基于支持向量机的机械设备状态趋势预测研究

• 作者: 何正嘉 张周锁 李凌均
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 支持向量机 回归 趋势预测
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 页码范围: 230-233,238
• 页数: 5页
• 分类号: TH17
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2004.03.003

摘要

提出了用支持向量机对机械设备状态趋势进行预测的新方法,构造了相应的支持向量回归机,并分别用仿真数据和实际数据对其性能进行了验证.将该支持向量回归机应用于某机组振动信号的预测,采用径向基核函数和合适的参数,使该向量回归机对振动量峰峰值的单步预测误差小于2%,24步预测误差小于5%,表明该算法对机械设备的运行状态趋势具有较好的预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何正嘉	西安交通大学机械工程学院	204	7277	46.0	77.0
2	张周锁	西安交通大学机械工程学院	44	1467	18.0	38.0
3	李凌均	西安交通大学机械工程学院	13	949	11.0	13.0