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支持向量机在机械设备振动信号趋势预测中的应用
被引量：
25
1
作者
杨俊燕
张优云
赵荣珍
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第9期950-953,共4页
将支持向量机(SVMs)用于机械设备振动信号趋势预测中,研究了SVMs参数及核函数类型对SVMs预测能力的影响.试验显示,在短期预测中4种核函数有着基本相同的预测能力,而在长期预测中,径向基函数核和多项式核表现出了相对较高的预测能力,同...
将支持向量机(SVMs)用于机械设备振动信号趋势预测中,研究了SVMs参数及核函数类型对SVMs预测能力的影响.试验显示,在短期预测中4种核函数有着基本相同的预测能力,而在长期预测中,径向基函数核和多项式核表现出了相对较高的预测能力,同线性核和神经网络核相比,它们的归一化均方误差约降低了20%.SVMs与向后传播神经网络、径向基函数网络和广义回归神经网络预测能力的对比表明,实现了结构风险最小化原理的SVMs具有更好的预测能力,在长期预测中,其归一化均方误差约降低了15%.
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关键词
趋势预测
支持向量机
神经网络
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题名
支持向量机在机械设备振动信号趋势预测中的应用
被引量：
25
1
作者
杨俊燕
张优云
赵荣珍
机构
西安交通大学轴承及润滑理论研究所
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第9期950-953,共4页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(50335030).
文摘
将支持向量机(SVMs)用于机械设备振动信号趋势预测中,研究了SVMs参数及核函数类型对SVMs预测能力的影响.试验显示,在短期预测中4种核函数有着基本相同的预测能力,而在长期预测中,径向基函数核和多项式核表现出了相对较高的预测能力,同线性核和神经网络核相比,它们的归一化均方误差约降低了20%.SVMs与向后传播神经网络、径向基函数网络和广义回归神经网络预测能力的对比表明,实现了结构风险最小化原理的SVMs具有更好的预测能力,在长期预测中,其归一化均方误差约降低了15%.
关键词
趋势预测
支持向量机
神经网络
回归
Keywords
trend prediction
support vector machine
neural network
regression
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持向量机在机械设备振动信号趋势预测中的应用
杨俊燕
张优云
赵荣珍
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
25
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