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Casing life prediction using Borda and support vector machine methods 被引量:4
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作者 Xu Zhiqian Yan Xiangzhen Yang Xiujuan 《Petroleum Science》 SCIE CAS CSCD 2010年第3期416-421,共6页
Eight casing failure modes and 32 risk factors in oil and gas wells are given in this paper. According to the quantitative analysis of the influence degree and occurrence probability of risk factors, the Borda counts ... Eight casing failure modes and 32 risk factors in oil and gas wells are given in this paper. According to the quantitative analysis of the influence degree and occurrence probability of risk factors, the Borda counts for failure modes are obtained with the Borda method. The risk indexes of failure modes are derived from the Borda matrix. Based on the support vector machine (SVM), a casing life prediction model is established. In the prediction model, eight risk indexes are defined as input vectors and casing life is defined as the output vector. The ideal model parameters are determined with the training set from 19 wells with casing failure. The casing life prediction software is developed with the SVM model as a predictor. The residual life of 60 wells with casing failure is predicted with the software, and then compared with the actual casing life. The comparison results show that the casing life prediction software with the SVM model has high accuracy. 展开更多
关键词 Support vector machine method Borda method life prediction model failure modes RISKFACTORS
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机器视觉判别牛肉新鲜度的多模型定量分析
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作者 陆钟超 邱月 +5 位作者 张安强 张建友 崔蓬勃 翔云 金霞 吕飞 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期262-270,277,共10页
色泽是判断生鲜牛肉新鲜度的重要指标之一。随着人工智能的发展,机器视觉为生鲜肉新鲜度判别提供了可量化的解决方案。该研究通过智能手机获取牛肉图像,利用灰度化、二值化、图像分割与提取,获取不同新鲜度牛肉图像在Red-Green-Blue(RGB... 色泽是判断生鲜牛肉新鲜度的重要指标之一。随着人工智能的发展,机器视觉为生鲜肉新鲜度判别提供了可量化的解决方案。该研究通过智能手机获取牛肉图像,利用灰度化、二值化、图像分割与提取,获取不同新鲜度牛肉图像在Red-Green-Blue(RGB)、L^(*)a^(*)b^(*)和Hue-Saturation-Intensity(HSI)颜色空间的颜色参数,并与常规牛肉新鲜度评价指标挥发性盐基氮(total volatile base nitrogen,TVB-N)、硫代巴比妥酸(thiobarbituric acid,TBA)、菌落总数(total viable count,TVC)和感官评分(sensory index,SI)相关联,建立多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和支持向量回归(support vector regression,SVR)牛肉新鲜度定量预测模型。结果表明,MLR模型对TVB-N、TBA、TVC和SI值的预测模型决定系数(R^(2))分别为0.9406、0.9316、0.9582和0.9548。BPNN模型R^(2)为0.9627、0.9641、0.9920和0.9864,SVR模型的R^(2)为0.9712、0.9679、0.9928和0.9883。3种模型中SVR模型新鲜度预测性能最优,且预测相对误差均在±10%之内。在此基础上,建立了基于颜色参数的SVR牛肉货架期预测模型(R^(2)=0.9648),该模型的预测值与真实货架期平均绝对误差<0.5 d,优于传统货架期模型,提供了一种无损、快速确定牛肉新鲜度和货架期的新方法。 展开更多
关键词 机器视觉 牛肉检测 新鲜度指标 颜色参数 支持向量回归 货架期
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基于SARIMA和SVR组合模型的转向架系统寿命评估
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作者 师蔚 范乔 +2 位作者 杨洋 胡定玉 廖爱华 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第1期157-163,共7页
随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持... 随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持向量回归(SVR)的组合模型对转向架寿命进行评估。首先,将车辆转向架系统历史故障率转化为健康指数,然后基于协方差优选法将SARIMA和SVR进行赋权组合,根据转向架系统历史健康指数进行预测,最后建立历史和预测的健康指数与运行时间的数学模型,分析得到转向架系统的剩余寿命。以某地铁车辆转向架系统为例进行算例分析及验证,结果表明组合模型可更准确地预测其健康状态,为有关维修部门开展维修维护策略提供理论依据,估计得出其剩余寿命,为车辆寿命后期退役及延寿决策提供理论数据分析支撑。 展开更多
关键词 转向架系统 寿命预测 季节性回归移动平均和支持向量回归(SARIMA和SVR) 组合模型 协方差优选法
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基于改进相关向量机的锂电池剩余使用寿命预测 被引量:1
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作者 侯小康 袁裕鹏 童亮 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第2期289-298,共10页
精确预测锂离子电池剩余使用寿命对于保障设备安全运行十分重要。但电池寿命预测中存在诸如数据噪声和容量再生等不确定性来源,这将导致预测精度大幅下降。为解决这一问题,使用变分模态分解方法对从充电和容量数据中提取的健康因子进行... 精确预测锂离子电池剩余使用寿命对于保障设备安全运行十分重要。但电池寿命预测中存在诸如数据噪声和容量再生等不确定性来源,这将导致预测精度大幅下降。为解决这一问题,使用变分模态分解方法对从充电和容量数据中提取的健康因子进行滤波分解,并利用贝叶斯优化方法对相关参数进行优化,提出一种基于多核相关向量机的锂离子电池剩余使用寿命预测模型。利用美国国家航空航天局(NASA)和Oxford电池数据集对所提出的模型进行验证,研究结果表明:所提出的基于变分模态分解和贝叶斯优化的多核相关向量机(VMD-BAYES-HRVM)方法的预测性能不受预测起始点和截止电压的影响,预测结果准确性更高,95%置信区间的跨度更小,证明了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 变分模态分解 贝叶斯优化 多核相关向量机
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基于大数据分析的数控机床刀具寿命预测研究
5
作者 杨文豪 《农机使用与维修》 2024年第9期105-108,共4页
数控机床刀具寿命预测是提高加工效率、降低生产成本、保证加工质量的重要环节。该文结合机器学习算法,收集刀具使用过程中切削力、振动信号、温度、转速等参数,采用数据预处理技术对原始数据进行清洗、降噪和标准化处理,确保数据的质... 数控机床刀具寿命预测是提高加工效率、降低生产成本、保证加工质量的重要环节。该文结合机器学习算法,收集刀具使用过程中切削力、振动信号、温度、转速等参数,采用数据预处理技术对原始数据进行清洗、降噪和标准化处理,确保数据的质量和一致性。在此基础上构建支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)和长短期记忆网络(LSTM)刀具寿命预测模型。研究结果表明,LSTM模型能够更准确地捕捉刀具寿命的非线性变化趋势,并有效处理时间序列数据中的复杂关系。基于大数据分析的刀具寿命预测方法不仅显著提高了预测精度,还可以为实际生产中的刀具更换决策提供可靠支持。研究结果旨在为未来的刀具寿命预测研究提供技术参考。 展开更多
关键词 数控机床 刀具寿命预测 支持向量机 随机森林 长短期记忆网络
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矢量分析法评价TICL V4c植入术矫正中高度近视合并高度散光的临床疗效
6
作者 刘银 江文珊 陈晓 《国际眼科杂志》 CAS 2024年第3期484-490,共7页
目的:采用矢量分析法和屈光矫正者生活质量(QIRC)量表评估散光型中央孔型有晶状体眼后房型人工晶状体(TICL V4c)矫正中高度近视合并高度散光的临床疗效。方法:回顾性病例系列研究。选取2019-01/2022-12在我院眼科近视手术中心行TICL V4... 目的:采用矢量分析法和屈光矫正者生活质量(QIRC)量表评估散光型中央孔型有晶状体眼后房型人工晶状体(TICL V4c)矫正中高度近视合并高度散光的临床疗效。方法:回顾性病例系列研究。选取2019-01/2022-12在我院眼科近视手术中心行TICL V4c植入术的中高度近视合并高度散光患者55例90眼。术后随访1 a,观察裸眼视力(UDVA)、最佳矫正视力(BCVA)、屈光度等情况,采用Alpins矢量分析法评估散光矫正效果,并采用QIRC量表评估患者的生活质量。结果:术后1 a,98%术眼UDVA达到甚至优于术前BCVA,手术安全性指数为1.11±0.14,有效性指数为1.11±0.15;97%术眼散光的误差角度在±15°以内,散光的矢量分析结果显示散光矫正指数为0.83±0.13,误差角度为1.00°±4.49°,成功指数为0.21±0.15。术后1 a,纳入患者6 mm瞳孔直径下角膜总高阶像差较术前明显增加(P<0.05),QIRC量表总分明显高于术前(P<0.001),且QIRC量表总分的增加量与术前球镜度数呈正相关(r s=0.215,P<0.05),提示术前近视程度越高,TICL植入术后生活质量提高越显著。结论:TICL V4c植入术矫正中高度近视合并高度散光安全有效,且术后生活质量显著提高。 展开更多
关键词 有晶状体眼散光型人工晶状体(TICL)植入术 高度散光 矢量分析法 生活质量
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基于改进GWO–SVR算法的锂电池剩余寿命预测 被引量:1
7
作者 金辉 胡寅逍 +3 位作者 葛红娟 郝志鹏 曾郑志远 唐泽鹏 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期514-524,共11页
锂离子电池性能优越,已在B787等机型上得到应用.锂离子电池性能随着使用次数增加而衰退,准确预测锂电池剩余使用寿命从而及时维护/更换,对航班安全飞行具有重要意义.面向锂离子电池剩余寿命预测问题,本文采用容量增量分析等方法提取特征... 锂离子电池性能优越,已在B787等机型上得到应用.锂离子电池性能随着使用次数增加而衰退,准确预测锂电池剩余使用寿命从而及时维护/更换,对航班安全飞行具有重要意义.面向锂离子电池剩余寿命预测问题,本文采用容量增量分析等方法提取特征,基于灰色关联分析计算特征与电池容量的关联程度并筛选特征,提出一种基于改进灰狼优化算法(Improved grey wolf optimization, IGWO)和支持向量回归(Support vector regression, SVR)的锂离子电池剩余寿命预测方法.作为近年研究热点的灰狼优化(Grey wolf optimization, GWO)算法寻优性能出色,但是在应用中容易陷入局部最优.针对此问题,IGWO对GWO算法中的位置更新方程进行优化,对狼群中的个体添加了记忆与飞行功能,增强了算法全局搜索和收敛能力;同时基于Skew Tent映射产生混沌序列,优化狼群初始位置分布.基于标准测试函数对比GWO和IGWO算法的寻优能力,结果表明IGWO算法的收敛速度和寻优效果更好,能够避开GWO陷入的局部最优,在部分测试函数上将寻优精度提升了几十个数量级;基于NASA锂离子电池数据集开展IGWO–SVR、GWO–SVR和SVR的剩余寿命预测能力对比实验,结果证明IGWO–SVR能够有效提高预测精度,与GWO–SVR相比预测均方根误差值降低了10%以上. 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余寿命预测 容量增量分析 改进灰狼优化算法 支持向量回归
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甜菜多黏菌研究进展
8
作者 张秀琪 张宗英 +1 位作者 韩成贵 王颖 《中国糖料》 2024年第1期70-78,共9页
甜菜多黏菌(Polymyxa betae)是一种植物根部专性寄生原生生物,广泛分布世界各甜菜产区,是甜菜丛根病病原甜菜坏死黄脉病毒(beet necrotic yellow vein virus,BNYVV)的传播介体。P.betae寄主范围较为有限,主要侵染苋科、石竹科等植物。... 甜菜多黏菌(Polymyxa betae)是一种植物根部专性寄生原生生物,广泛分布世界各甜菜产区,是甜菜丛根病病原甜菜坏死黄脉病毒(beet necrotic yellow vein virus,BNYVV)的传播介体。P.betae寄主范围较为有限,主要侵染苋科、石竹科等植物。其生活史包括休眠孢子形成期和游动孢子囊形成期两个主要阶段。目前P.betae在土壤或甜菜根部的快速检测技术较为完善,但由于其休眠孢子能够在土壤中存活多年,因此防治仍十分困难,目前主要通过抗性品种结合适宜的栽培措施进行防控。近年来分离物A26-41和RES F41的全基因序列完成测定,将有利推动未来P.betae的研究。 展开更多
关键词 甜菜多黏菌 传毒介体 培养体系 寄主范围 生活史 检测技术 综合防治
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橡胶隔振器疲劳寿命智能预测
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作者 王小莉 谢嘉怡 王思卓 《广东技术师范大学学报》 2024年第3期7-15,共9页
在不同应变比恒幅疲劳载荷环境下,橡胶隔振器常用一种填充天然橡胶材料制成的哑铃型试件进行单轴疲劳试验,进而构建一种用来预测橡胶疲劳寿命的支持向量回归(Support vector regression,SVR)模型.为改善预测模型的收敛速度、准确度和稳... 在不同应变比恒幅疲劳载荷环境下,橡胶隔振器常用一种填充天然橡胶材料制成的哑铃型试件进行单轴疲劳试验,进而构建一种用来预测橡胶疲劳寿命的支持向量回归(Support vector regression,SVR)模型.为改善预测模型的收敛速度、准确度和稳定性,引入改进的麻雀搜索算法(Improved sparrow search algorithm,ISSA)来优化SVR模型超参数.与遗传算法(Genetic algorithm,GA),粒子群算法(Particle swarm optimization algorithm,PSO),标准的麻雀搜索算法(SSA),差分进化-灰狼算法(Hybrid grey wolf optimization,HGWO)优选参数的SVR模型进行对比结果表明,基于ISSA-SVR模型的预测精度、速度和稳定性都表现最佳.为进一步说明ISSA-SVR模型的预测能力,建立考虑应变比影响的疲劳寿命解析模型.对ISSASVR模型、解析模型和两个已发表模型的比较分析表明,ISSA-SVR具有最准确的预测寿命,预测结果聚集在1.5倍分散线以内. 展开更多
关键词 应变比 疲劳寿命 填充天然橡胶 改进的麻雀搜索算法 支持向量回归
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基于多健康特征融合的锂电池SOH和RUL预测 被引量:4
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作者 廖力 肖廷奕 +1 位作者 吴铁洲 姜久春 《电源技术》 CAS 北大核心 2023年第2期193-198,共6页
针对锂电池健康状态(SOH)和剩余使用寿命(RUL)预测精度较低的问题,提出一种基于多健康特征融合的锂电池SOH和RUL预测方法。首先从电池充电曲线中提取三个与容量退化有关的健康特征(HFs),提出多健康特征融合法得到间接健康特征(IHF)。再... 针对锂电池健康状态(SOH)和剩余使用寿命(RUL)预测精度较低的问题,提出一种基于多健康特征融合的锂电池SOH和RUL预测方法。首先从电池充电曲线中提取三个与容量退化有关的健康特征(HFs),提出多健康特征融合法得到间接健康特征(IHF)。再采用改进的引力搜索算法优化支持向量回归模型,将IHF作为模型输入,SOH作为输出。最后,建立多项式回归模型对IHF随电池循环次数增加的变化趋势进行预测,将更新后的IHF和当前SOH估计值输入到估算模型中实现电池RUL的预测。实验结果表明所提出的方法有较高的预测精度和较强鲁棒性,能够联合实现电池SOH和RUL长期稳定的预测。 展开更多
关键词 锂电池 健康状态 剩余使用寿命 健康特征 支持向量回归
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Bio-Electromagnetics without Fields: The Effect of the Vector Potential
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作者 Andras Szasz 《Open Journal of Biophysics》 2021年第2期205-224,共20页
Numerous considerations deal with specialties of bioelectromagnetic effects, including the force-free and field-free interactions. The fact that bioelectromagnetic phenomena consist of effects without mechanical force... Numerous considerations deal with specialties of bioelectromagnetic effects, including the force-free and field-free interactions. The fact that bioelectromagnetic phenomena consist of effects without mechanical forces and even without measurable fields looks impossible in the simple considerations. However, the stochastic fluctuations cause surprising results, with scientifically proven bioelectromagnetism in field-free conditions. In the first steps, we show the scalar and vector potentials’ specialties instead of electric and magnetic fields defined by the well-known Maxwellian equations. The vanishing of the fields is connected to the potentials’ stochastic fluctuations, the noises control the “zero-ground”. The result shows a possibility of a wave that has no attenuation during its transmission through the material. In this meaning, the result is similar to the consequences of the scalar-wave (SW) considerations. The structural changes follow a particular noise spectrum (called pink-noise or 1/f noise), which keeps the entropy constant in a broad range of scaling magnification. 展开更多
关键词 vector-Potential Scalar-Potential Stochastic-Processes Field-Free Effects Curl-Free Fields AXIAL-vector life HOMEOSTASIS Entropy 1/f Noise
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基于医疗设备关键零部件技术保障模型的医院手术室设备管理路径研究 被引量:8
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作者 陈晓晴 王翔 +2 位作者 李丽 郑双峰 朱斌 《中国医学装备》 2023年第3期141-145,共5页
目的:基于医院手术室设备关键零部件技术保障模型,为手术室设备预防性维护(PM)提供理论依据。方法:基于支持向量机算法构建医院手术室设备关键零部件技术保障模型,进行手术室设备关键零部件寿命预测,根据其关键零部件性能退化情况开展... 目的:基于医院手术室设备关键零部件技术保障模型,为手术室设备预防性维护(PM)提供理论依据。方法:基于支持向量机算法构建医院手术室设备关键零部件技术保障模型,进行手术室设备关键零部件寿命预测,根据其关键零部件性能退化情况开展设备技术保障管理。选取医院中心手术室在用的98台医疗设备及其217个关键零部件,按照设备管理方法不同将采用PM管理模式的手术室设备临床使用资料纳入对照组,采用关键零部件技术保障模式的手术室设备临床使用资料纳入观察组。对比两组10台设备管理过程中的评测值与预测值的相关性和临床运行质量。结果:观察组10台设备关键零部件性能退化较为平缓,与寿命预期呈高度相关(r>0.8),对照组10台设备关键零部件性能退化波动较大,与寿命预期呈中度相关,r值为0.5~0.8;观察组设备开机率、质量检测合格率和维护操作规范率分别为(98.08±1.05)%、(92.71±4.75)%和(89.82±4.13)%,均高于对照组,故障频次为(1.09±0.39)次/年,低于对照组,组间差异有统计学意义(t=5.442,t=2.834,t=5.378,t=3.861;P<0.05)。结论:医疗设备关键零部件技术保障模式的运用可准确预测医院手术室设备关键零部件的剩余寿命,控制关键零部件退化期的波动性,提升手术室设备临床运行质量。 展开更多
关键词 关键零部件 技术保障模式 手术室设备 支持向量机 性能退化 剩余寿命
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Estimating Military Aircraft Cost Using Least Squares Support Vector Machines 被引量:2
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作者 ZHUJia-yuan ZHANGXi-bin ZHANGHeng-xi RENBo 《International Journal of Plant Engineering and Management》 2004年第2期97-102,共6页
A multi-layer adaptive optimizing parameters algorithm is developed forimproving least squares support vector machines (LS-SVM) , and a military aircraft life-cycle-cost(LCC) intelligent estimation model is proposed b... A multi-layer adaptive optimizing parameters algorithm is developed forimproving least squares support vector machines (LS-SVM) , and a military aircraft life-cycle-cost(LCC) intelligent estimation model is proposed based on the improved LS-SVM. The intelligent costestimation process is divided into three steps in the model. In the first step, a cost-drive-factorneeds to be selected, which is significant for cost estimation. In the second step, militaryaircraft training samples within costs and cost-drive-factor set are obtained by the LS-SVM. Thenthe model can be used for new type aircraft cost estimation. Chinese military aircraft costs areestimated in the paper. The results show that the estimated costs by the new model are closer to thetrue costs than that of the traditionally used methods. 展开更多
关键词 statistical learning theory support vector machines neural networks AIRCRAFT life cycle cost estimation
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基于加速退化数据和现场实测退化数据的电机绝缘剩余寿命预测模型 被引量:2
14
作者 张健 张钦 +2 位作者 黄晓艳 方攸同 田杰 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期599-609,共11页
该文针对机器学习、随机过程、贝叶斯滤波算法等剩余寿命(RUL)预测模型存在的不足,融合热应力作用下电机绝缘加速寿命数据和现场监测数据,结合随机过程和支持向量机模型,提出了基于拓展卡尔曼滤波的电机绝缘寿命预测模型。以剩余击穿电... 该文针对机器学习、随机过程、贝叶斯滤波算法等剩余寿命(RUL)预测模型存在的不足,融合热应力作用下电机绝缘加速寿命数据和现场监测数据,结合随机过程和支持向量机模型,提出了基于拓展卡尔曼滤波的电机绝缘寿命预测模型。以剩余击穿电压为状态变量,基于Wiener过程建立了卡尔曼滤波模型的状态方程;以最大局部放电量的加速退化数据及现场监测数据为依据构建卡尔曼滤波模型的观测方程;为解决卡尔曼滤波模型由于无法获取新的监测信息而导致的预测精度不足问题,采用支持向量机建立了最大局部放电量预测模型。最后,针对电机主绝缘用6650聚酰亚胺,基于290℃、300℃、310℃、320℃下的加速退化数据构建状态方程,结合240℃下试样的局部放电数据构建观测方程,并以240℃下60h的试样实测老化数据为基准对模型进行了验证,证明了所提出模型在提高剩余寿命预测精度方面的有效性。 展开更多
关键词 电机绝缘寿命预测 WIENER过程 拓展卡尔曼滤波 支持向量机
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工程机械用液压马达剩余寿命预测
15
作者 郝秀红 高涛 +2 位作者 李鑫宇 王树强 李海滨 《机床与液压》 北大核心 2023年第15期203-208,220,共7页
为了进行工程机械用液压马达剩余寿命预测,基于容积效率、Wiener过程以及支持向量机回归,提出一种剩余寿命预测方法。开展液压马达全寿命试验,运用非线性支持向量机回归算法处理原始数据,基于极大似然估计法和贝叶斯更新策略建立Wiener... 为了进行工程机械用液压马达剩余寿命预测,基于容积效率、Wiener过程以及支持向量机回归,提出一种剩余寿命预测方法。开展液压马达全寿命试验,运用非线性支持向量机回归算法处理原始数据,基于极大似然估计法和贝叶斯更新策略建立Wiener过程模型,完成液压马达剩余寿命预测。结果表明:液压马达容积效率随冲击次数变化有明显下降趋势;非线性支持向量机回归在考虑退化数据随机性的基础上提高了规律性;基于Wiener过程的剩余寿命预测方法能够准确、可靠地预测液压马达的剩余服役寿命。 展开更多
关键词 寿命试验 剩余寿命预测 支持向量机 WIENER过程 极大似然估计
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基于GWO-SVR的锂电池剩余使用寿命预测 被引量:4
16
作者 杨战社 王云浩 孔晨再 《电源学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期154-162,共9页
锂离子电池剩余使用寿命预测在电池管理系统中发挥着重要作用,准确预测其剩余使用寿命能够保障电池的安全稳定运行。由于支持向量回归SVR(support vector regression)参数内核选择较为困难,为此提出灰狼优化—支持向量回归GWO-SVR(gray ... 锂离子电池剩余使用寿命预测在电池管理系统中发挥着重要作用,准确预测其剩余使用寿命能够保障电池的安全稳定运行。由于支持向量回归SVR(support vector regression)参数内核选择较为困难,为此提出灰狼优化—支持向量回归GWO-SVR(gray wolf optimization-SVR)方法,使用灰狼算法优化其内核参数,根据NASA预测中心提供的电池数据集对该方法进行了验证。通过与SVR方法进行对比发现,所提GWO-SVR方法的预测精度得到显著提高;在此基础上与ALO-SVR方法进行对比,证明所提方法平均相对误差降低了7.16%,预测精度更高,有效地提高了锂离子电池剩余寿命预测的精确性。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 灰狼优化 支持向量回归
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基于SFS-SVR的高速铣削刀具剩余使用寿命预测
17
作者 黄贤振 孙良仕 +1 位作者 高娓 李禹雄 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期824-831,共8页
在高速铣削加工中,为了判断更换刀具的最佳时间,迫切地需要对刀具的剩余使用寿命进行准确地预测,但预测中常常会存在历史数据不足的问题.因此,本文提出了一种解决小样本空间的刀具剩余使用寿命预测方法.该方法基于支持向量回归(SVR)方法... 在高速铣削加工中,为了判断更换刀具的最佳时间,迫切地需要对刀具的剩余使用寿命进行准确地预测,但预测中常常会存在历史数据不足的问题.因此,本文提出了一种解决小样本空间的刀具剩余使用寿命预测方法.该方法基于支持向量回归(SVR)方法,通过随机分形搜索(SFS)算法优化模型中的关键参数.相比于传统方法,本文所采用的方法可获得更优的模型参数和更快的收敛速度.最后,将所采用的方法与隐马尔可夫模型(HMM)方法进行比较,平均精确度由0.6277提高至0.8199,为刀具的更换提供了可靠的参考. 展开更多
关键词 高速铣削 刀具磨损 剩余使用寿命 随机分形搜索 支持向量回归
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考虑改造扩建和安全效能成本的光储一体化充电站规划方法 被引量:4
18
作者 杨楠 梁金正 +4 位作者 丁力 赵积红 辛培哲 江璟 李振华 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期3557-3567,共11页
在电动汽车的用户的持续增长的背景下,研究高效、经济的光储一体化充电站规划方法具有重要意义。从电网整体的角度出发,将设备改造扩建作为决策手段纳入到规划模型之中,考虑规划周期内新老设备交错、更替的影响以精确计算其资金时间价值... 在电动汽车的用户的持续增长的背景下,研究高效、经济的光储一体化充电站规划方法具有重要意义。从电网整体的角度出发,将设备改造扩建作为决策手段纳入到规划模型之中,考虑规划周期内新老设备交错、更替的影响以精确计算其资金时间价值,以安全效能成本(safety efficiency cost,SEC)为优化目标,提出了一种光储充一体化充电站的规划方法。首先,考虑各个种类设备的寿命周期和投运时间的不同,提出一种资金时间价值归算方法;然后基于电网整体角度,构建以光储一体化充电站新建、老式充电站改造和光储设备扩建为决策变量的SEC评价指标,并建立相应的规划模型;最后采用向量序优化算法对模型进行求解。基于仿真算例的结果表明,所提方法有效提升了光储充一体化充电站规划方案的综合效益及有效性。 展开更多
关键词 光储一体化充电站 全寿命周期成本 资金时间价值 安全效能成本 向量序优化
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基于Mogrifier LSTM-SVR的超级电容寿命预测
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作者 王福忠 任淯琳 张丽 《电源技术》 CAS 北大核心 2023年第7期935-939,共5页
超级电容是储能系统中常用的储能元件,为了解决在对其使用寿命预测时,影响因子考虑不全面,预测精度不高的问题,提出基于支持向量机回归算法与改进的长短期记忆网络算法(Mogrifier LSTM-SVR)相结合的超级电容的使用寿命预测模型。通过引... 超级电容是储能系统中常用的储能元件,为了解决在对其使用寿命预测时,影响因子考虑不全面,预测精度不高的问题,提出基于支持向量机回归算法与改进的长短期记忆网络算法(Mogrifier LSTM-SVR)相结合的超级电容的使用寿命预测模型。通过引入温度、电压和电流三种超级电容寿命影响因子,建立更贴近实际的超级电容寿命模型,选取剩余容量作为特征参数。构建Mogrifier LSTM网络,在传统的LSTM中增加Mogrifier门机制,并利用支持向量机回归(SVR)对Mogrifier LSTM网络预测误差回归预测,修正误差。通过仿真实验和模型的预测结果对比分析表明,Mogrifier LSTM-SVR对超级电容寿命预测的准确性更高,误差波动量级更小。 展开更多
关键词 超级电容 寿命预测 长短期记忆网络 支持向量机回归 剩余容量
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基于EWM和SVR的滚动轴承剩余使用寿命预测方法 被引量:1
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作者 古莹奎 汪源金 石昌武 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期49-55,共7页
为解决滚动轴承有限全寿命监测数据情况下退化特征分布失真导致轴承剩余使用寿命(RUL)预测精度不高的问题,提出一种基于熵权法(EWM)和支持向量回归(SVR)的轴承RUL预测方法。首先,提取振动信号的时域和频域特征,并对特征进行对数变换;然... 为解决滚动轴承有限全寿命监测数据情况下退化特征分布失真导致轴承剩余使用寿命(RUL)预测精度不高的问题,提出一种基于熵权法(EWM)和支持向量回归(SVR)的轴承RUL预测方法。首先,提取振动信号的时域和频域特征,并对特征进行对数变换;然后,通过EWM确定指标权重实现特征选择;最后,采用麻雀搜索算法(SSA)优化SVR模型,以主成分分析(PCA)降维后的低维特征作为优化后的SVR模型的输入,RUL占比作为输出,从而实现轴承剩余寿命的预测。结果表明:在有限监测数据情况下,与其他方法相比,所提方法不但预测性能更加稳定,而且预测的绝对误差平均降低19.51%,均方误差(MSE)平均降低17.73%。 展开更多
关键词 熵权法(EWM) 支持向量回归(SVR) 滚动轴承 剩余使用寿命(RUL)预测 麻雀搜索算法(SSA)
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