基于改进支持向量回归的港机剩余使用寿命预测

• 作者: 吴沛冬 苌道方 陆后军 高银萍
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 支持向量回归(SVR) 剩余使用寿命 惩罚系数 预测精度
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 100-104,117
• 页数: 6页
• 分类号: U691.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.13340/j.jsmu.2019.04.018

摘要

为解决标准支持向量回归(support vector regression,SVR)在预测港机剩余使用寿命时,误差程度不同的数据会被施以相同程度的惩罚,从而导致预测精度不足的问题,通过对每个数据的惩罚系数添加各自的误差比例,使每个数据的惩罚系数与各自的误差程度成比例,降低误差数据对整体预测精度的影响.实验表明,这种改进SVR相对于标准SVR在不降低计算效率的前提下能有效提高预测精度,并拥有良好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苌道方	上海海事大学物流科学与工程研究院	30	202	9.0	14.0
2	高银萍	上海海事大学物流科学与工程研究院	6	1	1.0	1.0
3	陆后军	上海海事大学物流工程学院	12	22	2.0	4.0
4	吴沛冬	上海海事大学物流科学与工程研究院	1	0	0.0	0.0