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基于支持向量机回归的电力负荷预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络. 相似文献
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《燃气涡轮试验与研究》2013,(3):38-42
针对发动机转子的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的SVM故障诊断方法。利用转子实验台,模拟了转子正常、转子不平衡、转子不对中、动静碰磨和基座松动5种典型振动模式,并使用振动传感器采集多路振动数据。计算振动数据的排列组合熵并将其作为故障特征向量,对特征向量样本集进行多级SVM分类诊断,并运用小波包能量特征提取方法提取信号特征。实例计算与结果对比表明,本文方法的正确率要高于基于小波包能量提取特征的SVM分类诊断方法,在提取转子振动信号的特征向量及在小样本下的故障分类诊断等方面,具有可行性和有效性。 相似文献
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针对目前对鸟体撞击风扇部位影响分析不全的问题,计算了鸟体飞向叶片不同部位和穿过支板间隙的概率,在此基础上分析了鸟体撞击旋转状态第1级风扇叶片不同位置的概率。基于数值模拟技术,建立了鸟体撞击叶片的有限元模型,模拟鸟撞击风扇叶片叶尖、叶中、叶根部位,在分析引起叶片不同位置塑性变形的基础上,进一步确定了风扇损伤最大的位置。针对4种不同的鸟体撞击速度,对发动机第1级风扇叶片鸟体撞击部位损伤进行了分析。得到鸟体穿过叶尖部位支板间隙的概率约为50%,撞击叶尖部位概率约为16.7%,是最容易撞击的部位,受到的损伤也较大。计算结果可以为确定发动机风扇叶片鸟体撞击损伤提供参考。 相似文献
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为降低航空公司维修成本,增强送修等级决策科学性,保障飞行安全,提出基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策算法.首先利用改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数进行寻优,并提出将交叉验证(Cross Validation,CV)的平均分类精度作为PSO的适应度值.对某型发动机送修等级的真实数据进行了决策对比研究,研究数据表明:与传统的Grid和GA算法相比,PSO的参数寻优效果要更优;在小样本分类时,PSO-SVM的分类精度要远高于常用的神经网络分类模型径向基函数(Radial Basis Function,RBF)模型和学习向量量化(Learning Vector Quantization)模型. 相似文献
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