基于网格搜索与交叉验证的SVM磨机负荷预测

• 作者: 卢小江 熊洋 罗小燕 陈慧明
• 来源期刊: 中国测试
• 关键词: 磨机负荷 网格搜索 交叉验证 参数优化 混合编程
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 性能测试
• 页码范围: 132-135,144
• 页数: 5页
• 字数: 3737字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2017.01.027

摘要

针对实际生产中只能依据专家经验判断磨机负荷（ML）状态，难以检测ML及其直接相关参数的问题，该文通过分析反应磨机内部负荷的振动信号，提取频谱特征，利用支持向量机（SVM）建立磨机负荷参数的预测模型。为解决SVM核函数参数g和惩罚因子C主观选取问题，提出采用网格搜索与交叉验证相结合的方法，对SVM参数进行优化。最后基于Matlab与VC混合编程，建立仿真平台，实现球磨机负荷参数的预测仿真。分别利用SVM默认参数和最佳优化参数代入ML回归预测模型，通过参数ML预测对比，得到SVM最佳优化参数下训练的平均平方误差（MSE）和平方相关系数（r2）均优于SVM默认参数下的预测结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗小燕	江西理工大学机电工程学院	60	279	9.0	14.0
2	熊洋	江西理工大学机电工程学院	18	89	5.0	9.0
3	陈慧明	江西理工大学机电工程学院	6	37	2.0	6.0
4	卢小江	江西理工大学机电工程学院	5	58	3.0	5.0