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检索条件"主题词=序列最小优化算法"
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基于峰值识别的改进SVM用电需求预测
基于峰值识别的改进SVM用电需求预测
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第三十届中国控制会议
作者: 杨坤 纪志成 江南大学电气自动化研究所
针对中长期电力需求预测受多因素影响且难以获取大量样本的特点,构建了基于改进支持向量机的预测模型,即在结构风险最小化准则中引入误差修正系数,对惩罚函数进行合理调整.通过模型结构分析,讨论了模型参数的优化选取方法,并利用序列最... 详细信息
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基于SMO算法的SVM分类器在压缩机故障识别中应用
收藏 引用
自动化与仪器仪表 2012年 第3期 96-98页
作者: 丁炜 马应魁 陈宏希 齐冬莲 兰州石化职业技术学院电子电气工程系 兰州730060 浙江大学电气工程学院 杭州310027
采用时频分析和支持向量机(SVM)相结合,提出一种压缩机故障识别新方法。首先利用Labview软件平台,对压缩机振动信号进行时频分析;然后提取出空气压缩机故障信号的特征向量,组成训练样本和测试样本;最后使用一对一方法构造成多元支持向... 详细信息
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