基于最小二乘支持向量机的水冷壁温度软监测建模

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基于最小二乘支持向量机的压力传感器温度补偿

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ｏｅｔｎｒｎｉｌｏｏｅｒｏ．ｔｅｐｏｏｅｔｄｃｎｅｉｎａｅｔｅａｆｃｉｎｏｈｎｉｎｎａｅｅａｖｒｆｔｇａｅｕｌｙｔｃｕ．Ｓｉｉｋｅｈｒｐｓｄｍｅｈｏａｌｍｉｔｈｆｅｔｏｆｔｅｅｖｒｍｅｔｌｔｍｐｒ — ｏｔｒｏｔｅｓｎｏｒｆｅｔｅｙｕｅｔｈｅｓｒｍｏｅｅｆｃｉｌ．Ｔｈｐｌｃｔｎｅａｌｎｉａｅｈｔｔｅｍｅｓｒｍｅｔａｃｒｃｎｅｅａｕｅｖｅａｐｉａｉｘｍｐｅｉｄｃｔｓｔａｈａｕｅｎｃｕａｙａｄｔｍｐｒｔｒｏｓａｉｔｆｔｅｃｍｐｎａｅｒｓｕｅｓｎｓｒａｅｂｔｍｐｏｅ．ｔｂｌｙｏｈｏｅｓｔｄｐｅｓｒｅｏｒｏｈｉｒｖｄｉＫｅｒｙｗｏｄｓ：ｌａｔｓｕｒｓｓｐｏｖｃｏｃｉｅ；ｐｅｓｒｅｓｒｅｅａｕｅｃｍｐｎａｉｎ；ｖｒｕｌｉｓｒｍｅｔｅｓｑａｅｕｐ￣ｅｔｒｍａｈｎｒｓｕｅｓｎｏ；ｔｍｐｒｔｒｏｅｓｔｏｉｔａｎｔｕｎ
ｅｖｒｎｎａｅｅａｕｅ，ｗｈｃｌｌｍｉｔｅｎｉｏｍｅｔｌｔｍｐｒｔｒｉｈｗｉｌｉｔｈｍｅｓｒｍｅｔａｃｒｃｆｔｅｓｎｏ．Ｉｒｅｏｖｒｏｂｖａｕｅｎｃｕａｙｏｈｅｓｒｎｏｄｒｔｏｅｃｍｅａｏｅｓｏｔｏｎｈｒｃｍｉｇ，ｉｈｓｉｖｓｉａｉｎａｔｍｐｅａｕｅｅｍｐｎｓｔｎｍｅｈｄｂｓｄｏｅｓｑａｅｕｐｒｖｃｏｃｎｎｔｉｎｅｔｇｔｅｏｒｔｒｏｅａｉｔｏａｅｎｌａｔｓｕｒｓｓｐｏｔｅｔｒｍａｈｉｅｏｉｒｓｎｅｎａｅｎｒａｉｅｓｎｉｔａｎｔｕｍｅｔｔｃｎｉｕｅｓｐｅｅｔｄａｄｈｓｂｅｅｌｚｄｕｉｇｖｒｕｌｉｓｒｎｅｈｑ．Ｃｏａｅｔａｋ— ｒｐｇｔｎｎｕａｅ— ｍｐｒｄｗｉｂｃｐｏａａｉｅｒｌｎｔｈｏ

基于最小二乘支持向量机的车用铂电阻温度传感器非线性校正

ｔｎｄｃ，ｉｏｌｅｔｍｅｃｎ＿，ｄ１ｈｒｃｓｃｏｅｔｎｄｃ０ｒｃｗｓｇｖｎｂｓｄｏｈｒｓｕｅｗｈｃｃｕｄｉｎｉａｈｄ黟ｏｎＤｍｏｅ’ ｃａａｔｔｆｂａｓｕｅｃｒｔａｓｉｔｒｅａｉｅａｅｎｔｅ
定所测温度．为提高铂电阻传感器的测温精度，国
摘要：依据铂电阻温度传感器样本，提出了一种采用最小二乘支持向量机辨识传感器逆模特征的校正铂电阻
温度传感器非线性误差的原理和方法．该方法不需逆模型函数形式的先验知识，能够保证找到的极值解就是局最优解，具有较好的泛化能力．实例应用表明，其检测精度可达到０１，铂电阻温度传感器非线性校正效果好．．℃
ｔａｓｕｅｅｒｒｓｌｓａ．ｒｎｄｃｒＯｓｈｎ０１℃ ，ｏｌｅｒｏｒｃｉｎ０ｔｅｉｔｎｅｔｍｐ删［ｒａｓｕｅｉＯｏｄｒｓＩ．ｉｅｔｎｎｉａｒｅｔｆｓｓａｃｅｅｕｅｔｎｄｃｆｇｏｅｕｔｎｃ＿ｏＰｒｒｓ
ＥｅｇｄＰｗｅｎｉｅｍｇＳａｙｎｏｌｇ，ｈｏａｇＨｎｎ４２０，Ｃｉａｎｒｙａｏｒｇｎｅ，ｈｏａｇＣｌｅＳａｙｎ，ｕａ２０Ｏｈｎ）ｎＥｅ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＡｃＯｄｎＯｍｅｓｍｐｅｏｔｒｓｓａｃｅｅａｕｅｔｎｄｃ，ａｍｅｈｄｏｏｒｃｉｇｎｎｉｅｒｅｒｒｏｃｒｉｇｔａｌｆＰｅｉｔｎｅｔｍｐｒｔｒｒｓｕｅｔｏｆｃｒｅｔＯｌａｒＯｆａｎｎ

基于最小二乘支持向量机的远程智能供水监管系统

２００８钲
仪表技术与传感器
ＩｓｒｍｅｔＴｃｎｑｅａｄＳｎｏｎｔｕｎｅｈｉｕｎｅｓｒ
２ｏ０８
第１期１
Ｎ．ｌｏ１
基于最小二乘支持向量机的远程智能供水监管系统
陈其松张欣熊世桓陈孝威，，，
２ＧｕｚｏｙＬａｏａｏｙｆｒＰｏｏｌｃｒｃＴｅｈｎｌｇｎｐｉａｏＧｕｙｇ，５０５，ｉａ．ｉｈｕＫｅｂｒｔｒｏｈｔｅｅｔｉｃｏｏｙａｄＡｐｌｔｎ，ｉａｃｉｎ５０２Ｃｈｎ；
ｄｔｎｎｒｐｒｔｎａｄｌａｔｑａｅｕｐｒｖｃｏｃｉｅｗｓｐｅｅｔｄｆｒａｍｕｔ— ｏｅｔｎｔｒｎｄｍａａｅｎａａｍｉｉｇｐｅａａｉｎｅｓｕｓｓｐｏｔｅｔｒｍａｈｎａｒｓｎｅｏｌｐｒｒｍｏｅｍｏｉｉｇａｎｇｍｅｔｏｓｒｉｔｏｎｓｓｅＴｅｐｅｉｔｎｓｓｅｃｌｃｅｔｒ ’ｄｔ，ｒｐｏｅｓｄｔｅｅｄｔｔａａｍｉｉｇｐｅａａｉｎｔｏｓａｄｍａｅｇｏｓｙｔｍ．ｈｒｄｃｉｙｔｍｏｌｔｄｍｅｅｓａａｐｅｒｃｓｅｈｓａａｗｉｄｔｎｎｒｐｔｏｌｄｏｄｕｅｏｅｈｒｏｎｏｅｆｒｔｅｓｏ — ｒａｅｏｓｍｐｉｎｆｒｃｓｉｇｂｅｎｌａｔｑａｅｕｐｒｅｔｒｍａｈｎ．ｏｅｓｒｉｈｅｆｉｎｙａｄｆｔｍｏｈｒｔｍｗｔｒｃｎｕｔｅａｔａｄｏｅｕｓｓｐｔｖｃｏｃｉｅＴｎｕｅｈｇｆｃｅｃｈｈｔｅｏｏｎｓｓｓｒｏｉｎ

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析李有堂;汤雷武;黄华;吴荣荣
【期刊名称】《兰州理工大学学报》
【年(卷),期】2022(48)3
【摘要】数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题,结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点,提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时,构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象,分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论,基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果,且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.
【总页数】7页(P35-41)
【作者】李有堂;汤雷武;黄华;吴荣荣
【作者单位】兰州理工大学机电工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TG659
【相关文献】
1.基于偏相关分析的数控机床温度布点优化及其热误差建模
2.基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模与补偿
3.基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模与补偿
4.基于最小二乘支持向量机的精密数控机床热误差建模与补偿研究
5.数控机床主轴热漂移误差基于贝叶斯推断的最小二乘支持向量机建模
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基于最小二乘支持向量机的硅压阻式传感器温度补偿

基于最小二乘支持向量机的硅压阻式传感器温度补偿杨遂军;康国炼;叶树亮【摘要】Aiming at the problems of the large sensitivity and zero temperature drift of the silicon piezoresistive sen⁃sor using hardware compensation,a new method based on the least square-support vector(LS-SVM)is adopted to construct the temperature compensation model. In this paper,the temperature drift property of the silicon piezore⁃sistive sensors which have been compensated by hardware are analyzed,and data withthe uniform distribution of the whole temperature and pressure range is selected to be as the model input and is preprocessed to train the out⁃put data. The kernel and regularization parameter of the model is optimized by using the grid searching method and the cross-validation method,and a temperature compensation model of the sensor is established. Experiment results show the comprehensive accuracy is improved from 3.2%up to0.25%in the temperature range of 0~100℃by tem⁃perature compensation model based on LS-SVM,this method further improves the accuracy and temperature appli⁃cation range and can be put to good use.%针对硅压阻式传感器灵敏度和零点温度漂移大、硬件补偿电路效果不佳的问题，提出最小二乘支持向量机方法对其温度漂移进行补偿。

基于差分进化算法-最小二乘支持向量机的软测量建模

优良的数学模型。支持向量机是基于统计学理论的一种机器学习方法，最小二乘支持向量机是一种扩展的支持向量机，相对于支持向量机具有较快求解速度。最小二乘支持向量机存在着参数选择的问题，针对这个问题，
维普资讯
第５９卷第７期２００８年７月
化
工
学
报
Ｖｏ１９Ｎｏ．．５７
ＪｕｎｌｏＣｈｍｉａＩｄｓｒａｄＥｎｉｅｒｇｏｒａｆｅｃｌｎｕｔｙｎｇｎｅｉｎ
ＬＩＢｉｕＮｈａ，ＧＵｎｓｅｇＸｉｇｈｎ
（ｓａｃｎｔｔｔｆＡｕｏｔｏＲｅｅｒｈＩｓｉｕｅｏｔｍａｉｎ，ＥａｔｉａＵｎｖｒｉｆｃｅｃｎｃｎｌｇｓｎｉｅｓｔｏＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙ，Ｓａｇａ０２７，Ｃｈｎ）Ｃｈｙｈｎｈｉ２０３ｉａ
ｃｒａｂｏｘｂｅｚｌｈｙｄ（一ｙｎａｄｅｅ４ＣＢＡ）ｉｅｅｔｌｃａｉｎｔｒｐｈｈａｉｃｄ，ａｄｔｅｕｔｗａａｉｆｅｎｈｅｒｓｌｓｓｔｓｉｄ．
Ｋｅｒｓｓｆｅｏ；ｌａｔｓｕｒｓｓｐｏｔｖｃｏａｈｎ；ｄｆｅｅｔａｖｕｉｎ；４ｃｒｏｙｅｚｌｅｄｅｙｗｏｄ：ｏｔｓｎｓｒｅｓｑａｅｕｐｒｅｔｒｍｃｉｅｉｆｒｎｉｌｅｏｌｔｏ－ａｂｘｂｎａｄｈｙ

一种改进的最小二乘支持向量机软测量建模方法

一种改进的最小二乘支持向量机软测量建模方法
毛晓娟;何小阳;温伟峰
【期刊名称】《自动化仪表》
【年(卷),期】2011(032)005
【摘要】针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)缺少支持向量所具有的稀疏性和模型参数值难以选择的问题,提出利用马氏距离进行样本相似程度分析,去除集中部分样本,以恢复最小二乘支持向量机的稀疏性的方法.同时,采用κ-折交叉验证误差作为学习目标的粒子群优化算法来选取模型参数,并利用改进算法建立了精馏产品浓度的软测量模型.通过仿真验证了改进算法的有效性.结果表明模型精度较高,泛化能力强,满足工业测量要求.
【总页数】4页(P39-41,45)
【作者】毛晓娟;何小阳;温伟峰
【作者单位】广西大学电气工程学院,广西南宁,530004;广西大学电气工程学院,广西南宁,530004;广西大学电气工程学院,广西南宁,530004
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.一种改进细菌觅食优化算法及其在软测量建模中的应用 [J], 李炜;徐卫
2.一种基于改进加权粗糙集的多模型软测量建模方法 [J], 陈定三;杨慧中
3.一种基于混合建模技术的MIMO软测量建模方法 [J], 傅永峰;陈祥华;徐欧官
4.一种基于改进扩张搜索聚类算法的软测量建模方法 [J], 张孙力;杨慧中
5.基于一种改进灰关联分析的双进双出钢球磨制粉出力软测量建模 [J], 冯磊华;桂卫华;杨锋
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最小二乘支持向量机

最小二乘支持向量机：用于分类和回归问题的机器学习算法随着计算机技术的不断发展，机器学习（Machine Learning）已经成为当前人工智能领域的重要应用之一。

（Least Squares Support Vector Machines，LSSVM）是一种用于分类和回归问题的机器学习算法。

它利用最小二乘法，将样本数据分为不同的类别或预测目标。

LSSVM有着广泛的应用领域，例如语音识别、图像处理、生物医学工程等，具有较好的效果。

SVM的发展背景SVM（Support Vector Machine）是由Vapnik等人在1980年代发明的。

它是一种二分类模型，通过构建一个最优的超平面来分离数据。

SVM在许多问题中取得了出色的解决方案。

然而，它们只设计了处理训练样本是线性可分的情况。

在实际问题中，许多数据集是线性不可分的。

因此，LSSVM是SVM的发展方向之一，它可以用于处理过度拟合或线性不可分的数据集。

支持向量机的数学模型支持向量机（SVM）是一种基于概率的监督学习算法，在分类和回归问题中广泛应用。

在二分类问题中，SVM的目标是找到一个最优的超平面，将样本数据分为两个类别。

其中，这个超平面的特点是离两个类别最近的样本点最远。

这两个样本点被称为“支持向量”。

SVM的数学模型可以表示为：$ \min \limits_{\alpha, b} \frac{1}{2} \alpha^T H \alpha - \alpha^T e $其中， $H$是Gram矩阵， $e$是所有样本的标签向量，$ \alpha $是拉格朗日乘子。

LSSVM是一种推广了SVM算法的机器学习算法。

它通过最小化重建误差，把训练样本映射到高维空间，从而实现非线性分类和回归。

LSSVM和SVM都是在特征空间中构造一个超平面，但LSSVM选择使用最小二乘法来解决优化问题。

LSSVM的数学模型为：$ \min \limits_{w, b, e} \frac{1}{2} w^T w +\frac{C}{2}\sum_{i=1}^{n} e_i^2 $$ y_i = w^T\phi(x_i) + b = \sum_{j=1}^n \alpha_j \phi(x_j) \phi(x_i) +b $其中w是一个权重向量， $b$是常数项， $e$是松弛变量。

基于支持向量机和遗传算法的电站锅炉水冷壁高温腐蚀建模与燃烧优化

ＢｕｉｄｎｏｌｏＨｉｈＴｅｐｅａｕｒｒｏｉｎｆＷａｔｒＷａｌｌｉｇＭｄｅｎｇｍｒｔｅＣｏｒｓｏｏｅｌｉｗｅａｔｏｎＢｏｌｒａｍｂｕｔｏｐｉｉａｉｎＢａｅｎＰｏｒＳｔｉｉｅｎｄＣｏｓｉｎＯｔｍｚｔｏｓｄｏｎＳｕｐｐｏｔＶｅｔｒＭａｈｉｎｄＧｅｅｉｇｉｈｍｓｒｃｏｃｎｅａｎｔｃＡｌｏｒｔ
５０３；．南科技大车辆与动力工程学院，河南洛阳，７０３１６０３河学４１０）
摘要：电站锅炉水冷壁的高温腐蚀是锅炉机组安全的严重威胁，强还原性气氛是导致高温腐蚀的主要原因，对还原性气氛的特征指标Ｃ针Ｏ浓度进行建模，并结合优化算法实现燃烧优化是控制
遗传算法的结合为锅炉水冷壁周围ＣＯ浓度的控制提供了有效工具。关键词：锅炉；支持向量机；传算法；优化遗中图分类号：Ｇ１６２文献标识码：文章编号：６１—７４（０００Ｔ４．Ａ１７１７２１）４—０１４４—０５
Ａｕｇ２０．０１
基于支持向量机和遗传算法的电站锅炉水冷壁高温腐蚀建模与燃烧优化
王春林
，
祝文杰郑松郑晨。江爱朋，，，
（．州电子科技大学自动化学院，江杭州３０１；．东省粤电集团有限公司，东广州１杭浙１０８２广广

最小二乘支持向量机算法及应用研究

最小二乘支持向量机算法及应用研究最小二乘支持向量机算法及应用研究引言：在机器学习领域中，支持向量机（Support Vector Machines, SVM）算法是一种广泛应用于分类和回归分析的监督学习方法。

而最小二乘支持向量机算法（Least Square Support Vector Machines, LS-SVM）则是支持向量机算法的一种变种。

本文将首先简要介绍支持向量机算法的原理，然后重点探讨最小二乘支持向量机算法的基本原理及应用研究。

一、支持向量机算法原理支持向量机是一种有效的非线性分类方法，其基本思想是找到一个超平面，使得将不同类别的样本点最大程度地分开。

支持向量是指离分类超平面最近的正负样本样本点，它们对于分类的决策起着至关重要的作用。

支持向量机算法的核心是通过优化求解问题，将原始样本空间映射到更高维的特征空间中，从而实现在非线性可分的数据集上进行线性分类的目的。

在支持向量机算法中，线性可分的数据集可以通过构建线性判别函数来实现分类。

但是，在实际应用中，往往存在非线性可分的情况。

为了克服这一问题，引入了核技巧（Kernel Trick）将样本映射到更高维的特征空间中。

通过在高维空间中进行线性判别，可以有效地解决非线性可分问题。

二、最小二乘支持向量机算法基本原理最小二乘支持向量机算法是一种通过最小化目标函数进行求解的线性分类方法。

与传统的支持向量机算法不同之处在于，最小二乘支持向量机算法将线性判别函数的参数表示为样本点与分类超平面的最小误差之和的线性组合。

具体而言，最小二乘支持向量机算法的目标函数包括一个平滑项和一个约束条件项，通过求解目标函数的最小值，得到最优解。

最小二乘支持向量机算法的求解过程可以分为以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行标准化或归一化处理，以确保算法的稳定性和准确性。

2. 求解核矩阵：通过选取适当的核函数，将样本点映射到特征空间中，并计算核矩阵。

3. 构建目标函数：将目标函数表示为一个凸二次规划问题，包括平滑项和约束条件项。

一种改进的最小二乘支持向量机软测量建模方法

向量机（ｕｐｒｖｃｒｍｃｉｅＳＭ）由ｓｐｏｅｔａｈ，Ｖ是ｔｏｎ
有一定的“ 稀疏 ” 。同时，性采用粒子群优化算法（ａ— ｐｒｔｌｓａｍｏｔｉｔｎＰＯ对Ｌ．Ｖ的模型参数进ｉｅｗｒｐｍｚｉ，Ｓ）ｃｉａｏＳＳＭ
Ｋｅｗｏｄ：Ｌａｔｑａｅｓｐｏｅｔｒｃｉｅ（ＳＳＭ）Ｐｒｃｅｓａｌｏｔｚｔｎａｇｒｈｙｒｓｅｓｓｕｒｕｐ￣ｖｃｏｈｎＬ —ＶｍａａｔｌｗｒｌｐｉａｉｌｏｔｍＳｆｓｎｉｇＭｏｅｉｇｉｒｍｉｏｉｏｅｓｔｎｄｌｎ
样本相似程度分析，除集中部分样本，去以恢复最小二乘支持向量机的稀疏性的方法。同时，采用一折交叉验证误差作为学习目标的
粒子群优化算法来选取模型参数，并利用改进算法建立了精馏产品浓度的软测量模型。通过仿真验证了改进算法的有效性。结果表
ｔｎｏｈｒｄｔｏｉｔｌｔｎ．Ｔｉｌｔｏｅｆｅｈｆｃｉｅｅｓｏｅｉｒｖｄａｇｒｔｍ。ａｄｔｅｒｓｌｏｅｅｒｈｓｗｓｔｅｍｏｌｉｆｔｅｐｏｕｃｆｄｓｉａｉｏｌｏｈｅｓｍｕａｉｎｖｒｓｔｅｅｆｔｎｓｆｔｍｐｏｅｌｏｉｉｉｅｖｈｈｎｈｅｕｔｆｒｓａｃｈｏｈｄｅｉａｃｒｔ，ａｄｇｏｒｇｎｅａｉａｉｎｔｅｎｕｔｉａｕｉｇｒｑｒｍｅｔ．ｓｃｕａｅｎｏｄｆｅｒｌｔｏｍｅｔｉｄｓｒａｍｅｓｒｎｅｕｉｏｚｏｌｅｎｓ

基于最小二乘支持向量机的高炉铁水温度预测

ＢａｏｔｏｕＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａ０１４０１０，Ｃｈｉｎａ）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｈｅｐａｐｅｒｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｈｏｔｍｅｔａｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｔｉｍｅｓｅｉｅｒｓｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｐｉｎｃｒｉｐａｌｃｏｍｐｏ－
ａｓｔｈｅｉｎｐｕｔｖａｒｉａｂｌｅｓｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｉｆｒｓｔ，ｆｏｌｌｏｗｅｄｂｙｔｈｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔｏｆｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｔｉｍｅｓｅｑｕｅｎｃｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ａｎｄｕｓｅｄｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｌｇａｏｒｉｔｈｍｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｔｈｅｎｐｒｅｄｉｃｔｅｄｏｕｔｐｕｔ．Ｉｔａｌｓｏｕｓｅｄｔｈｅｏｎｌｉｎｅｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｄａｔａｆｒｏｍａｌａｒｇｅｂｌａｓｔｆｕｒｎａｃｅａｓａｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｃａｓｅ，ａｎｄｅｓｔｂｌａｉｓｈｅｄｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄｍｅｔｈｏｄ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｗａｖｅｌｅｔｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｍｅｔｈｏｄｎｏｔｏｎｌｙｃａｎｃｏｎｓｉｄｅｒａｌｌｆａｃｔｏｒｓｏｎｔｈｅｈｏｔｍｅｔａｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｂｕｔｌｓａｏｈａｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｓｈｏｔｒｔｒａｉｎｉｎｇｔｉｍｅ，ａｎｄｈｉｇｈｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｖｅｉｒｆｙｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｍｅｔｈｏｄ．

基于最小二乘支持向量机的软测量建模

夕揽洲之宿莽。 ?我在冬天去收揽水边的青藻。
原文
译文
日月忽其不淹兮，春与秋其代序；唯草木之零落兮，恐美人之迟暮；
不抚壮而弃秽兮，何不改此度？乘骐骥以驰骋兮，来吾道夫先路。
?金鸟和玉兔匆匆地不肯停留， ?春天和秋天轮流着在相替代。 ?想到草和木都时刻地在雕零， ?怕的是理想的佳人也要早衰。 ? ?你应该趁着年少以自图修洁， ?为甚总不改变你那样的路数？ ?我驾着骏马正要打算去奔驰， ?你来吧，我要为你在前面引路。
离骚
( 节选 )
屈原
教学目标
1．学习掌握有关屈原和楚辞的文学知识；
2．重点理解屈原的爱国精神和人格节操；
3．学习理解本诗以比喻、象征为主的表现手法及与作者理想的关系；
屈原,名平,字原。战国末期楚国人，楚武王熊通之子屈瑕的后代。杰出的政治家和爱国诗人。
屈原是中国文学史上第一位伟大的爱国诗人。 1953年，他被列为世界四大文化名人之一。（波兰哥白尼、英国莎士比亚、意大利但丁)
朕皇考曰伯庸； ? 号叫伯庸的是我已故的父亲。
摄提贞于孟陬兮， ? 太岁在寅的那一年的正月，
惟庚寅吾以降； ? 庚寅的那一天便是我的生辰。
? 皇览揆余初度兮， ? 先父看见了我有这样的生日，
肇锡余以嘉名； ? 他便替我取下了相应的美名。
名余曰正则兮， ? 替我取下的大名是叫着正则，
字余曰灵均；
? 替我取下的别号是叫着灵均。
喻内在的美好品德。
3、美人：
喻楚怀王。
4、乘骐骥以驰骋：
喻追求和实现美好的政治理想。
5、来吾道夫先路：
喻革新强国的先驱者，为楚王和国家献身，一往无前。
高贵的出身奇特的生日美好的名字

基于KPCA和最小二乘支持向量机的软测量建模

基于KPCA和最小二乘支持向量机的软测量建模
周林成;杨慧中
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2008(25)10
【摘要】为了解决化工领域数据建模小样本、不适定性、非线性等问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机的软测量建模方法,用核主元分析对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,运用PSO算法对核参数进行了寻优,通过交叉验证的方法对支持向量机进行参数选择.将其用于双酚A(BPA)软测量建模的研究结果表明:方法具有学习速度快、泛化能力强等优点,为BPA软测量建模的在线实施提供了方便.
【总页数】4页(P94-97)
【作者】周林成;杨慧中
【作者单位】江南大学通信与控制工程学院,江苏,无锡,214122;江南大学通信与控制工程学院,江苏,无锡,214122
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.基于改进的KPCA和LSSVM飞灰含碳量的软测量建模 [J], 王真;魏琳;金秀章
2.基于KPCA和BH-LSSVM的动液面软测量建模 [J], 杨丰铭
3.基于KPCA-LSSVM的软测量建模方法 [J], 王强;田学民
4.基于KPCA-DFNN海洋微生物发酵过程软测量建模 [J], 孙丽娜;黄永红;蒋星红;冯培燕
5.基于KPCA和LSSVM的软测量建模与应用 [J], 陶玲;王豪;徐文艳
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1《基于最小二乘支持向量机的压力传感器温度补偿》

1《基于最小二乘支持向量机的压力传感器温度补偿》
1）正规化参数C和RBF和函数的参数 2决定了LS-
SVM的学习能力和函数逼近能力。

本文用自适应参数优化
的方法来整定这2个参数[7 ]。

其优化步骤是先分别确定这2
个参数的取值范围,然后将这2个取值范围分别m和n等
份,构成m ×n对参数,再将生成的参数对应用于LS2 S VM学
习,取最小学习误差对应的参数对为最优参数。

如果误差精度达
不到要求,则以当前最优参数对为中心缩小取值范围重
复以上步骤,继续优化参数,直至达到所要求的误差精度。

[ 7 ]L I U H, L I U D, REN H P . Chaos contr ol based on least
square support vect ormachines[ J ]. Acta Physica Sinica,
2005, 54 (9) : 40192 4024 .
2《基于RBF 核函数的支持向量机参数选择》
林升梁,刘志2007
2. 3 参数( C,γ)最优化选择
对于一个基于RBF 核函数的SVM ,其性能是由参数( C,γ)决定,选取不同的C和γ就会得到不同的SVM.我们的目的是为了寻找最佳的参数组合使该SVM 的性能最好,即推广错误率最低.。

基于温度补偿的传感器建模方法及其应用

误差与数据处理
基于温度补偿的传感器建模方法及其应用
唐炜1 ,2 徐晓苏1
(11 东南大学仪器科学与工程系 ,南京 210096) (21 江苏科技大学机械与动力工程学院 ,镇江 212003)
摘要本文运用最小二乘原理 ,提出了一种基于统计检验与矩形域曲面拟合相结合的方法 ,建立了传感器的高精度二元三维关系模型 ,为系统实现非线性校正和温度补偿打下了很好的基础。实例表明采用该方法进行传感器建模是行之有效的。
m1
∑ =
a1 i x i
i =0
……
温度 t7 : f 7 ( x ) = a70 + a71 x + a72 x 2 + …
m7
∑ =
a7 i x i
i =0
其中各模型的阶次、系数的大小都是根据图 1 流程加以确定的。
2) 利用上述模型 ,在量程范围 0～412mm 内等间距地取 xs (步长为 011mm) ,可获得矩形域上一系列的规则网格点 ( t r , xs) ( r = 1 、…、7 ; s = 1 、…、43) 及其对应函数值 f rs = f ( t r , xs) 。
i = 0 , …, p - 1 ; j = 0 , …, q - 1
(3)
可以看出 ,当 p 、q 较大时 ,上式计算量很大 , 较
为麻烦。在此采用以下等价方法进行求解[4 ] :
1) 首先固定 y ,对 x 构造出 m 个最小二乘拟合
p- 1
∑ 多项式 gj ( x ) = λkφj k ( x ) 。 k =0 其中 ,φk ( x ) 各为互相正交的多项式 ,并由以下
1 建模理论及其实现
111 基于最小二乘同时辩识模型阶次与系数设通过标定 ,获得反映传感器特性的一组测量

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Ｋｅｒｙｗｏｄｓ：ｓｐｅｃｉｉａｏｌｒｕｒｒｔｃｌｂｉｅ；ｍｅｒｎｔｒｗａｌｍｂａｅｗａｅｌ；ｗａｌｓｒａｅｅｌｕｆｃｓｔｍｐｅａｕｅ；ＬＳＳＶＭ；ｓｆｍｅｓｅｎｒｔｒ — ｏａｕｒｍｅｔｔ
０引言
超临界压力发电技术已经是成熟的技术，有效具
最优解一定是全局最优解；）支持向量机算法中的核ｃ
函数利用隐式非线性变换，妙地解决了维数灾难问巧
题。最小二乘支持向量机是标准支持向量机的１种扩
（州市特种承压设备检测研究院，东广州５００广广１１０）摘要：叙述了利用最小二乘支持向量机（ＳＶＭ）超临界锅炉膜式水冷壁向火侧两个危险点温度进行多目标软建ＬＳ对
模。指出．模型可用于向火侧壁温的在线监测，方法学习速度快、化能力强，Ｇ — Ｐ的软测量建模具有更好的推该该泛比ＡＢ
间接监测的方法。目前，内外普遍采取通过建立水国
冷壁温度场数学模型来间接获取危险点（火侧管壁向
界锅炉膜式水冷壁温度进行软测量的建模。通过仿真
计算表明该方法学习速度快和泛化能力强，Ｇ —Ｐ比ＡＢ软监测模型具有更好的推广能力，有效地对膜式水能
Ａｂｓｒｃ：Ｏｎ—ｉｅｍｏｔｒｎｆｄａｅｉｔｂｓｄｈｅｆｒｉｅｉｈｕｐｒｒｔｃｌｂｉｅ；ｅｂａｅｗａｅｌｓｏｒａｍｐｏ— ｔａｔｌｎｎｉｉｇｏｎｇｒｐｏｎｅｉｅｔｅｓｄｎｔｅｓｅｃｉａｏｌｒｍｍｒｎｔｒｗａｌｉｆｇｅｔｉｏｉｉｒｔｎｅ，ａｄｉｏｔｒｎｓｄｉｃｌｌｔｅｔｍｅＷｅＭｏｅｗｏｄｎｅｏｎｔｂｓｄｈｉｅｓｄｎｔｅｓｐｅｃｉｉａｉｒｂｓｄｏａｃｎｔｍｎｉｏｉｇｉｆｕｔａｌｈｉ．ｓｉｄｌｔａｇｒｐｉｅｉｅｔｅｆｒｉｅｉｈｕｒｒｔｃｌｂｏｌａｅｎｅ
率高、放少、于调峰、行稳定等特点。膜式水冷排易运壁是电站锅炉的重要部件，壁温监测是进行运行调其节、寿命管理、水动力调整的重要依据。直接在向火侧
安装测点来进行长期监测显然是不可行的，能采取只
广能力。
关键词：超临界锅炉；式水冷壁；温；小二乘支持向量机；测量膜壁最软
中图分类号：Ｔ２３Ｋ２文献标识码：Ａ文章编号：２９ —８２（０１）３０２－３０５００一２１０－０１０
２１０１年第３期（总第６６期）
ＥＲＹＡＮＥＧＯＮＥＶＴＯＮＮＥＧＮＤＥＲＹＣＳＲＡＩ
红ｉｊＩ占
钍
２１０１年３月
基于最小二乘支持向量机的水冷壁温，向荣，叶张振顶，智东，国良尤宋
ｌａｔｓｕｒｓｓｐｏｔｅｔｒｃｉｅＬ — Ｖ），ｌｐｅＯｂｅｔ．ｎｈｓｍｏｅｃｎｂｓｄｔｒｖｅｉｂｌｙｏａｅａ１ｅｓｑａｅｕｐｒｖｃｏｈｎｓ（ＳＳＭＭｕｔｌｍａｉｊｃｓＡｄｔｉｄｌａｅｕｅｏｉｏｅｒｌｉｔｆｔｒｗｌ．ｍｐａｉｗ
展，是支持向量机在二次损失函数下的１种形式。它最小二乘支持向量机只求解线性方程，其求解速度快，
在函数估计和逼近中得到了广泛应用。笔者利用最小二乘支持向量机对某６０Ｍ超临０Ｗ
ＭｏｅｉｇＴｅｐｅａｕｒｆｏｔｒｎｓｄｏａｔｄｌｎｍｒｔｅＳｏｔＭｎｉｏｉｇＢａｅｎＬｅｓ
ＳｕｒｓＳｐｏｔＶｅｔｒＭａｈｎｓ（－ＶＭ）ｑａｅｕｐｒｃｏｃｉｅＬＳＳ
ＺＨＯＮＧＺｈｉｑｉ－ａｎｇ，ａｎｒｇ，ＹＥＸｉｇ—ｏｎＺＨＡＮＧＺｈｅｎｄｉｇ，－ｎＹＯＵｉｄｏＺｈ－ｎｇ，ＳＵＮＧｕｏ－ａｎｇｌｉ
（ａｇｈｕＲｅｅｒｈＩｓｉｔｆＳｐｃａｅｓｒｑｕｐｎｎｐｃｉｎ，ａｇｈｕ５１１０，ａｇｏｇ，ＣｈｎＧｕｎｚｏｓａｃｎｔｕｅｏｅｉｌｔＰｒｓｕｅＥｉｍｅｔＩｓｅｔｏＧｕｎｚｏ００Ｇｕｎｄｎｉａ）