Print

基于改进支持向量回归的港机剩余使用寿命预测

论文摘要

为解决标准支持向量回归(support vector regression, SVR)在预测港机剩余使用寿命时,误差程度不同的数据会被施以相同程度的惩罚,从而导致预测精度不足的问题,通过对每个数据的惩罚系数添加各自的误差比例,使每个数据的惩罚系数与各自的误差程度成比例,降低误差数据对整体预测精度的影响。实验表明,这种改进SVR相对于标准SVR在不降低计算效率的前提下能有效提高预测精度,并拥有良好的泛化能力。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 算法分析
  •   1.1 标准SVR
  •   1.2 改进SVR
  • 2 算例分析
  • 3 结 论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 吴沛冬,苌道方,陆后军,高银萍

    关键词: 支持向量回归,剩余使用寿命,惩罚系数,预测精度

    来源: 上海海事大学学报 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 公路与水路运输,自动化技术

    单位: 上海海事大学物流科学与工程研究院,上海海事大学物流工程学院

    基金: 上海临港地区智能制造产业专项(ZN2018010105)

    分类号: U691.3;TP181

    DOI: 10.13340/j.jsmu.2019.04.018

    页码: 100-104+117

    总页数: 6

    文件大小: 558K

    下载量: 219

    相关论文文献

    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/8ec10f8cd4ea93733a653ceb.html