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机电设备故障诊断和趋势预测的支持向量机方法 被引量:6
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作者 王红军 徐小力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第16期207-209,共3页
分析了支持向量机(Support Vector Machine-SVM)的分类和回归算法。对近年来SVM在设备故障诊断和趋势预测方面的应用进行了回顾,给出了SVM用于设备状态趋势预测的模型和算法。采用AR(Auto Regressive)模型和SVM模型进行实验台的振动烈... 分析了支持向量机(Support Vector Machine-SVM)的分类和回归算法。对近年来SVM在设备故障诊断和趋势预测方面的应用进行了回顾,给出了SVM用于设备状态趋势预测的模型和算法。采用AR(Auto Regressive)模型和SVM模型进行实验台的振动烈度的预测,表明SVM模型具有长区间预测精度高的特点。讨论了SVM在设备故障诊断和趋势预测研究的发展前景。 展开更多
关键词 设备故障诊断 故障趋势预示 支持向量机
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