基于聚类和支持向量机的非线性时间序列故障预报
张军峰
胡寿松
1.南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,2100162.南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016
摘要：针对非线性时间序列故障预报问题,提出了一种基于聚类和支持向量机的方法.将正常的时间序列按照K-均值聚类算法进行聚类学习,同时利用支持向量机回归的时间序列预测算法获得预测序列,然后通过比较聚类所得的正常原型和预测序列的相似性实现故障预报.仿真结果表明:本文提出的方法更能满足实时性的要求,也更为准确.
关键词：故障预报K-均值聚类支持向量回归时间序列预测
分类号：TP2(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(60234010)航空基础科学基金(05E52031)应用基础研究项目(K1603060318)
论文发表日期：2007-01-01
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：5( 64-68 )
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