基于WLS-SVM的飞机状态监控与预测方法

• 作者: 宋吉学 张建业 潘泉
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 航空航天
• 关键词: 加权最小二乘 支持向量机 AR模型 监控 预测 飞机
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 航空工程与技术
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: V249
• 字数: 2537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2007.06.001

摘要

介绍了加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)在时间序列预测中应用的基本方法,给出了一维时间序列建模预测的一般框架.提出采用BIC准则选取嵌入维数,并给出了基于统计量的模型性能评价方法.针对飞机发动机的典型状态参数,分别进行基于加权最小二乘支持向量机和AR模型的建模与预测,给出了详细的比较结果.试验表明,由于加权最小二乘支持向量机采用了新型的结构风险最小化准则,因而表现出优秀的推广能力,可预测区间较长且具有较高的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘泉	西北工业大学自动化学院	544	9437	45.0	77.0
2	宋吉学	空军工程大学工程学院	4	4	1.0	2.0
3	张建业	西北工业大学自动化学院	8	131	4.0	8.0