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| 基于LSSVM与WNN的燃气轮机状态趋势预测 | |
| 引用本文： | 崔建国,李慧华,于明月,蒋丽英.基于LSSVM与WNN的燃气轮机状态趋势预测[J].火力与指挥控制,2018(8). |
| 作者姓名： | 崔建国 李慧华 于明月 蒋丽英 |
| 作者单位： | 沈阳航空航天大学自动化学院;中航工业上海航空测控技术研究所故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室 |
| 摘 要： | 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%。 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |