基于小波分析与支持向量机的时间序列预测

时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于＂原始时间序列是无噪的＂这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。     

航空发动机燃油总管钻具空间交点尺寸测量不确定度评定

结合航空发动机燃油总管孔加工钻具的检定实例,介绍了一种利用平板、直角尺、光学分度台等常用计量器具构建的测量系统测量复杂空间交点尺寸的方法,给出了数学模型并对测量结果的不确定度进行了评定。     

基于改进PSO-SVM参数优化的发动机起动过程辨识

针对影响支持向量机辨识性能的核函数及相关参数,找出使辨识结果最佳的核函数;结合两种措施改进粒子群算法,优化相关参数,选择最佳的参数组合.对比 BP 神经网络和支持向量机对发动机起动过程的辨识结果,得到支持向量机的辨识精度和收敛时间优于 BP 神经网络,与起动数据基本一致.在训练样本存在噪声的情况下,验证了所建辨识模型具...     

γ-Reθ转捩模型在二维低速问题中的应用

介绍了基于当地关联的γ-Reθ转捩模型.通过Spalart建议的环境源项法对自由流湍流度衰减的有效控制,实现了该转捩模型的实用化.利用中国空气动力研究与发展中心的TRIP软件平台上实现的该转捩模型,对S809翼型、NLR7301两段翼型和30P30N三段翼型3个低速翼型绕流问题进行了计算,将不同迎角下的计算结果与试验结...     

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

模糊层次分析法在航空公司安全评估中的应用

在某航空公司安全评估指标体系的基础上,构建了其安全因素的模糊一致性判断矩阵,并通过权重分析获得各安全因素的影响程度;以人的因素为例进行综合评价,通过建立模糊隶属度矩阵从而得到了模糊综合评价矩阵,由此得出航空公司安全评估中人的风险值,方法为航空公司进一步加强管理提供了依据,因而具有一定的实用价值和经济效益。     

利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...     

基于改进模糊SVM的转子振动故障诊断技术

首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机(FSVM)的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行的和有效的.     

测量标准不确定度的精度评定及应用

测量不确定度的Ａ类下精度受测量次数多少的影响，并由二次标准差来评定，因此，对于高精度测量，测量不确定度的影响不能忽视，本文对此进行了论述。     

酚醛树脂固化度的X射线衍射分析

发展使用Ｘ射线衍技术对酚醛树脂固化度进行研究，确定了酚醛树脂固化度与Ｘ射线散射最大值的 关系，得出了利用２θ角来标定树脂固化度的公式。该方法具有快速、无损、灵敏度主同的优点，并可适用于各种不同的酚醛树脂。