基于支持向量机的水电机组状态趋势预测研究

作者：邹敏; 周建中; 刘忠; 占梁梁

来源：水力发电, 2007, (02): 63-65.

DOI：10.3969/j.issn.0559-9342.2007.02.021

• 趋势预测
• 最小二乘支持向量机
• 水电机组
• BP神经网络

趋势预测是水电机组状态监测与故障诊断系统中的重要内容之一,对保障机组安全稳定运行具有重要意义。针对水电机组振动的非线性、非平稳特性,提出将最小二乘支持向量机应用于水电机组振动状态趋势预测;并将该算法应用于某水电机组振动序列峰峰值的预测,与BP神经网络的预测结果的对比表明:最小二乘支持向量机算法更适合于水电机组状态趋势预测分析。

• 单位
  华中科技大学