电动机试验数据拟合算法的研究与实现

电动机数据处理问题在电动机设计中占有重要的地位,对其进行系统的分析具有重要的意义.在数据处理中,通常采用多项式的最小二乘法或根据假设的函数关系来拟合性能曲线;但当多项式的次数较高时,方程组易出现病态等问题.为解决这一问题,采用正交函数作最小二乘拟合的方法绘制电动机性能曲线. 实践证明,该方法简明,结果准确,可应用于测量数据的处理和研究.     

离散数据拟合模型的研究与实现

最小二乘支持向量机引入到离散数据拟合中,代替传统的最小二乘法解决离散数据拟合问题。推导了用于函数估计的最小二乘支持向量机算法,构建了基于最小二乘支持向量机的离散数据拟合模型,并对电机数据拟合进行了研究。结果表明,最小二乘支持向量机拟合离散数据比最小二乘法精度更高、拟合效果更好。