基于优化最小二乘支持向量机的襟翼趋势预测

• 作者: 施鼎豪 曹力 王旭辉 舒平 黄圣国
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 襟翼系统 趋势预测 支持向量机 参数优化
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 页码范围: 388-393
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 4519字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2615.2007.03.023

摘要

将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于飞机襟翼状态趋势研究.首先,通过分析飞机襟翼故障与襟翼动作耗时参数的关系,提出了利用动作耗时趋势来确定该系统未来状态的方法.然后,使用最小二乘支持向量机建立耗时回归预测模型,采用最终预报误差(FPE)准则确定回归模型嵌入维数,提出了自适应网格搜索法,优化最小二乘支持向量机的建模参数,从而实现比现有方法精度高,泛化性能好的预测模型.训练和测试样本取自飞行数据记录系统(QAR)中译码襟翼参数值.与神经网络模型的比较实践表明,该方法具有实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒平		6	81	5.0	6.0
2	王旭辉	南京航空航天大学民航学院	7	96	6.0	7.0
3	黄圣国	南京航空航天大学民航学院	68	791	16.0	25.0
4	曹力	南京航空航天大学民航学院	30	196	8.0	12.0
5	施鼎豪		1	9	1.0	1.0