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基于动态相关向量回归的燃煤锅炉烟气NO_x浓度预测模型
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作者 吴玮 郭磊 +3 位作者 王靓 刘艇安 董韦汝 吴小琴 《工业控制计算机》 2024年第4期7-9,共3页
针对NO_x的生成过程的高度非线性、强相关性以及动态特征,提出一种基于互信息和动态相关向量回归的烟气NO_x浓度预测模型。依托某660 MW燃煤锅炉的历史运行数据,建立动态相关向量回归模型。通过和相关向量回归、人工神经网络、极限学习... 针对NO_x的生成过程的高度非线性、强相关性以及动态特征,提出一种基于互信息和动态相关向量回归的烟气NO_x浓度预测模型。依托某660 MW燃煤锅炉的历史运行数据,建立动态相关向量回归模型。通过和相关向量回归、人工神经网络、极限学习机模型以及动态支持向量回归模型对比分析,提出的NO_x浓度预测模型动态跟踪性能好,预测准确性高,为锅炉燃烧参数调整和SCR系统动态优化提供了基础。 展开更多
关键词 NO_x浓度预测 互信息 动态相关向量回归 脱硝系统
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基于相关向量回归的非线性时间序列预测方法 被引量:6
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作者 刘芳 周建中 +1 位作者 邱方鹏 刘力 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期1-2,5,共3页
针对非线性时间序列预测建模的复杂性和不确定性,提出一种基于相关向量回归的非线性时间序列预测方法。该方法在传统的核函数基础上,融入Bayesian推理框架,得到具有概率特性的预报结果,无须对误差/边界参数进行预估计,具有学习算法简单... 针对非线性时间序列预测建模的复杂性和不确定性,提出一种基于相关向量回归的非线性时间序列预测方法。该方法在传统的核函数基础上,融入Bayesian推理框架,得到具有概率特性的预报结果,无须对误差/边界参数进行预估计,具有学习算法简单、易实现的特点。仿真计算表明,该方法能反映非线性时间序列的内在特性,预测结果较好。 展开更多
关键词 稀疏Bayesian 相关向量回归 非线性时间序列 径流预报
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基于相关向量回归的仿真元建模方法 被引量:4
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作者 吴冰 程思微 +1 位作者 张文琼 梁加红 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期24-27,共4页
针对支持向量回归元模型存在的不足,提出将相关向量回归应用于仿真元建模,使用多个不同维度和非线性程度的基准测试函数,在元模型精确性、采样技术、样本规模、模型维度和非线性程度等多方面与多项式回归、Kriging、径向基函数、支持向... 针对支持向量回归元模型存在的不足,提出将相关向量回归应用于仿真元建模,使用多个不同维度和非线性程度的基准测试函数,在元模型精确性、采样技术、样本规模、模型维度和非线性程度等多方面与多项式回归、Kriging、径向基函数、支持向量回归4种方法进行对比研究,结果证明该方法具有较高的精确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 元建模 相关向量回归 支持向量回归
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基于多模态相关向量回归机的老年痴呆症临床变量预测 被引量:4
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作者 程波 张道强 《南京大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2012年第2期140-146,共7页
老年痴呆症(Alzheimer's disease,AD)的临床变量值和多模态特征都是对其内在致病病理的外在反映.本文提出一种多模态相关向量回归机,通过对多模态特征的学习来预测临床变量值.首先采用核方法将多模态数据融合成一个混合核矩阵,然后... 老年痴呆症(Alzheimer's disease,AD)的临床变量值和多模态特征都是对其内在致病病理的外在反映.本文提出一种多模态相关向量回归机,通过对多模态特征的学习来预测临床变量值.首先采用核方法将多模态数据融合成一个混合核矩阵,然后使用相关向量回归机对临床变量简易精神状态检查(mini mental state examination,MMSE)和老年痴呆症评定量表(Alzheimer's disease assessment scale,ADAS-Cog)建立回归模型,最后用相关系数和平方根均方误差来验证算法的性能.在标准数据集ADNI上的实验结果表明,本文提出的多模态方法的预测性能优于单模态方法. 展开更多
关键词 多模态 老年痴呆症 相关向量回归 简易精神状态检查 老年痴呆症评定量表
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一种新的回归型约简多分辨率相关向量机 被引量:5
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作者 丁二锐 曾平 +1 位作者 丁阳 王义峰 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期65-69,共5页
提出一种新的稀疏贝叶斯回归算法.基于相关向量机,首先通过尺度核和小波核构造完备基以提高预测精度;然后利用保局投影对输入矩阵的列进行主成分提取以减少训练时间,从而形成算法的初步模型.为进一步减小较大规模训练数据集的回归时间压... 提出一种新的稀疏贝叶斯回归算法.基于相关向量机,首先通过尺度核和小波核构造完备基以提高预测精度;然后利用保局投影对输入矩阵的列进行主成分提取以减少训练时间,从而形成算法的初步模型.为进一步减小较大规模训练数据集的回归时间压力,算法对训练数据集的分层采样建立了初步模型,进而产生实际较小规模的训练数据集.实验结果表明,算法在预测精度和鲁棒性上优于传统支持向量机和相关向量机,且其训练时间较相关向量机少. 展开更多
关键词 相关向量回归 尺度核函数 小波核函数 保局投影 数据采样
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基于RVM回归的姿控系统多故障检测 被引量:6
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作者 胡迪 董云峰 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期68-73,共6页
针对卫星姿控系统故障具有并发性和多发性的特点,敏感器和执行机构均可能发生故障,依据相关向量机(RVM)回归理论,采用基于模型辩识,残差评价的方法实现姿控系统多故障检测。通过对太阳敏感器、陀螺和反作用轮的历史输入输出数据建立RVM... 针对卫星姿控系统故障具有并发性和多发性的特点,敏感器和执行机构均可能发生故障,依据相关向量机(RVM)回归理论,采用基于模型辩识,残差评价的方法实现姿控系统多故障检测。通过对太阳敏感器、陀螺和反作用轮的历史输入输出数据建立RVM回归模型,考虑到建模精确度直接影响到检测精确度,对比分析最小二乘支持向量机回归(LSSVR)的回归模型,并给出了二者辩识精确度对比结果。对比结果表明,RVM较LSSVR具有较好的建模精确度。将RVM回归模型应用于太阳敏感器、陀螺和反作用轮的单一故障和多故障检测过程中,仿真结果表明,RVM回归能有效实现姿控系统的多故障检测。 展开更多
关键词 敏感器 执行机构 姿态控制系统 相关向量回归 最小二乘支持向量回归 回归建模 多故障检测
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基于局域相关向量机回归模型的小尺度网络流量的非线性预测 被引量:17
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作者 孟庆芳 陈月辉 +2 位作者 冯志全 王枫林 陈珊珊 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第15期88-94,共7页
基于非线性时间序列局域预测法与相关向量机回归模型,本文提出了局域相关向量机预测方法,并应用于预测实际的小尺度网路流量序列.应用基于信息准则的局域预测法邻近点的选取方法来选取局域相关向量机回归模型的邻近点个数.对比分析了局... 基于非线性时间序列局域预测法与相关向量机回归模型,本文提出了局域相关向量机预测方法,并应用于预测实际的小尺度网路流量序列.应用基于信息准则的局域预测法邻近点的选取方法来选取局域相关向量机回归模型的邻近点个数.对比分析了局域相关向量机预测法、前馈神经网络模型与局域线性预测法对网络流量序列的预测性能,其中前馈神经网络模型的参数采用粒子群优化算法来优化.实验结果表明:邻近点优化后的局域相关向量机回归模型能够有效地预测小尺度网络流量序列,归一化均方误差很小;局域相关向量机回归模型生成的时间序列具有与原网络流量时间序列相一致的概率分布;局域相关向量机回归模型的预测精度好于前馈神经网络模型的与局域线性预测法的. 展开更多
关键词 小尺度网络流量 非线性时间序列预测方法 局域预测法 相关向量回归模型
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一种无人机数据链信道选择和功率控制方法 被引量:6
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作者 张文秋 丁文锐 刘春辉 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期583-591,共9页
无人机(UAV)数据链在复杂电磁和地理自然环境中可靠性受到严重威胁,针对如何通过选择信道和调整信号发送功率保证UAV通信质量的问题,提出了一种结合相关向量回归(RVR)的信道选择和功率控制方法。方法采用RVR建立干扰信息、误码率(BER)... 无人机(UAV)数据链在复杂电磁和地理自然环境中可靠性受到严重威胁,针对如何通过选择信道和调整信号发送功率保证UAV通信质量的问题,提出了一种结合相关向量回归(RVR)的信道选择和功率控制方法。方法采用RVR建立干扰信息、误码率(BER)与信噪比(SNR)的映射模型,通过该模型可根据实时干扰参数,预测信道满足UAV数据链BER要求的最小化SNR,进而可计算最小化的发送功率,把最小化功率作为标准判断信道质量好坏,选择信道的同时确定发送功率,简化过程,以最小化信道发送功率达到抗干扰的目的。仿真实验证明,该方法能够有效选择可用信道并调整发送功率,抑制干扰,时间和能量开销低,具有较强实用性。 展开更多
关键词 无人机(UAV)数据链 信道选择 功率控制 信道质量 相关向量回归(RVR)
原文传递
基于MPSO-RVM的短期交通流预测方法研究 被引量:7
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作者 赵亚斌 白璘 +2 位作者 武奇生 刘照恒 史博 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期69-71,共3页
为了提升公路短时交通流预测精度,提出一种采用非线性动态惯性权重粒子群算法优化相关向量回归的短期交通流预测方法(MPSO-RVM)。首先对原始数据进行算数平均值降噪处理,采用含有动态惯性权重ω的PSO算法优化RVM预测模型的参数,前期ω... 为了提升公路短时交通流预测精度,提出一种采用非线性动态惯性权重粒子群算法优化相关向量回归的短期交通流预测方法(MPSO-RVM)。首先对原始数据进行算数平均值降噪处理,采用含有动态惯性权重ω的PSO算法优化RVM预测模型的参数,前期ω取值较大、变化较慢,维持了算法的全局搜索能力;后期ω变化较快,极大地提高了算法的局部寻优能力,从而提高求解精度,避免陷入局部最优解。使用美国Pe MS数据库中的交通流数据进行训练及预测,通过实验表明对预处理后数据使用MPSO-RVM方法可大幅提升预测精度。 展开更多
关键词 交通流预测 动态惯性权重 改进粒子群优化算法(MPSO) 相关向量回归
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基于PDR反馈的Wi-Fi室内定位算法研究 被引量:6
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作者 赵建国 王杰贵 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期215-219,共5页
Wi-Fi指纹定位易受周围环境的影响,稳定性差;行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)定位需要待定位目标的初始位置,且容易产生累计误差。针对上述问题,提出了一种基于PDR反馈的Wi-Fi室内定位算法。该算法主要分为三个阶段:基于... Wi-Fi指纹定位易受周围环境的影响,稳定性差;行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)定位需要待定位目标的初始位置,且容易产生累计误差。针对上述问题,提出了一种基于PDR反馈的Wi-Fi室内定位算法。该算法主要分为三个阶段:基于相关向量回归(relevance vector regression,RVR)的初始位置定位阶段、基于PDR定位的反馈阶段、基于K近邻(K-nearest neighbor,KNN)的指纹定位阶段。实验结果表明,提出的算法在定位精度和稳定性方面较其他的定位算法有明显的提高,并且该算法相对于Wi-Fi定位减小了时间复杂度,实时性较好。 展开更多
关键词 指纹定位 行人航迹推算 相关向量回归
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低合金钢海水腐蚀监测中的双率数据处理与建模 被引量:3
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作者 陈亮 付冬梅 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期95-103,共9页
随着物联网技术的发展,前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实,从而获得了大量的腐蚀数据.针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题,提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(I... 随着物联网技术的发展,前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实,从而获得了大量的腐蚀数据.针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题,提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR).首先,通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优;然后,建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据,能够更多地保留原始数据信息;最后,给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR),并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型.结果表明:相比于均值方法处理双率腐蚀数据,所提方法将建模样本数量由196提升到了1834;相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法,所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963,在各项指标上均优于对比算法,说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度,对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义. 展开更多
关键词 低合金钢 海水腐蚀 双率数据 综合指标值 相关向量回归
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基于CRBMs-RVR的涡轴发动机输出功率衰退预测 被引量:1
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作者 童志伟 鲁峰 黄金泉 《航空发动机》 北大核心 2022年第3期76-82,共7页
针对涡轴发动机全寿命期内输出功率衰退预测问题,提出一种含多层连续受限玻尔兹曼机(CRBMs)深度特征提取的相关向量回归(RVR)功率预测方法。对发动机气路部件测量数据进行重构,利用CRBMs深度网络提取数据深层特征,将特征数据作为RVR模... 针对涡轴发动机全寿命期内输出功率衰退预测问题,提出一种含多层连续受限玻尔兹曼机(CRBMs)深度特征提取的相关向量回归(RVR)功率预测方法。对发动机气路部件测量数据进行重构,利用CRBMs深度网络提取数据深层特征,将特征数据作为RVR模型的输入,实现对输出功率的预测,并对预测结果提供概率分布。以某型双转子涡轴发动机部件级模型为试验对象,模拟全寿命期内发动机气路部件性能退化,对输出功率进行衰退预测。试验结果表明:基于CRBMs-RVR的预测模型与传统的RVR预测模型相比,训练时间缩短30.2%,预测结果的均方根误差减小64.6%;与基于主成分分析(PCA)进行特征提取的PCA-RVR预测模型相比,预测结果均方根误差减小42.4%,验证了所提出的预测方法具有模型结构简单、预测精度高、可提供概率式输出的优点。 展开更多
关键词 输出功率衰退 预测模型 连续受限玻尔兹曼机 特征提取 相关向量回归 涡轴发动机
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基于IGA-MRVR的锂离子电池剩余使用寿命预测
13
作者 高栋 黄妙华 《自动化与仪表》 2017年第7期10-15,共6页
锂离子电池是电动汽车的关键部分,科学准确地预测其剩余使用寿命RUL是决定电动汽车性能的重要因素。该文针对传统的单核相关向量回归RVR算法存在预测精度低且泛化能力弱的问题,提出了基于多项式核和径向基核函数的多核MRVR;应用改进遗... 锂离子电池是电动汽车的关键部分,科学准确地预测其剩余使用寿命RUL是决定电动汽车性能的重要因素。该文针对传统的单核相关向量回归RVR算法存在预测精度低且泛化能力弱的问题,提出了基于多项式核和径向基核函数的多核MRVR;应用改进遗传算法IGA对多核核参数进行联合寻优;使用美国国家航空航天局NASA电池数据进行验证。验证结果表明,改进遗传算法优化的MRVR算法有更好的预测精度和泛化性。 展开更多
关键词 电动汽车 锂电池 剩余使用寿命 多核相关向量回归算法 改进遗传算法优化 预测
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基于LS-RVR误差补偿的动态矩阵控制
14
作者 赵铁彪 徐毅 +1 位作者 樊培利 薛美盛 《石油化工自动化》 CAS 2012年第1期33-37,共5页
在传统动态矩阵控制算法中,通过当前预测值和实际值的误差来对未来时刻的预测输出进行校正,这种方法在一定程度上可以克服扰动、噪声的影响,但是对模型失配问题仍有一些局限性。最小二乘相关向量回归(LS-RVR)是在相关向量回归的基础上... 在传统动态矩阵控制算法中,通过当前预测值和实际值的误差来对未来时刻的预测输出进行校正,这种方法在一定程度上可以克服扰动、噪声的影响,但是对模型失配问题仍有一些局限性。最小二乘相关向量回归(LS-RVR)是在相关向量回归的基础上发展起来的,相对于相关向量回归具有更好的回归性能。提出了一种基于最小二乘相关向量回归误差补偿的动态矩阵控制算法,并进行了仿真实验。仿真研究结果表明,该算法具有良好的控制性能。 展开更多
关键词 动态矩阵控制 最小二乘相关向量回归 误差补偿
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一种无人机数据链电磁干扰自适应新方法 被引量:10
15
作者 张冬晓 陈亚洲 +1 位作者 程二威 许彤 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期880-887,共8页
针对复杂电磁环境容易对无人机数据链造成干扰,严重威胁无人机的飞行安全的问题,提出了一种基于环境感知的无人机数据链电磁干扰自适应新方法,能够提高无人机的主动抗干扰能力.数据链工作信号动态变化过程中,对应的电磁干扰效应阈值呈... 针对复杂电磁环境容易对无人机数据链造成干扰,严重威胁无人机的飞行安全的问题,提出了一种基于环境感知的无人机数据链电磁干扰自适应新方法,能够提高无人机的主动抗干扰能力.数据链工作信号动态变化过程中,对应的电磁干扰效应阈值呈非线性变化趋势,通过选取训练样本和观测值,采用相关向量机回归(RVR)的方法建立动态数据链干扰阈值训练模型,预测不同工作信号条件下的电磁干扰阈值.建立无人机数据链电磁干扰自适应专家系统,利用机载电磁干扰环境监测平台确定电磁干扰特征参量,根据训练模型预测目标值,判别数据链电磁干扰等级.在此基础上,综合利用技战术方案,自主有效地消除外界电磁干扰对无人机数据链的影响. 展开更多
关键词 无人机 数据链 环境感知 相关向量回归 主动抗干扰
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基于稀疏贝叶斯学习的可见光通信系统中LED非线性补偿技术 被引量:1
16
作者 董作霖 吴松 李明 《电视技术》 2018年第2期39-44,51,共7页
针对可见光通信(visible light communication,VLC)系统中LED非线性引起信号失真的问题,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的接收端LED非线性补偿技术。该技术利用稀疏贝叶斯框架下的相关向量机(relevance vector machine,RVM)回归模型对LED... 针对可见光通信(visible light communication,VLC)系统中LED非线性引起信号失真的问题,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的接收端LED非线性补偿技术。该技术利用稀疏贝叶斯框架下的相关向量机(relevance vector machine,RVM)回归模型对LED的非线性传输特性进行估计,从而在接收端对LED非线性引起的信号失真进行时域补偿。仿真实验表明,与常用的沃尔泰拉(Volterra)非线性补偿技术相比,该技术能够更加有效地抑制LED非线性引起的信号失真,从而可以更加充分利用LED的动态范围来增大系统容量。 展开更多
关键词 可见光通信 非线性补偿 稀疏贝叶斯学习 相关向量回归
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基于FPP-WRVR的复杂工件表面三维重建方法
17
作者 邱科鹏 赵金库 +1 位作者 赵玉峰 王鹏 《工业技术创新》 2023年第4期1-8,共8页
针对传统相位高度模型在复杂工件表面三维重建中存在成像系统噪声、投影仪非线性误差、相位展开误差等方面的局限性,提出一种将条纹投影轮廓术(FPP)和加权相关向量回归(WRVR)相融合的复杂工件表面三维重建方法。在FPP结构光技术框架下,... 针对传统相位高度模型在复杂工件表面三维重建中存在成像系统噪声、投影仪非线性误差、相位展开误差等方面的局限性,提出一种将条纹投影轮廓术(FPP)和加权相关向量回归(WRVR)相融合的复杂工件表面三维重建方法。在FPP结构光技术框架下,将高度测量问题转化为高度回归分析问题,首先基于相关向量回归(RVR)建立工件表面绝对相位和表面高度的回归模型,然后构建基于高度预测后验方差的加权策略,实现精度更高的工件表面三维重建。对多种复杂工件表面进行仿真实验,结果表明,采用该方法得出的平均绝对误差(MAE)和标准差(STD)分别为0.065 9和0.082 3,比传统相位高度模型改善30%以上。 展开更多
关键词 条纹投影轮廓术 三维重建 结构光 相位高度模型 加权相关向量回归
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