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题名ABC算法优化SVR的磨损故障预测模型
被引量：1
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作者
邓建球
赵建忠
陈洪
丛林虎
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机构
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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出处
《兵工自动化》
2018年第10期60-64,共5页
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文摘
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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关键词
磨损故障
人工蜂群优化算法
支持向量回归
预测模型
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Keywords
wear faults
artificial bee colony
support vector machine for regression
prediction model
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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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