【摘 要】
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为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归(support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化(SVR
【机 构】
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海军航空大学兵器科学与技术系,中国船舶重工集团公司第七一三研究所第九研究室
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为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归(support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。该模型先对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC算法寻优找到最优的SVR参数,建立故障预测模型。最后通过实例仿真验证了模型的优越性。仿真结果表明:ABC-SVR模型有效解决了SVR参数选择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。
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