| 基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测 |
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| 作者姓名： | 李冬 李本威 赵凯 张赟 宋岩 |
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| 作者单位： | 海军航空工程学院 研究生管理大队, 山东 烟台 264001;海军航空工程学院 飞行器工程系, 山东 烟台 264001;海军航空工程学院 研究生管理大队, 山东 烟台 264001;海军航空工程学院 飞行器工程系, 山东 烟台 264001;海军航空工程学院 基础实验部, 山东 烟台 264001 |
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| 摘 要： | 发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。
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| 关 键 词： | 航空发动机 奇异值分解 性能参数 组合预测 粒子群参数优化 |
| 收稿时间： | 2013-01-17 |
| 修稿时间： | 2013-04-18 |
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