基于BA-WPHM的滚动轴承两阶段剩余寿命预测方法

为了提高滚动轴承剩余寿命预测的准确性,根据滚动轴承运行过程的两阶段性特点,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)和威布尔比例风险模型(WPHM)的滚动轴承两阶段剩余寿命预测方法。首先,构建基于WPHM的剩余寿命预测模型;其次,提出了两阶段极大似然估计法,建立新的似然函数,并利用BA算法进行求解,以提高参数估计的准确性;最后,建立BA-WPHM模型对滚动轴承进行剩余寿命预测。案例分析表明,相比于Newton-Raphson算法、自组织分层猴群算法(SHMA)和独特的自适应粒子群算法(UAPSO),提出的方法参数估计的准确性更高,剩余寿命的预测精度优于支持向量回归(SVR)方法,验证了所提方法的有效性,为滚动轴承维修决策的可行性提供了依据。     

基于退化轨迹未知的多退化量可靠度预测方法

针对退化轨迹未知的具有多种退化量的产品,研究了退化量相关和独立情况下的多性能退化量可靠度的评估方法,总结了可靠度评估的模型,引入三参数威布尔分布模型拟合方法,在不依赖于产品退化轨迹情况下,建立了具有可靠度预测模型,并对某加油车滑片泵的测试数据进行了可靠度分析,验证了方法的有效性。     

基于时域特征的滚动轴承寿命预测

为了更好的表征滚动轴承性能退化趋势,提出基于时域特征和支持向量机的滚动轴承退化趋势预测方法。首先提取振动信号的时域特征组成高维特征集,利用主成分分析方法（PCA）对时域高维特征集进行维数约简,以消除各特征指标之间的冗余及信息冲突等问题。然后将维数约简后的特征向量作为输入数据,输入至由粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）优化的支持向量机中,建立退化趋势预测模型,从而完成退化趋势预测。运用滚动轴承全寿命试验数据进行验证分析,结果表明该方法能够获取准确的预测结果。     

基于人工鱼群和分形维数融合SVM的空气质量预测方法*

为了克服现有方法在空气质量预测上存在的缺点,文中通过采用改进的离散型人工鱼群算法,并结合分形维数,提出基于人工鱼群和分形维数融合SVM的空气质量预测方法.首先对人工鱼群算法聚群、觅食行为及移动方式进行离散化改进,引入跳出局部最优策略和并行机制.然后将改进的离散型人工鱼群算法结合分形维数,约简空气质量数据集.最后采用基于高斯核SVM建立空气质量预测模型.在北京、上海和广州近2年的空气质量数据上的实验表明,文中方法预测性能较优,具有较高的稳定性和可信性.     

改进型支持向量回归预测模型的轧机轧制力预测

对轧机轧制力预测模型进行研究.使用人工鱼群优化算法对支持向量回归(SVR)参数选取进行最优的参数组合,将粒子群优化算法引入到常规人工鱼群算法中,并对其进行改进,提高了人工鱼群算法的性能.研究结果表明:Ekelund模型的轧制力计算结果误差较大,超过了10％,常规SVR预测模型的轧制力预测精度低于10％,而本文研究的改进SVR预测模型得到的轧制力误差低于5％,说明通过人工鱼群算法优化SVR算法模型的参数能够提高预测模型的预测精度,并且预测消耗时间在3种预测模型中是最短的.     

基于支持向量回归机的可靠度预测模型

设备可靠度预测在设备的维修管理中扮演着重要的角色,有效的设备故障预测对降低设备维修费用、停机时间或运行风险都起到至关重要的作用。文章在分析设备状态数据的基础上,通过引入支持向量回归机,建立了基于退化数据的预测模型,并将该模型用于发动机可靠度的预测。     

融合协同进化人工鱼群算法和SVM的雾霾预测方法

针对日益严重的雾霾污染问题,提出融合协同进化人工鱼群算法和支持向量机的雾霾预测方法.首先,运用佳点集构造均匀分布的种群,并引入自适应视野范围策略、自适应步长策略、种群间协同策略,提出协同进化人工鱼群算法.然后,使用协同进化人工鱼群算法,优化支持向量机的主要参数.最后,构建基于支持向量机的雾霾预测模型,预测雾霾天气.在10个测试函数上的实验证明协同进化人工鱼群算法的性能,在6个UCI数据集上的实验验证预测模型的稳定性和有效性.     

基于支持向量回归的唇动参数预测

支持向量机学习方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习方法中的经验风险最小化原则，在有限样本的机器学习中显示出优异的性能．将这一新的统计学习方法应用到多媒体交互作用的研究中，用支持向量回归的方法由语音预测唇动参数．通过对语音的线性预测系数进行主分量分析，有效地压缩了声学特征参数的维数．结合交叉校验和最速下降优化方法，选择最佳的支持向量回归学习参数．在汉语0～9的任意数字串上对唇高参数的预测实验结果达到了均方误差0．0096，平均幅度误差7．2％及相关系数0．8的效果．这一结果优于一个文中优化过的人工神经网络所达到的性能，说明这一方法很有潜力．     

基于双树复小波包和改进SVM的轴承故障诊断

为了提高滚动轴承内圈、滚动体、外圈等故障诊断效率,提出了将双树复小波包和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）结合的故障诊断方法。采用双树复小波包对轴承振动信号分解和重构,提取重构信号中的故障能量特征并构造特征样本作为支持向量机诊断模型的输入。针对支持向量机的参数选取没有固定方法而导致故障诊断的准确性降低的问题,采用人工鱼群算法对支持向量机的惩罚系数和核参数进行寻优。用寻优得到的参数建立支持向量机诊断模型对特征样本进行故障诊断。仿真结果表明提出的方法不仅可以提高降噪效果从而得到滚动轴承故障振动的特征信号,而且能实现更高精度的故障诊断。     

基于组合优化理论的用电量预测模型

为了提高用电量的预测精度, 提出了一种基于组合优化理论的用电量预测模型(AFSA-LSSVM). 首先相空间重构用电量学习样本, 然后将学习样本输入到最小二乘支持向量机进行训练, 并采用人工鱼群算法优化LSSVM参数, 建立最优的用电量预测模型, 最后采用仿真实验对模型性能进行测试. 结果表明, 相对于对比模型, AFSA-LSSVM可以准确刻画用电量的变化趋势, 提高用电量的预测精度, 预测结果更加可靠, 可以为决策者提供有价值决策信息.     

基于PSOABC-SVM的软件可靠性预测模型

软件可靠性预测是指在软件开发初期对软件中各模块出错的可能性进行预测,对提高软件的可信性具有重要意义。提出了一种基于粒子群与人工蜂群优化支持向量机的软件可靠性预测模型,将粒子群优化算法与人工蜂群算法相结合的混合算法引入到支持向量机的参数选择中,提高软件可靠性预测的效果。实验结果表明,该模型比BP网络预测模型、粒子群优化支持向量机等预测模型收敛速度更快、预测精度更高,能更好的进行软件可靠性预测。     

基于支持向量机的滚动轴承质量检测方法

介绍了基于支持向量机的分类机制,分析了滚动轴承振动信号的特点和质量检测的要求,提供了振动信号特征的选择方法。在此基础上,建立了基于支持向量机的滚动轴承检测方法,实例证明该检测方法是完全可行的:能够同时满足检测的实时性和灵活性要求。     

基于机器学习理论的软件可靠性预测研究

由于软件可靠性早期预测在测试前就能够使开发和测试的相关人员对软件的可靠性有一定的了解．所以对于软件如何进一步开发、测试和质量的控制都具有十分重要的作用。该文将支持向量机理论引入到软件可靠性早期预测领域中来,提出了基于支持向量机的软件可靠性早期预测模型。通过对比仿真实验,证实了此模型同传统模型相比具有预测精度更高、泛化能力更强、对样本数量的依赖程度更低的特点。     

基于机器学习理论的软件可靠性预测研究

由于软件可靠性早期预测在测试前就能够使开发和测试的相关人员对软件的可靠性有一定的了解,所以对于软件如何进一步开发、测试和质量的控制都具有十分重要的作用。该文将支持向量机理论引入到软件可靠性早期预测领域中来,提出了基于支持向量机的软件可靠性早期预测模型。通过对比仿真实验,证实了此模型同传统模型相比具有预测精度更高、泛化能力更强、对样本数量的依赖程度更低的特点。     

软件可靠性预测的相关向量机模型

相关向量机是一种解决回归问题非常有效的方法,针对软件失效时间及其之前的m个失效时间数据使用相关向量机进行学习,以建立失效时间之间内在的依赖关系,由此构建新的基于相关向量机的软件可靠性预测模型.在4个数据集上的实验结果表明,新模型在预测能力上较之广泛使用的基于支持向量机或人工神经网络的软件可靠性预测模型有明显的提高,同时也表明现时失效数据的预测能力比很久之前观测的失效数据更强,最后通过实验对合理的m值及不同数据集上核函数参数取值进行研究.     

基于神经网络的滚动轴承故障快速检测方法

为了实现滚动轴承故障的快速检测,提出了一种基于神经网络和轴承振动信号时域指标的滚动轴承故障检测方法。采用振动信号的偏态、峭度、峰值和裕度作为BP神经网络的输入,用BP算法对网络进行了训练。实验结果表明,利用该方法可以有效实现滚动轴承故障的快速检测。     

灰色极限学习机在滚动轴承故障预测中的应用

针对较强噪声环境下的滚动轴承故障预测问题,为提高轴承故障预测的精度,提出并研究了一种新的滚动轴承预测技术;采用将灰色模型和极限学习机(ELM)相结合的方法,针对轴承运行状态值的非线性特点,先将样本数据进行灰色处理,解决数据的随机性和波动性问题,然后代入学习速度快,泛化精度高的ELM神经网络进行训练;在训练完毕后,对未来的轴承运行状态数据进行分析,将其与轴承设备的理论诊断标准相比较以达到故障预测的目的。     

基于AR-MED和TEO的滚动轴承早期故障诊断方法

针对强背景噪声下滚动轴承早期故障信号信噪比低、特征提取难度大的问题,提出一种将自回归-最小熵解卷积(autoregressive-minimum entropy deconvolution,AR-MED)与Teager能量算子(teager energy operator,TEO)相结合的滚动轴承故障诊断方法.为了达到...