基于LSSVR-AR模型的电解电容状态预测方法

• 作者: 尹明 李小珉
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 AR模型 状态预测 非平稳时间序列 电解电容
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 信号检测、算法与仿真
• 页码范围: 478-484
• 页数: 7页
• 分类号: P206
• 字数: 2030字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2016.06.004

摘要

针对传统的状态预测方法预测精度不高的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量回归机(LSS-VR)和AR模型相结合的非平稳时间序列建模的方法(LSSVR-AR),并应用于Buck电路的电解电容等效串联的状态预测中.对非平稳时间序列进行最小二乘支持向量回归,得到非平稳时间序列的趋势项及剔除趋势项后的随机项;对随机项建立AR模型并与趋势项的LSSVR模型组合,得到非平稳时间序列模型;用组合模型对电解电容的等效串联电阻进行状态预测.用本文所提出的方法对其预测的平均绝对百分比误差为6.57%,低于单一的LSSVR模型.实例证明:本文所提出的模型能对电解电容的状态进行准确预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李小珉	海军工程大学电子工程学院	31	245	8.0	15.0
2	尹明	海军工程大学电子工程学院	22	51	4.0	6.0