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摘要:
为了预测锅炉给水泵轴承温度的变化情况,提高给水泵运行的安全性和经济性,采用了统计学习理论中的核心算法--支持向量机,建立了给水泵温度预测模型(SVAR).并通过一个实例,与基于灰色方法建立的预测模型(GM)和基于自回归方法建立的预测模型(AR)进行了比较.结果表明:基于支持向量自回归的给水泵轴承温度预测模型具有精度高、速度快、易于建模的特点.应用该方法建立的预测模型能够很好地预测给水泵运行中的温度状况,有效地避免给水泵运行中出现的故障.
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文献信息
篇名 锅炉给水泵轴承温度变化状态预测
来源期刊 轴承 学科 工学
关键词 滚动轴承 温度 支持向量机 统计学习理论 给水泵 预测
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 测量与仪器
研究方向 页码范围 53-57
页数 5页 分类号 TH133.33|TP806+.1
字数 2990字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3762.2009.02.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 迟道才 189 1697 20.0 32.0
2 吴兴伟 24 182 5.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
滚动轴承
温度
支持向量机
统计学习理论
给水泵
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
轴承
月刊
1000-3762
41-1148/TH
大16开
河南省洛阳市吉林路
36-17
1958
chi
出版文献量(篇)
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