基于聚类SVM瓦斯传感器故障预测研究

• 作者: 付华 李根
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 聚类回归型支持向量机 瓦斯传感器 故障预测
• 年，卷（期）: 2010,（25）
• 页码范围: 33-34,37
• 分类号: TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.25.013

摘要

基于支持向量机的SVM(Suppott Vector Machine)的基本原理,讨论了一种基于聚类的支持向量机CSVM(clustering sup-port vector machine)的学习算法,并应用于建立瓦斯传感器的动态预测模型,介绍传瓦斯感器故障预测的原理,阐述了基于该算法的瓦斯传感器故障预测的实现过程.仿真结果表明:与标准支持向量机算法相比,该算法可以大大减少支持向量个数,提高瓦斯传感器故障预测精度,为瓦斯传感器故障预测提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付华		242	1698	20.0	28.0
2	李根		5	115	3.0	5.0