改进的蜂群LS-SVM故障预测
王久崇1
樊晓光2
盛晟2
黄雷2
1.空军工程大学航空航天工程学院,陕西西安,710038;93868部队,宁夏银川,7500252.空军工程大学航空航天工程学院,陕西西安,710038
摘要：为了提高基于最小二乘支持向量机的故障预测精准度,提出了AFS-ABC算法,用于组合优化LS-SVM的规则化参数C和宽度参数σ.该算法将鱼群算法AFS简化模型中人工鱼的寻优更新方法引入到蜂群算法中,以互补优势、互克不足.通过100维Ackley函数验证了该算法在优化精度和搜索速度上较AFS算法与ABC算法的优越性,并以某航空电子系统电源模块记录电压数据序列的前40个作为LS-SVM模型的训练集,后15个作为测试集,利用MAT-LAB的LS-SVM工具箱进行状态预测仿真.结果表明,AFS-ABC算法较好地改善了LS-SVM的预测精度,同时解决了局部极值和寻优结果精度低的问题.
关键词：故障预测最小二乘支持向量机蜂群算法鱼群算法
分类号：TP206+.3(自动化技术及设备)
论文发表日期：2013-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 16-19 )
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