【摘 要】
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分析了动力装置运行状态特点和预测要求,依据分形和支持向量回归理论,建立了基于分形与支持向量回归的状态趋势预测模型。其中,以振动烈度作为描述机组状态的特征数据来构建
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分析了动力装置运行状态特点和预测要求,依据分形和支持向量回归理论,建立了基于分形与支持向量回归的状态趋势预测模型。其中,以振动烈度作为描述机组状态的特征数据来构建时间序列,对其进行相空间重构,根据最小嵌入维数来确定支持向量机输入节点数,采用支持向量回归算法对机组状态趋势进行预测。应用案例研究和实验对比分析的结果表明,研究的状态预测模型单步预测的平均相对误差为1.7881%,30步预测的平均相对误差为3.3983%,预测模型能较好地满足动力装置状态趋势预测要求。
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