基于支持向量机的水电机组状态趋势预测研究

• 作者: 刘忠 占梁梁 周建中 邹敏
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 趋势预测 最小二乘支持向量机 水电机组 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 机电与金属结构
• 页码范围: 63-65
• 页数: 3页
• 分类号: TK73
• 字数: 2914字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2007.02.021

摘要

趋势预测是水电机组状态监测与故障诊断系统中的重要内容之一,对保障机组安全稳定运行具有重要意义.针对水电机组振动的非线性、非平稳特性,提出将最小二乘支持向量机应用于水电机组振动状态趋势预测;并将该算法应用于某水电机组振动序列峰峰值的预测,与BP神经网络的预测结果的对比表明:最小二乘支持向量机算法更适合于水电机组状态趋势预测分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周建中	华中科技大学水电与数字化工程学院	395	5250	35.0	50.0
2	刘忠	华中科技大学水电与数字化工程学院	18	202	9.0	14.0
3	邹敏	华中科技大学水电与数字化工程学院	12	110	6.0	10.0
4	占梁梁	华中科技大学水电与数字化工程学院	7	78	5.0	7.0