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为了对燃气轮机未来状态趋势进行预测,提出基于最小二乘支持向量机(LSSVM)与小波神经网络(WNN)组合的燃气轮机状态趋势预测方法,把最小二乘支持向量机的预测结果分为两部分,将实际参数数据与前一部分的预测结果计算残差,然后利用小波神经网络对残差进行预测,再将预测的残差与最小二乘支持向量机的预测结果的后一部分进行合成,将合成的结果作为最小二乘支持向量机-小波预测模型的预测结果。结合某型燃气轮机进行试验验证,验证结果表明,组合的最小二乘支持向量机与小波神经网络预测模型预测效果更好,预测结果相对误差为0.12%。 相似文献
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在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上,介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取,并详细介绍了模型参数的选取过程,避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域,并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证,实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。 相似文献
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针对标准支持向量回归波束形成器的计算复杂度高、内存开销大、训练速度慢的缺点,提出了邻近支持向量机(Proximal Support Vector Machine,PSVM)波束优化方法。PSVM打破了通过对偶问题求解原问题的传统思维,将支持向量回归的约束条件等式化,直接对原问题进行分析与求解,给出了基于PSVM波束形成器的优化模型及具体实现过程,并进行了数值仿真实验。研究结果表明,在保持波束形成器性能基本不变的情况下,降低了计算复杂度,减少了内存开销,提高了训练速度。与传统的支持向量回归波束形成相比,具有良好的快速性,为波束形成器的优化设计提供了一种新的有效方法。 相似文献
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支持向量机是一种求解回归预测问题的优秀决策方法,具有坚实的理论基础和优秀的预测性能。为解决目前雷达弹道外推中存在的精度不高和不能有效识别弹道等问题,对基于支持向量机的雷达弹道外推方法进行了仿真设计,并通过仿真弹道模拟雷达采样,进行了仿真实验。仿真实验结果表明:基于支持向量机的雷达弹道外推方法实用可行,可以获得较高的外推精度,并且能够有效地进行弹道识别。 相似文献
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支持向量机的可靠度时序预测分析与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种利用支持向量机进行可靠度时序预测的方法.通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定支持向量机的最佳输入变量;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于某型发动机涡轮增压器可靠度预测,结果证明该方法具有较高的预测精度和较强的推广能力,对于一般意义上的可靠度监测具有重要的价值. 相似文献
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提出了一种基于混沌理论和支持向量的预测方法.通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定支持向量机的最佳输入变量;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数,确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于某型发动机压气机的试车时间序列数据建模与分析,结果证明该方法具有较高的预测精度. 相似文献
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结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,研究了一种混合算法,即应用粗糙集的属性约简过程作为预处理器,可以把冗余的属性及值和冲突的对象从决策表中删去,但不损失任何有效信息;由于传统支持向量机在多分类问题时出现的不可分区域现象,使用了模糊支持向量机进行后面的分类建模和预测,使得训练时间大大缩短和分类性能显著提高。将这种混合方法应用到雷达信号识别中,仿真实验证明该方法是有效的。 相似文献
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基于军事信息系统的体系作战指挥,必须依托准确可靠的数据支撑。为了研究数据挖掘方法在军事数据上的学习性能,采用支持向量机方法和粗糙集对坦克连的作战数据进行了仿真实验。试验结果表明,支持向量机方法能够预测坦克连的命中率为100%,结合粗糙集方法,能够进一步提高支持向量机方法的学习性能,缩短学习时间。 相似文献
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