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51.
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。 相似文献
52.
基于改进PSO-SVM参数优化的发动机起动过程辨识 总被引:2,自引:0,他引:2
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... 相似文献
53.
针对C/C复合材料中圆周沉积热解碳的消光特性,根据四分之一象限光强法测量原理提出了一种基于灰度曲线极值变化的热解碳消光角计算机测量方法。开发了一种动态模版匹配算法以修正图像采集中产生的目标位置偏移,并通过图像序列纤维截面形状校正解决了纤维倾斜截面的灰度信息提取问题。此方法能够有效地实现C/C复合材料消光角的计算机测量,且同时适用于纤维垂直截面及倾斜截面的情况。测量结果符合四分之一象限光强法的原理,与目测结果之间的误差位于1°~2°以内,随着热解碳内部微观结构原子排列的有序度及热解碳粒子间的夹角增加,消光十字分叉现象愈加明显,偏光图像纹理复杂程度增加,肉眼观测干扰增大,观测值与测量值之间的误差随之增加。 相似文献
54.
转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法 总被引:5,自引:2,他引:5
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. 相似文献
55.
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... 相似文献
56.
57.
通过使用Matlab编程处理日本东丽T300、国产GCF-1和GCF-2等3种碳纤维样品断面的扫描电镜照片,采用二值标签算法获得了碳纤维的直径及圆度等碳纤维物理特征定量数据。建立了采用直线方程切线法寻找并计算碳纤维表面沟槽的数量及尺度的方法,发现3种碳纤维样品的边缘沟槽的深度及宽度的分布均符合Weibull分布的特征。3种碳纤维的表面物理特征随温度变化的规律相同,说明其在结构上存在着一致性。经过不同温度热处理后3种碳纤维样品的圆度值变化不大,平均直径随着热处理温度的升高逐渐减小,并且表面沟槽的数量及分布的变化规律相同,说明其结构存在一致性。3种碳纤维的圆度等表面物理特征存在一定差异,T300的圆度小于国产GCF-1及GCF-2碳纤维。 相似文献
58.
发动机故障诊断主状态量模型的数学模型 总被引:2,自引:0,他引:2
发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度,故障方程组通常是亚定的。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。 相似文献
59.
60.
连翼机具有前、后机翼,前翼后掠上反,后翼前掠下反;后翼在前翼展60%~100%之间与前翼相连。其前视图和俯视图均构成菱形。在低速风洞中对连翼机进行了纵向及横向测力实验,其中包括前、后翼几何参数改变对气动特性的影响。实验表明,与常规飞机相比连翼机具有如下优点:诱导阻力小,升阻比大且具有较好的失速特性。改变连翼机前翼上反角和后翼下反角对纵向气动特性影响不大,对横向气动特性有明显影响。减小前翼外段的后掠角可使俯仰特性得到改善。 相似文献