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题名基于支持向量机集成的船舶舱室温湿度预测
被引量：3
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作者
刘丙杰
侯慕馨
冀海燕
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机构
海军潜艇学院
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出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2024年第3期21-25,32,共6页
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基金
国家社会科学基金资助项目(2021-SKJJ-B-011)。
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文摘
针对船舶舱室温湿度保持困难、数据难以预测的问题,提出了基于克隆选择算法的支持向量机集成方法。首先,利用克隆选择算法优化个体支持向量机,根据个体预测误差进行自适应集成;然后,对舱室温湿度时间序列数据样本化,采用支持向量机集成进行训练、测试;最后通过统计测试结果以及与BP神经网络、单支持向量机、GM(2,1)模型的预测误差对比发现,支持向量机集成模型可有效预测空调故障条件下船舶舱室温湿度的变化规律,为装备的使用和维护提供技术支持。
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关键词
支持向量机集成
船舶舱室
温湿度预测
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Keywords
ensemble of SVM
ship cabin
prediction of temperature and humidity
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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