A predictive model of water demand for scouring siltation was constructed, which combined adaptive particle swarm optimization (APSO) algorithm with support vector machine (SVM) and optimized the model parameters of the SVM through the APSO algorithm, enhanc...
航空发动机轴承在高速、高温、高载荷等极端工况下易发生机械故障,为了提前预警,提出了一种基于自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)算法的最小二乘支持向量机(APSO Least Squares Support Vector Machine,APSO-LSSVM)对...
该方法采用端到端的算法结构,直接对原始纵横波地震属性数据进行特征提取,极大程度地简化了特征优化的过程,所构建的CNN-APSO-LSSVM深度混合模型取得了优于单一机器学习或者深度学习模型的油气藏分布预测结果,具有良好的通用性和可操作性。研究...
:引入”软间隔”的概念,允许支持向量机在一些样本上不满足约束.一、软间隔SVM1.松弛变量2.软间隔SVM模型3. 使用对偶求解 4.软间隔SVM算法5.软间隔...况:在边缘带上;在间隔超平面内;在超平面上;是误分类点 对于不是支持向量,对该模型没有什么影响;对于支持向量,对超平面的确定影响很大 6. 合页损失函数在机器...
作为本发明基于ceemdan和apso-svm的车辆轴承故障诊断方法进一步的优化方案,所述步骤2)中对分解得到的imf模态分量进行筛选时,取峭度值k和皮尔逊相关系数r均较大的前六组imf模态分量,进行线性重构,得到重构信号,剔除无效信息,突出故障特征。 [0036] 作为本发明基于ceemdan和apso-svm的车辆轴承故障诊断方法进一步的优化方案...
异步电动机经验小波变换(EWT)分解特征提取自适应粒子群优化逐序支持向量机(APSO-SSVM)故障诊断基于信号分析的异步电动机的转子断条与偏心故障诊断方法中,常用传统的电机电流信号特征分析(MCSA)方法.由于采样频率偏低,强大的基波旁瓣效应等因素的影响,会导致特征频率成分被淹没,难以量化故障程度等问题.因此,提出了一种...
In this study, principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimensionality of the original data samples, extract the two key variables characterizing the faults, establish the APSO-SVM diagnostic model, and compare and contrast it with RNN, CNN, and BP diagnostic methods to ...
本发明公开了一种基于CEEMDAN和APSOSVM的车辆轴承故障诊断方法,首先,采集滚动轴承的振动信号并测量轴承的参数,对采集得到的滚动轴承的振动信号进行分解,对分解后得到IMF模态分量后进行筛选,并对筛选后的分量进行线性重构,剔除无效信息;然后对筛选出的IMF模态分量进行奇异熵,功率谱熵和能量熵计算,并基于计算结果对重构后...
基于APSO_WLSSVM 算法的 Hammerstein ARMAX 模型参数辨识郭伟李明家李涛乔东东魏妙China Sciencepaper
岩层结构等8项指标作为导水裂隙带高度预测的特征指标,采用基于因子分析的APSO-LSSVM导水裂隙带高度预测模型.利用典型矿区导水裂隙带高度实测资料中的18组数据对该模型进行训练与检验,并将其预测结果与PSO-LSSVM,LSSVM模型预测结果分别进行比较.结果表明:APSO-LSSVM模型的预测精度高于PSO-LSSVM模型和LSSVM模型,对样本...