基于Levy-ABC优化SVM的水电机组故障诊断方法
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.3969/j.issn.1004-6801.2013.05.019

基于Levy-ABC优化SVM的水电机组故障诊断方法

引用
水电机组故障诊断实质上是一种典型的小样本机器学习问题,支持向量机作为一种先进的机器学习方法,在解决小样本问题上有着突出的表现,但其参数设置问题一直未能很好的解决.针对此问题,提出了一种基于人工蜜蜂群优化支持向量机的水电机组故障诊断方法,为改进人工蜜蜂群全局搜索能力,引入Levy飞行策略,对原始人工蜜蜂群算法进行改进.实验表明,Levy飞行蜜蜂群优化和支持向量机相结合的水电机组故障诊断算法,对多类故障能够有效地分类,提高了水电机组故障诊断的准确率,具有一定的工程应用价值.

人工蜜蜂群算法、水电机组、故障诊断、支持向量机、参数优化

33

TM6;TP307;TH165(发电、发电厂)

国家自然科学基金资助项目51079057,51039005;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20100142110012

2013-11-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

839-844

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

振动、测试与诊断

1004-6801

32-1361/V

33

2013,33(5)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn