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机电设备趋势状态的支持向量机智能预示
被引：4
作者：
王红军
张建民
徐小力
机构：
[1] 北京理工大学机械与车辆工程学院
[2] 北京信息科技大学机械工程系 北京
来源：
基金：
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词：
设备故障;
智能趋势预示;
支持向量机;
回归预测;
D O I：
暂无
中图分类号：
TH17 [机械运行与维修];
学科分类号：
摘要：
将支持向量机用于某机组振动烈度的预示,并运用FPE(FinalPredictionError)准则优化嵌入维数,采用径向基函数和适当的损失函数,取得了较好的预测效果,证明该算法对机电设备运行状态的监测与故障趋势具有较好的预示能力。
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