),建立水泥粒度軟測量模型;通過交叉驗證方法優(yōu)化參數(shù),并用仿真實驗驗證了該方法的有效性,解決了非線性、小樣本、高維數(shù)等常規(guī)測量方法難以實現(xiàn)的問題,實現(xiàn)了水泥粒度的在線測量。

偏最小二乘回歸方法在提取主成分方面具有很好的解釋性,而且可以避免因素之間的多重相關性,提取的成分作為輸入變量再用神經(jīng)網(wǎng)絡進行預測仿真,影響因素考慮周全,不用計算工程量,計算速度快,克服了普通神經(jīng)網(wǎng)絡運算量大,樣本有限情況下易出現(xiàn)問題的弊端。

針對在工程實踐中,應用單一方法預測建筑物沉降存在著局限性,提出了基于最小二乘支持向量機回歸綜合單一方法預測沉降量。該方法能綜合單一方法的特點,增強了模型的普適性,從而提高了預測精度和預報期次。文中討論了如何實現(xiàn)和運用該方法,最后通過實例驗證了其有效性。

通過帶有約束條件的最小二乘優(yōu)化模型研究企業(yè)在非合作模式下、動態(tài)下浮比例時相鄰兩批每包貨物投標報價問題,提出了每類貨物平均價及每包最優(yōu)報價的概念.將其應用于國家電網(wǎng)電容器項目招標.結果表明:模型提高了中標率,而且具有很強的穩(wěn)健性.最后就基準價b=a_l×1(-a)計算公式提出了改進建議.

１概述 ２最小二乘法原理 隨著公路大規(guī)模建設的開展，橋梁數(shù)量迅猛增長，由 于使用荷載、環(huán)境因素以及結構本身缺陷等的作用，橋梁 使用性能衰退、結構安全和耐久性降低，致使橋梁適應性 不足，甚至出現(xiàn)安全事故。從發(fā)達國家橋梁使用狀況看， 混凝土橋梁使用２０～３０年后，即出現(xiàn)安全與耐久性方面的 問題。橋梁性能退化、承載能力不足、適應性不夠，已成 為世界各國普遍關心的問題，而通過先進、適用、有效的 方法對橋梁結構進行合理的試驗檢測與診斷評定是對在用 橋梁進行預防性養(yǎng)護管理，科學維護加固的重要手段。在 此介紹最小二乘法及它在ｅｘｃｅｌ程序中的應用。（本文只 針對數(shù)據(jù)的處理方法予以闡述，對于檢測過程不再作說 明。） 最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數(shù)學優(yōu)化技 術。它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹 配。利用最小二乘法可以簡便的求得未知的數(shù)據(jù)，并使得 這些求得的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和

巖體變形模量偏最小二乘回歸與神經(jīng)網(wǎng)絡關聯(lián)性研究——偏最小二乘回歸不直接考慮因變量與自變量回歸問題，而直接提取與系統(tǒng)有關的新的綜合變量，并能利用交叉原理確定成分個數(shù)，尤其在分析單因變量與多自變量間關系上，其所得結果更為滿意；人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適...

對線性時變結構系統(tǒng)參數(shù)識別方法進行了簡要回顧,總結了時頻分析方法、時間序列分析方法以及子空間方法近幾年國內(nèi)外相關研究進展,重點介紹了子空間方法用于時變結構系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)識別方法相關研究成果.介紹了用于非線性時變系統(tǒng)辨識的主要的神經(jīng)網(wǎng)絡方法,以及基于自回歸滑動平均模型的時間序列分析方法.最后指出了該領域研究中存在的一些問題和今后的主要研究方向.

隧道圍巖變形預測的最小二乘支持向量機方法——為及時掌握圍巖變形趨勢并采取措施加以控制，在嶺南高速雪家莊隧道施工過程中，采用一種新的時間序列預測模型--最小二乘支持向量機(ls-svm)。介紹了ls．svm的基本原理和該預測模型的具體操作步驟，實踐表明，該方...

介紹了移動最小二乘插值函數(shù)的構造方法;以該函數(shù)作為加權殘值法中的試函數(shù),采用配點法求出試函數(shù)中的系數(shù),進而得到邊值問題的解;對winkler地基上的非均勻梁和非規(guī)則板以及彈性半空間地基上的板進行了數(shù)值計算,并與理論結果、有限元法或其它數(shù)值方法進行了對比,采用總殘值判斷數(shù)值結果的準確度。結果表明,該試函數(shù)適用于多種邊值問題,且精度較高。

運用最小二乘擬合圓法提取生物組織電阻抗模型參數(shù),此算法為顯式公式,具有計算速度快、數(shù)值擬合精度高等優(yōu)點。能夠?qū)崿F(xiàn)快速、精確地提取阻抗模型參數(shù)re、ri、cm和α,在生物電阻抗虛擬儀器的應用與開發(fā)中有很大的價值。通過對rc模型的測量及擬合,結果表明,利用此方法所編寫的程序可以精確提取生物電阻抗參數(shù),且運行速度也很快。

目的:提出一種快速測定布渣葉浸出物含量的新方法。方法:運用偏最小二乘法(pls)建立紫外光譜(uv)與浸出物含量測定值之間的多元校正模型,對未知樣品進行含量預測。結果:校正模型相關系數(shù)(r2)為0.9641。驗證集預測平均相對偏差為1.73%。結論:pls-uv法具有分析速度快、預測結果準確等優(yōu)點,適合對組成復雜的中藥浸出物進行快速分析,可用于布渣葉藥材浸出物的快速測定。

對外型為曲線的鋼筋混凝土結構,施工放線前,利用最小二乘法原理,根據(jù)已給出的工程數(shù)據(jù),確定出構件輪廓曲線的近似函數(shù),使該函數(shù)所代表曲線上各點精度滿足施工要求,再利用這個近似函數(shù)對構件進行放線。