基于最小二乘支持向量机的某控制系统故障预测研究

• 作者: 夏兴宇 张晓龙 王竹林
• 来源期刊: 仪表技术
• 学科: 工学
• 关键词: LS-SVM BP神经网络 故障预测
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 8-10,13
• 分类号: TP271
• 字数: 2328字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2394.2010.05.003

摘要

介绍支持向量机(SVM)的一种拓展算法--最小二乘支持向量机(LS-SVM),并将LS-SVM算法应用于某控制系统的预测.根据实测数据,建立了基于LS-SVM算法的某控制系统预测模型,同时与BP神经网络的预测模型进行分析比较.结果表明,LS-SVM算法在控制系统的预测中具有较好的可行性、有效性及较高的预测精度,更适合于解决该控制系统的数据建模.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王竹林		47	261	8.0	15.0
2	夏兴宇		4	8	2.0	2.0
3	张晓龙		7	19	3.0	4.0