论文摘要
对多要素不确定性泵站故障进行有效检测,引入深度学习理论知识,提出了一种基于自稀疏编码的支持向量机泵站故障检测方法。结果表明:对于有限样本的情况下稀疏自编码的SVM方法泵站故障检测可获得较高的精度,并验证了方法的可行性、正确性及有效性;通过对比SVM、稀疏自编码的SVM、BP神经网络3种泵站故障检测方法,得出稀疏自编码的SVM在泵站故障检测中的优越性。为泵站故障检测提供了一种新的解决方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 殷振兴
关键词: 泵站,故障检测,自编码,支持向量机
来源: 水科学与工程技术 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 水利水电工程
单位: 江苏省淮沭新河管理处
分类号: TV675
DOI: 10.19733/j.cnki.1672-9900.2019.06.16
页码: 52-55
总页数: 4
文件大小: 2461K
下载量: 84
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