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基于LS-SVM组合预测的地空导弹发射车液压系统油液污染度预测
被引量：
6
1
作者
王锟
王洁
刁迎春
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期712-717,共6页
为了提高组合预测精度,将最小二乘支持向量机(LS-SVM)用于确定组合预测的函数关系,提出了基于LS-SVM的非线性组合预测方法;为了提高LS-SVM的学习性能和泛化能力,提出了利用粒子群优化算法(PSO)和K-重交叉验证(CV)相结合的参数寻优方法;...
为了提高组合预测精度,将最小二乘支持向量机(LS-SVM)用于确定组合预测的函数关系,提出了基于LS-SVM的非线性组合预测方法;为了提高LS-SVM的学习性能和泛化能力,提出了利用粒子群优化算法(PSO)和K-重交叉验证(CV)相结合的参数寻优方法;最后利用提出的方法对某导弹发射车液压系统的液压油污染度进行了预测,仿真结果表明了提出方法的优越性。
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关键词
油液污染度预测
组合
预测
最小二乘支持向量机
粒子群优化
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职称材料
题名
基于LS-SVM组合预测的地空导弹发射车液压系统油液污染度预测
被引量：
6
1
作者
王锟
王洁
刁迎春
机构
空军工程大学导弹学院
中国人民解放军
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期712-717,共6页
文摘
为了提高组合预测精度,将最小二乘支持向量机(LS-SVM)用于确定组合预测的函数关系,提出了基于LS-SVM的非线性组合预测方法;为了提高LS-SVM的学习性能和泛化能力,提出了利用粒子群优化算法(PSO)和K-重交叉验证(CV)相结合的参数寻优方法;最后利用提出的方法对某导弹发射车液压系统的液压油污染度进行了预测,仿真结果表明了提出方法的优越性。
关键词
油液污染度预测
组合
预测
最小二乘支持向量机
粒子群优化
Keywords
fluids contamination forecast
combination forecasting
least squares support vector machine （ LS-SVM ）
particle swarm optimization （PSO）
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
F201 [经济管理—国民经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于LS-SVM组合预测的地空导弹发射车液压系统油液污染度预测
王锟
王洁
刁迎春
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012
6
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