支持向量機在機械設備振動信號趨勢預測中的應用

楊俊燕　張優云　趙榮珍

摘要：將支持向量機(SVMs)用于機械設備振動信號趨勢預測中，研究了SVMs參數及核函數類型對 SVMs預測能力的影響。試驗顯示，在短期預測中4種核函數有著基本相同的預測能力，而在長期預測中，徑向基函數核和多項式核表現出了相對較高的預測能力，同線性核和神經網絡核相比，它們的歸一化均方誤差約降低了20％。SVMs與向后傳播神經網絡、徑向基函數網絡和廣義回歸神經網絡預測能力的對比表明，實現了結構風險最小化原理的SVMs具有更好的預測能力，在長期預測中，其歸一化均方誤差約降低了15％。

關鍵詞：趨勢預測；支持向量機；神經網絡；回歸

中圖分類號：TH17文獻標識碼：A文章編號：0253—987X(2005)09—0950—04