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基于小波变换的支持向量回归机振动数据短期预测
被引量：
2
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作者
杨晓红
杨晓静
朱霄珣
《汽轮机技术》
北大核心
2011年第1期77-80,共4页
支持向量回归机(SVR)是数据挖掘方面一种较好的方法。但对于包含多频率成分的非平稳信号的预测,其运算精度不是十分理想。对此,提出基于小波变换的支持向量回归机振动数据短期预测方法。该方法首先利用小波变换(WT)将非平稳信号分解成...
支持向量回归机(SVR)是数据挖掘方面一种较好的方法。但对于包含多频率成分的非平稳信号的预测,其运算精度不是十分理想。对此,提出基于小波变换的支持向量回归机振动数据短期预测方法。该方法首先利用小波变换(WT)将非平稳信号分解成若干平稳的频率成分;然后对各个频率成分进行回归运算,得到各频率成分的预测结果;最后对各个成分的预测结果求和,最终得到原信号的预测结果。还对影响预测精度的小波函数进行了分析比较,最终实现了振动信号的准确预测。
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关键词
支持向量回归机
小波变换
振动数据预测
状态监测
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职称材料
题名
基于小波变换的支持向量回归机振动数据短期预测
被引量：
2
1
作者
杨晓红
杨晓静
朱霄珣
机构
华北电力大学机械工程系
华北电力大学动力系
出处
《汽轮机技术》
北大核心
2011年第1期77-80,共4页
文摘
支持向量回归机(SVR)是数据挖掘方面一种较好的方法。但对于包含多频率成分的非平稳信号的预测,其运算精度不是十分理想。对此,提出基于小波变换的支持向量回归机振动数据短期预测方法。该方法首先利用小波变换(WT)将非平稳信号分解成若干平稳的频率成分;然后对各个频率成分进行回归运算,得到各频率成分的预测结果;最后对各个成分的预测结果求和,最终得到原信号的预测结果。还对影响预测精度的小波函数进行了分析比较,最终实现了振动信号的准确预测。
关键词
支持向量回归机
小波变换
振动数据预测
状态监测
Keywords
support vector regression
wavelet transform
vibration date forecast
state monitoring
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
基于小波变换的支持向量回归机振动数据短期预测
杨晓红
杨晓静
朱霄珣
《汽轮机技术》
北大核心
2011
2
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