基于LS-SVM的飞机部件故障率预测

张虎; 严东超; 雷晓犇

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支持向量机具有完备的统计学习理论基础和学习功能.它用核函数建立预测模型,再用已知数据为学习样本训练学习机,用检验样本进行验证、预测系统未来故障.最小二乘支持向量机(LS-SVM)采用最小二乘线性系统作为损失函数,函数估计精度高、收敛速度快.基于支持向量机的多层参数寻优、等维信息一步预测和不等维信息多步预测,可用于飞机状态评估、故障诊断和参数预测以及故障率分析.

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来源
《兵工自动化》 |2004年第3期|21-22|共2页
作者
张虎; 严东超; 雷晓犇;
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作者单位

空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038;

空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038;

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;

空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038;

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正文语种 chi
中图分类数值逼近;
关键词
最小二乘; 支持向量机; 故障率; 预测;

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