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基于AR模型KPCA-Weighted LSSVM的减振性能预测研究
基于AR模型KPCA-Weighted LSSVM的减振性能预测研究
来源 :机床与液压 | 被引量 : 0次 | 上传用户:net_goose
【摘 要】
:
以磁流变减振系统为研究对象,建立了基于时间序列自回归模型核主元分析的加权最小二乘支持向量机预测模型,预测系统的减振性能。分析结果表明:这一预测模型降低了模型的复杂程度
【作 者】
:
陈庆堂
黄宜坚
宋一然
【机 构】
:
湄洲湾职业技术学院,华侨大学机电及自动化学院,莆田学院
【出 处】
:
机床与液压
【发表日期】
:
2014年1期
【关键词】
:
磁流变减振系统
AR模型
核主元分析
最小二乘支持向量机
MR damping system
AR model
KPCA
Weighted LS-SVM
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以磁流变减振系统为研究对象,建立了基于时间序列自回归模型核主元分析的加权最小二乘支持向量机预测模型,预测系统的减振性能。分析结果表明:这一预测模型降低了模型的复杂程度,具有较高的预测精度,适用于系统性能预测与实时状态监控。
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