基于光滑支持向量回归的汽轮机振动分析

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：传统的时间序列分析方法如统计和神经网络并不适用于复杂的非线性系统。为此，引入了支持向量回归（SVR）算法用以解决复杂时间序列的预测问题，在Matlab6．5环境下编程实现SVR算法，对汽轮机振动数据进行拟合和预测，并与神经网络方法进行比较。为了降低计算的复杂度，在SVR的基础上，采用光滑化算法，对汽轮机振动时间序列进行预测分析。仿真结果表明，光滑支持向量回归（SSVR）在预测性能方面明显优于神经网络。与SVR相比，SSVR具有更好的收敛速度和精度，适于进行复杂动态系统的时间序列分析。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/98064X/200802/26970060.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：振动分析 汽轮机 时间序列分析 MATLAB atlab 机器学习 时间序列分析 支持向量回归 汽轮机状态监测 光滑化方法