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- 基于灰色和LSSVM的航空发动机状态预测
- 作者： 崔建国 高波 蒋丽英 于明月 郑蔚 来源： 计算机工程与设计 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 状态预测 航空发动机 最小二乘支持向量机 排气温度 主燃油泵 灰色模型
- 描述： 为克服单一模型预测精度较低这一缺陷,提出一种基于灰色模型(grey model,GM)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的组合预测方法。通过灰色累加对原始数据序列进行处理,建立灰色预测模型,利用灰色预测模型的预测结果作为输入,原始数据作为输出,训练构建LSSVM预测模型进行预测。选取航空发动机主燃油泵作为具体研究对象,采集排气温度作为其状态预测参数进行状态预测。研究结果表明,相比单一预测模型,灰色最小二乘支持向量机预测精度更高,为航空发动机状态预测提供了一种有效的解决途径。
- 基于灰色和LSSVM的航空发动机状态预测
- 作者： 崔建国 高波 蒋丽英 于明月 郑蔚 来源： 计算机工程与设计 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 状态预测 航空发动机 最小二乘支持向量机 排气温度 主燃油泵 灰色模型
- 描述： 为克服单一模型预测精度较低这一缺陷,提出一种基于灰色模型(grey model,GM)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的组合预测方法。通过灰色累加对原始数据序列进行处理,建立灰色预测模型,利用灰色预测模型的预测结果作为输入,原始数据作为输出,训练构建LSSVM预测模型进行预测。选取航空发动机主燃油泵作为具体研究对象,采集排气温度作为其状态预测参数进行状态预测。研究结果表明,相比单一预测模型,灰色最小二乘支持向量机预测精度更高,为航空发动机状态预测提供了一种有效的解决途径。