给水管网故障智能诊断方法

• 作者: 杨世凤 胡瑜 高相铭
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 给水管网 故障诊断 遗传算法 优化支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 11-14
• 分类号: TP391|TH17
• 字数: 3749字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2011.01.003

摘要

针对传统的支持向量机(support vector machine,简称SVM)参数选择方法以人工试验为主,花费时间长且很难得到最优参数的问题,提出了一种基于遗传算法(genetic algoritlam,简称GA)的支持向量机参数自动寻优方法.利用GA的全局搜索能力对支持向量机的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,建立基于遗传算法的支持向量机模型(GA-SVM).以某小型给水管网为研究对象,采用水力分析算法求得管网局部破坏状态下的各项数据,并用这些数据对预测模型进行故障诊断试验,结果表明,经遗传算法优化的支持向量机模型具有较高的预测精度,整体性能优于传统的BP神经网络模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨世凤	天津科技大学电子信息与自动化学院	97	1193	16.0	32.0
2	胡瑜	天津科技大学电子信息与自动化学院	18	99	7.0	9.0
3	高相铭	天津科技大学机械工程学院	4	21	2.0	4.0