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| 基于网格搜索与交叉验证的SVM磨机负荷预测 | |
| 作者单位： | ;1.江西理工大学机电工程学院 |
| 摘 要： | 针对实际生产中只能依据专家经验判断磨机负荷(ML)状态,难以检测ML及其直接相关参数的问题,该文通过分析反应磨机内部负荷的振动信号,提取频谱特征,利用支持向量机(SVM)建立磨机负荷参数的预测模型。为解决SVM核函数参数g和惩罚因子C主观选取问题,提出采用网格搜索与交叉验证相结合的方法,对SVM参数进行优化。最后基于Matlab与VC混合编程,建立仿真平台,实现球磨机负荷参数的预测仿真。分别利用SVM默认参数和最佳优化参数代入ML回归预测模型,通过参数ML预测对比,得到SVM最佳优化参数下训练的平均平方误差(MSE)和平方相关系数(r2)均优于SVM默认参数下的预测结果。 |
| 关 键 词： | 磨机负荷 网格搜索 交叉验证 参数优化 混合编程 |
Forecast of SVM mill load based on grid search and cross validation |
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| Keywords: | |
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