基于支持向量机的水泵特性数据挖掘研究

• 作者: 丁凯 冯林平 张金会 朱霄珣 柳兵
• 来源期刊: 给水排水
• 关键词: 特性曲线 SVM 数据挖掘 水泵
• 年，卷（期）: 2014,（z1）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 370-372
• 页数: 3页
• 字数: 1892字
• 语种: 中文

摘要

针对水泵扬程数据测量的有限性，并根据支持向量机能够很好地处理小样本事件能力的特点，提出了基于支持向量机的水泵数据挖掘方法。该方法旨在最有限的测量数据情况下挖掘出测量数据中间点的数据，从而绘制出最接近真实的流量-扬程曲线图。数据挖掘后形成的曲线图与一般的样本图的趋势相比较，支持向量机的数据挖掘模型好于神经网络法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张金会	华北电力大学能源动力与机械工程学院	11	57	5.0	7.0
2	丁凯		10	13	2.0	3.0
3	柳兵		10	22	3.0	4.0
4	朱霄珣	北京航空航天大学能源与动力工程学院	4	8	2.0	2.0
5	冯林平		2	5	2.0	2.0