基于LS-SVM的航空潤滑油金屬含量分析
所屬分類：技術論文
上傳者：aet
文檔大?。?span>1974 K
標簽： 最小二乘支持向量機 遺傳算法
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文檔介紹：摘　要：在航空潤滑油光譜分析故障診斷中，對潤滑油濃度的變化趨勢進行預測是油液光譜分析故障診斷的重要內容之一。針對這一分析方法，介紹了最小二乘支持向量機并對航空發(fā)動機滑油系統(tǒng)鐵元素濃度的變化趨勢進行了預測；并采用遺傳算法對最小二乘支持向量機的參數(shù)進行優(yōu)化，通過與灰色模型的預測結果作比較，其結果表明，優(yōu)化后的最小二乘支持向量機的預測精度高，具有很好的泛化能力和學習能力。 關鍵詞：最小二乘支持向量機；遺傳算法；灰色模型
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