最小二乘支持向量机和小波电铲供电机组状态预测

• 作者: 李云峰 熊日辉 肖成勇
• 来源期刊: 中国计量学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 小波分解 电铲供电机组 时间序列
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 51-55
• 页数: 5页
• 分类号: TH17|TP39
• 字数: 2562字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1540.2008.01.010

摘要

针对电铲供电机组振动时间序列是个非线性、非平稳的复杂时间序列,难以用单一预测方法进行有效预测的问题, 建立了一种基于小波分解和最小二乘支持向量机混合模型进行状态预测的方法.首先通过小波分解,将原始振动时间序列分解到不同层次,然后根据分解后各层次分量的特点选择不同的嵌入维数和LS-SVM参数分别进行预测,最后重构得到原始序列的预测值.对某电铲供电机组振动趋势的预测结果表明,该模型的预测性能好于单一的支持向量机预测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖成勇	北京科技大学土木与环境工程学院	18	131	8.0	11.0
2	李云峰	中国计量学院信息工程学院	12	26	3.0	4.0
3	熊日辉	中国计量学院信息工程学院	6	22	3.0	4.0