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更新日期: 2025-05-28

最小二乘支持向量機(jī)在城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

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最小二乘支持向量機(jī)在城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用 4.5

基于我國城市防洪體系安全評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系及其等級(jí)標(biāo)準(zhǔn),提出了一種基于小樣本的最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)的城市防洪體系安全綜合評(píng)價(jià)模型。在柳州市防洪體系的實(shí)例應(yīng)用結(jié)果表明,該模型能較好地對(duì)城市防洪體系進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)結(jié)果符合客觀實(shí)際。

魯棒最小二乘支持向量機(jī)及其在軟測(cè)量中的應(yīng)用 魯棒最小二乘支持向量機(jī)及其在軟測(cè)量中的應(yīng)用 魯棒最小二乘支持向量機(jī)及其在軟測(cè)量中的應(yīng)用

魯棒最小二乘支持向量機(jī)及其在軟測(cè)量中的應(yīng)用

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針對(duì)最小二乘支持向量機(jī)在利用產(chǎn)生于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的非理想數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模預(yù)測(cè)時(shí),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(quán)的稀疏化方法.首先通過模糊c均值聚類將訓(xùn)練樣本劃分為若干個(gè)子類;然后計(jì)算每個(gè)子類中各樣本的可能貢獻(xiàn)度,依次從每個(gè)子類中選取具有最大可能貢獻(xiàn)度的樣本作為支持向量;最后更新每個(gè)樣本的可能貢獻(xiàn)度,繼續(xù)從各個(gè)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(jié)果和磨機(jī)負(fù)荷實(shí)際應(yīng)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(shí)現(xiàn)模型稀疏化的同時(shí),能夠顯著改善最小二乘支持向量機(jī)模型的魯棒性.

突變理論在城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

突變理論在城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

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在分析我國城市防洪體系安全評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系及其等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,基于突變理論,利用初始模糊隸屬函數(shù)和突變級(jí)數(shù),將突變理論與模糊分析結(jié)合起來,對(duì)城市防洪體系進(jìn)行多層目標(biāo)分解,根據(jù)歸一公式進(jìn)行計(jì)算,得出城市防洪體系的總突變級(jí)數(shù)值,實(shí)現(xiàn)了城市防洪體系安全評(píng)價(jià)。將該模型應(yīng)用于廣西壯族自治區(qū)柳州市防洪體系,對(duì)防洪工程的現(xiàn)狀進(jìn)行了評(píng)價(jià)。與傳統(tǒng)評(píng)判方法相比,避免了由于主觀原因人為造成的誤差,評(píng)價(jià)結(jié)果客觀準(zhǔn)確、方法簡單,為我國城市防洪體系安全評(píng)價(jià)提供了新途徑。

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基于最小二乘支持向量機(jī)回歸綜合預(yù)測(cè)建筑物沉降

基于最小二乘支持向量機(jī)回歸綜合預(yù)測(cè)建筑物沉降

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基于最小二乘支持向量機(jī)回歸綜合預(yù)測(cè)建筑物沉降 4.6

針對(duì)在工程實(shí)踐中,應(yīng)用單一方法預(yù)測(cè)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(jī)回歸綜合單一方法預(yù)測(cè)沉降量。該方法能綜合單一方法的特點(diǎn),增強(qiáng)了模型的普適性,從而提高了預(yù)測(cè)精度和預(yù)報(bào)期次。文中討論了如何實(shí)現(xiàn)和運(yùn)用該方法,最后通過實(shí)例驗(yàn)證了其有效性。

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基于最小二乘支持向量機(jī)的公路軟基沉降預(yù)測(cè)

基于最小二乘支持向量機(jī)的公路軟基沉降預(yù)測(cè)

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基于最小二乘支持向量機(jī)的公路軟基沉降預(yù)測(cè) 4.5

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(shí)間和填筑竣工時(shí)沉降量等參數(shù)對(duì)公路軟基沉降有影響。對(duì)公路軟基的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)的非線性映射和泛化能力,通過訓(xùn)練,建立了公路軟基沉降預(yù)測(cè)模型。研究表明,所建立的模型對(duì)公路軟基沉降進(jìn)行預(yù)測(cè)具有較高的精度,同時(shí)具有很好的泛化性能。

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最小二乘支持向量機(jī)在城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用熱門文檔

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基于最小二乘支持向量機(jī)回歸的基坑變形預(yù)測(cè)

基于最小二乘支持向量機(jī)回歸的基坑變形預(yù)測(cè)

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基于最小二乘支持向量機(jī)回歸的基坑變形預(yù)測(cè) 3

基于最小二乘支持向量機(jī)回歸的基坑變形預(yù)測(cè)——將最小二乘支持向量機(jī)回歸用于基坑變形預(yù)測(cè).根據(jù)基坑位移的實(shí)測(cè)時(shí)間序列資料,應(yīng)用最小二乘支持向量機(jī)回歸建立了基坑位移與時(shí)間的關(guān)系模型.研究結(jié)果表明,最小二乘支持向量機(jī)回歸用于基坑變形預(yù)測(cè),具有較高的預(yù)...

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基于最小二乘支持向量機(jī)的水泥粒度軟測(cè)量 基于最小二乘支持向量機(jī)的水泥粒度軟測(cè)量 基于最小二乘支持向量機(jī)的水泥粒度軟測(cè)量

基于最小二乘支持向量機(jī)的水泥粒度軟測(cè)量

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基于最小二乘支持向量機(jī)的水泥粒度軟測(cè)量 4.6

采用最小二乘支持向量機(jī)的方法,利用現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的數(shù)據(jù),建立水泥粒度軟測(cè)量模型;通過交叉驗(yàn)證方法優(yōu)化參數(shù),并用仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)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(cè)量方法難以實(shí)現(xiàn)的問題,實(shí)現(xiàn)了水泥粒度的在線測(cè)量。

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最小二乘支持向量機(jī)在熱舒適性PMV指標(biāo)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

最小二乘支持向量機(jī)在熱舒適性PMV指標(biāo)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

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最小二乘支持向量機(jī)在熱舒適性PMV指標(biāo)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究 3

最小二乘支持向量機(jī)在熱舒適性pmv指標(biāo)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究——介紹了一種新型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—最小二乘支持向量機(jī)的原理,并針對(duì)預(yù)測(cè)pmv指標(biāo)建立了最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型。該模型的預(yù)測(cè)結(jié)果表明,最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高,計(jì)算過程速度快,可以滿足以pmv...

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TOPSIS模型在城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

TOPSIS模型在城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

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TOPSIS模型在城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用 4.5

為了對(duì)柳州市現(xiàn)有防洪體系進(jìn)行科學(xué)客觀評(píng)價(jià),在分析我國城市防洪體系安全評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系及其等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,提出了基于層次分析賦權(quán)的topsis綜合評(píng)價(jià)法,并建立了城市防洪體系安全綜合評(píng)價(jià)模型。利用該模型對(duì)柳州市防洪體系進(jìn)行評(píng)價(jià),結(jié)果表明,柳州市防洪體系尚屬不太完善水平,滯后于當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。該模型能較好地對(duì)城市防洪體系進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

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基于物元理論的城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)研究

基于物元理論的城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)研究

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基于物元理論的城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)研究 4.4

隨著我國城市化進(jìn)程的不斷加快,城市防洪越來越重要,城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)成為擺在人們面前的一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題。建立基于物元理論的城市防洪綜合體系評(píng)價(jià)模型,并以遼寧省撫順市為例,確定指標(biāo)體系及各指標(biāo)的經(jīng)典域、節(jié)域和權(quán)重進(jìn)行評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)結(jié)果與撫順市防洪現(xiàn)實(shí)較為一致,表明物元模型能有效解決城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)問題。

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最小二乘支持向量機(jī)在城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用精華文檔

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小波分解和最小二乘支持向量機(jī)的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷 小波分解和最小二乘支持向量機(jī)的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷 小波分解和最小二乘支持向量機(jī)的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷

小波分解和最小二乘支持向量機(jī)的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷

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小波分解和最小二乘支持向量機(jī)的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷 4.5

根據(jù)齒輪箱故障時(shí)振動(dòng)信號(hào)特點(diǎn),提出了一種基于小波分解和最小二乘支持向量機(jī)(ls-svm)相結(jié)合的齒輪箱故障診斷方法。通過對(duì)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波分解,得到各分解節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)頻率段的重構(gòu)信號(hào)和節(jié)點(diǎn)的能量,并將各節(jié)點(diǎn)能量組成的特征向量作為診斷模型的特征向量,輸入到ls-svm多類分類器中進(jìn)行故障識(shí)別。診斷結(jié)果表明:該方法能夠準(zhǔn)確地識(shí)別風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱的常見故障。

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基于最小二乘支持向量機(jī)回歸的單樁豎向極限承載力預(yù)測(cè)

基于最小二乘支持向量機(jī)回歸的單樁豎向極限承載力預(yù)測(cè)

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基于最小二乘支持向量機(jī)回歸的單樁豎向極限承載力預(yù)測(cè) 3

基于最小二乘支持向量機(jī)回歸的單樁豎向極限承載力預(yù)測(cè)——基于單樁載荷試驗(yàn)數(shù)據(jù),采用最小二乘支持向量機(jī)(lssvm)回歸的方法,建立了單樁豎向極限承載力的預(yù)測(cè)模型.利用文獻(xiàn)中樁的載荷試驗(yàn)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練lssvm模型,并確定了模型參數(shù).研究結(jié)果表明,同常用的bp網(wǎng)絡(luò)...

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基于最小二乘支持向量機(jī)的水庫來水量預(yù)測(cè)模型

基于最小二乘支持向量機(jī)的水庫來水量預(yù)測(cè)模型

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基于最小二乘支持向量機(jī)的水庫來水量預(yù)測(cè)模型 4.5

為提高水庫來水量的預(yù)測(cè)精度,提出了一種基于最小二乘支持向量機(jī)(ls-svm)的來水量預(yù)測(cè)模型。實(shí)例應(yīng)用結(jié)果表明,該模型預(yù)測(cè)能力強(qiáng)、預(yù)測(cè)精度高,其預(yù)測(cè)精度明顯高于bp模型,為來水量預(yù)測(cè)提供了一種可靠、有效的方法。

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基于小波降噪與最小二乘支持向量機(jī)的公路軟基沉降預(yù)測(cè)模型

基于小波降噪與最小二乘支持向量機(jī)的公路軟基沉降預(yù)測(cè)模型

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基于小波降噪與最小二乘支持向量機(jī)的公路軟基沉降預(yù)測(cè)模型 4.5

根據(jù)沉降數(shù)據(jù)的特性,以最小二乘支持向量機(jī)為核心技術(shù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,提出了一種路基沉降預(yù)測(cè)的新方法。由于測(cè)量誤差不可避免,沉降數(shù)據(jù)通常含有噪聲,不宜直接進(jìn)行擬合,因此首先采用小波分析的方法對(duì)原始沉降數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪預(yù)處理,然后饋送到最小二乘支持向量機(jī)完成沉降預(yù)測(cè)。最后用某高速公路實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)例分析,并與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,計(jì)算結(jié)果表明,小波分析結(jié)合支持向量機(jī)的模型有較好的預(yù)測(cè)精度,將該模型應(yīng)用于公路軟基沉降預(yù)測(cè)是可行的和值得研究的。

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隧道圍巖變形預(yù)測(cè)的最小二乘支持向量機(jī)方法

隧道圍巖變形預(yù)測(cè)的最小二乘支持向量機(jī)方法

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隧道圍巖變形預(yù)測(cè)的最小二乘支持向量機(jī)方法 3

隧道圍巖變形預(yù)測(cè)的最小二乘支持向量機(jī)方法——為及時(shí)掌握圍巖變形趨勢(shì)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(shí)間序列預(yù)測(cè)模型--最小二乘支持向量機(jī)(ls-svm)。介紹了ls.svm的基本原理和該預(yù)測(cè)模型的具體操作步驟,實(shí)踐表明,該方...

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最小二乘支持向量機(jī)在城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用最新文檔

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基于灰色模型和最小二乘支持向量機(jī)的電力短期負(fù)荷組合預(yù)測(cè) 基于灰色模型和最小二乘支持向量機(jī)的電力短期負(fù)荷組合預(yù)測(cè) 基于灰色模型和最小二乘支持向量機(jī)的電力短期負(fù)荷組合預(yù)測(cè)

基于灰色模型和最小二乘支持向量機(jī)的電力短期負(fù)荷組合預(yù)測(cè)

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基于灰色模型和最小二乘支持向量機(jī)的電力短期負(fù)荷組合預(yù)測(cè) 4.7

提出一種聯(lián)合灰色模型(greymodel,gm)和最小二乘支持向量機(jī)回歸(leastsquaresupportvectorregression,lssvr)算法的電力短期負(fù)荷智能組合預(yù)測(cè)方法。在考慮負(fù)荷日周期性的基礎(chǔ)上,通過對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的不同取舍,構(gòu)建出各種不同的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)序列,并對(duì)每個(gè)歷史數(shù)據(jù)序列分別建立能修正β參數(shù)的gm(1,1)灰色模型進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè);采用最小二乘支持向量機(jī)回歸算法對(duì)不同灰色模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行非線性組合,以獲取最終預(yù)測(cè)值。該方法在充分利用灰色模型所需原始數(shù)據(jù)少、建模簡單、運(yùn)算方便等優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上,結(jié)合最小二乘支持向量機(jī)所具有的泛化能力強(qiáng)、非線性擬合性好、小樣本等特性,提高了預(yù)測(cè)精度。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提出組合方法的有效性和實(shí)用性。

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改進(jìn)粒子群算法和最小二乘支持向量機(jī)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 改進(jìn)粒子群算法和最小二乘支持向量機(jī)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 改進(jìn)粒子群算法和最小二乘支持向量機(jī)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)

改進(jìn)粒子群算法和最小二乘支持向量機(jī)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)

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改進(jìn)粒子群算法和最小二乘支持向量機(jī)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 4.6

針對(duì)最小二乘支持向量機(jī)在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)應(yīng)用中的參數(shù)優(yōu)化問題,將改進(jìn)粒子群算法引入到最小二乘支持向量機(jī)參數(shù)中,建立一種新型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型(ipso-lssvm)。首先將最小二乘支持向量機(jī)參數(shù)編碼為粒子初始位置向量;然后通過粒子個(gè)體之間的信息交流、協(xié)作找到最小二乘支持向量機(jī)的最優(yōu)參數(shù),并針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的不足進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn);最后將其應(yīng)用于電力負(fù)荷建模與預(yù)測(cè),并通過仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)測(cè)試其性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,ipso-lssvm可以獲得較高準(zhǔn)確度的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果,大幅度減少了訓(xùn)練時(shí)間,滿足電力負(fù)荷在線預(yù)測(cè)要求。

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基于最小二乘支持向量機(jī)的砂土液化預(yù)測(cè)方法

基于最小二乘支持向量機(jī)的砂土液化預(yù)測(cè)方法

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基于最小二乘支持向量機(jī)的砂土液化預(yù)測(cè)方法 3

基于最小二乘支持向量機(jī)的砂土液化預(yù)測(cè)方法——使用最小二乘支持向量機(jī)分類方法建立了兩個(gè)砂土液化預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)結(jié)果與野外實(shí)際情況全部相符,表明該分類方法用于預(yù)測(cè)砂土液化是可行的,且預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高。

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基于最小二乘支持向量機(jī)的電力市場(chǎng)出清電價(jià)預(yù)測(cè)方法

基于最小二乘支持向量機(jī)的電力市場(chǎng)出清電價(jià)預(yù)測(cè)方法

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基于最小二乘支持向量機(jī)的電力市場(chǎng)出清電價(jià)預(yù)測(cè)方法 4.4

針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在結(jié)構(gòu)較難確定,訓(xùn)練易陷入局部最小等問題,提出將最小二乘支持向量機(jī)和相似搜索用于預(yù)測(cè)出清電價(jià)。該方法對(duì)相似搜索得到的相似負(fù)荷日的數(shù)據(jù)用最小二乘支持向量機(jī)建立預(yù)測(cè)模型,采用美國newenglandiso的真實(shí)數(shù)據(jù)做驗(yàn)證,結(jié)果表明該方法比bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更高的預(yù)測(cè)精度,是一種有效的預(yù)測(cè)方法。

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基于最小二乘支持向量機(jī)的公路工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型

基于最小二乘支持向量機(jī)的公路工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型

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基于最小二乘支持向量機(jī)的公路工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型 4.4

由于公路工程造價(jià)的影響因素錯(cuò)綜復(fù)雜,且歷史數(shù)據(jù)非常有限,使公路工程造價(jià)預(yù)測(cè)成為典型的小樣本條件下非線性回歸問題。針對(duì)傳統(tǒng)的回歸方法解決這類問題的不足,該文提出一種新型的公路工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型。該模型基于最小二乘支持向量機(jī)的基本原理,結(jié)合公路工程的具體特征,實(shí)現(xiàn)了公路工程造價(jià)的智能化預(yù)測(cè)。新模型充分發(fā)揮了最小二乘支持向量機(jī)在解決有限樣本及非線性回歸問題中的優(yōu)勢(shì),建立了較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型,且訓(xùn)練速度較普通支持向量機(jī)更快。實(shí)證數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證了本模型的有效性。

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基于最小二乘支持向量機(jī)的電力電子電路故障診斷應(yīng)用研究

基于最小二乘支持向量機(jī)的電力電子電路故障診斷應(yīng)用研究

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基于最小二乘支持向量機(jī)的電力電子電路故障診斷應(yīng)用研究 4.5

采用最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)算法對(duì)電力電子電路進(jìn)行故障預(yù)測(cè).以基本降壓斬波電路為例,選擇電路輸出電壓作為監(jiān)測(cè)信號(hào),提取輸出電壓平均值及紋波值作為電路特征性能參數(shù),并利用ls-svm回歸預(yù)測(cè)算法實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè).仿真結(jié)果表明,利用ls-svm對(duì)基本降壓斬波電路輸出平均電壓與輸出紋波電壓的預(yù)測(cè)相對(duì)誤差均低于2%,能夠跟蹤故障特征性能參數(shù)的變化趨勢(shì),有效實(shí)現(xiàn)電力電子電路故障預(yù)測(cè).

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基于可靠性數(shù)據(jù)分析和最小二乘支持向量機(jī)的電力變壓器故障診斷 基于可靠性數(shù)據(jù)分析和最小二乘支持向量機(jī)的電力變壓器故障診斷 基于可靠性數(shù)據(jù)分析和最小二乘支持向量機(jī)的電力變壓器故障診斷

基于可靠性數(shù)據(jù)分析和最小二乘支持向量機(jī)的電力變壓器故障診斷

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基于可靠性數(shù)據(jù)分析和最小二乘支持向量機(jī)的電力變壓器故障診斷 4.8

基于可靠性數(shù)據(jù)分析和最小二乘支持向量機(jī)對(duì)電力變壓器故障進(jìn)行了診斷,并給出了實(shí)例分析。

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基于最小二乘支持向量機(jī)的電站鍋爐空預(yù)器熱點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)研究 基于最小二乘支持向量機(jī)的電站鍋爐空預(yù)器熱點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)研究 基于最小二乘支持向量機(jī)的電站鍋爐空預(yù)器熱點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)研究

基于最小二乘支持向量機(jī)的電站鍋爐空預(yù)器熱點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)研究

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基于最小二乘支持向量機(jī)的電站鍋爐空預(yù)器熱點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)研究 4.3

回轉(zhuǎn)式空氣預(yù)熱器是火力發(fā)電機(jī)組重要的換熱設(shè)備。燃料的不完全燃燒以及低負(fù)荷或停爐后空預(yù)器內(nèi)氣體流速低造成散熱條件變差等原因會(huì)引起空預(yù)器的再燃燒事故。論文利用最小二乘支持向量機(jī)這種新的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,分別用兩種核函數(shù)建立針對(duì)三對(duì)不同火情的判別模型,超平面參數(shù)通過交叉檢驗(yàn)的方式確定。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,支持向量機(jī)具有很好的分類和泛化能力。從兩種核函數(shù)的roc曲線可看出對(duì)于本問題選用rbf核函數(shù)相對(duì)于多項(xiàng)式核函數(shù)有更高的判別準(zhǔn)確率。

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基于模糊最小二乘支持向量機(jī)的建設(shè)工程造價(jià)快速預(yù)測(cè)方法研究 基于模糊最小二乘支持向量機(jī)的建設(shè)工程造價(jià)快速預(yù)測(cè)方法研究 基于模糊最小二乘支持向量機(jī)的建設(shè)工程造價(jià)快速預(yù)測(cè)方法研究

基于模糊最小二乘支持向量機(jī)的建設(shè)工程造價(jià)快速預(yù)測(cè)方法研究

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基于模糊最小二乘支持向量機(jī)的建設(shè)工程造價(jià)快速預(yù)測(cè)方法研究 4.5

為實(shí)現(xiàn)建設(shè)工程造價(jià)的快速和準(zhǔn)確預(yù)測(cè),此文提出基于模糊最小二乘支持向量機(jī)的建設(shè)工程造價(jià)預(yù)測(cè)方法。該方法可較好解決小樣本預(yù)測(cè)問題,適合于當(dāng)前工程造價(jià)樣本數(shù)據(jù)量少的現(xiàn)狀。通過隸屬度函數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行模糊化和加權(quán),實(shí)現(xiàn)對(duì)歷史數(shù)據(jù)和相似數(shù)據(jù)的優(yōu)化選擇,提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。將標(biāo)準(zhǔn)svm的二次規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為線性方程組求解,提高了預(yù)測(cè)速度。通過對(duì)某市地鐵建設(shè)中區(qū)間隧道延米造價(jià)估算實(shí)例的計(jì)算,驗(yàn)證了所提出預(yù)測(cè)方法的有效性。

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基于支持向量機(jī)的防洪脆弱性評(píng)價(jià)模型研究

基于支持向量機(jī)的防洪脆弱性評(píng)價(jià)模型研究

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基于支持向量機(jī)的防洪脆弱性評(píng)價(jià)模型研究 4.6

針對(duì)防洪風(fēng)險(xiǎn)因風(fēng)險(xiǎn)主體而異的特點(diǎn),提出了防洪脆弱性的定義,選取影響臨災(zāi)破壞程度的因子建立了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,以所選指標(biāo)的自然斷裂法分級(jí)作為訓(xùn)練樣本,建立了基于支持向量機(jī)的評(píng)價(jià)模型。應(yīng)用實(shí)例的評(píng)價(jià)結(jié)果符合北江下游的防洪態(tài)勢(shì),說明了該模型方法的可行性、合理性和有效性。與傳統(tǒng)的計(jì)點(diǎn)系統(tǒng)模型相比,支持向量機(jī)模型的評(píng)價(jià)結(jié)果更接近實(shí)際情況。

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最小二乘支持向量機(jī)在城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用相關(guān)

林金明

職位:房建監(jiān)理工程師

擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林

最小二乘支持向量機(jī)在城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用文輯: 是林金明根據(jù)數(shù)聚超市為大家精心整理的相關(guān)最小二乘支持向量機(jī)在城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用資料、文獻(xiàn)、知識(shí)、教程及精品數(shù)據(jù)等,方便大家下載及在線閱讀。同時(shí),造價(jià)通平臺(tái)還為您提供材價(jià)查詢、測(cè)算、詢價(jià)、云造價(jià)、私有云高端定制等建設(shè)領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)服務(wù)。手機(jī)版訪問: 最小二乘支持向量機(jī)在城市防洪體系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用
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