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灰色最小二乘支持向量機(jī)在電子產(chǎn)品壽命預(yù)測(cè)中應(yīng)用

2018-05-09 01:30:10金恩哲金成才姜敬慕
科學(xué)與財(cái)富 2018年8期

金恩哲 金成才 姜敬慕

摘 要:本文根據(jù)灰色理論所需原始數(shù)據(jù)少、建模簡單、運(yùn)算方便等優(yōu)勢(shì),以及最小二乘支持向量機(jī)所具有的泛化能力強(qiáng)、運(yùn)算速度快、非線形擬合精度高、參數(shù)優(yōu)化好、小樣本等優(yōu)點(diǎn),提出了一種灰色理論和最小二乘支持向量機(jī)組合預(yù)測(cè)方法。與灰色GM(l,l)和單一最小二乘支持向量機(jī)對(duì)比表明,灰色最小二乘支持向量機(jī)組合預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度,是節(jié)省試驗(yàn)費(fèi)用及提高評(píng)價(jià)精度的一種簡便實(shí)用且高效的新方法。

關(guān)鍵詞:壽命預(yù)測(cè);灰色理論;最小二乘支持向量機(jī);組合預(yù)測(cè)

0引言

灰色預(yù)測(cè)模型具有所需樣本少、計(jì)算簡便的優(yōu)點(diǎn)[1],最小二乘支持向量機(jī)具有泛化能力強(qiáng)、運(yùn)算速度快、非線形擬合精度高、參數(shù)優(yōu)化好、小樣本等優(yōu)點(diǎn)[2,3]。本文綜合運(yùn)用灰色理論和最小二乘支持向量機(jī)的優(yōu)點(diǎn),提出一種基于灰色模型和最小二乘支持向量機(jī)的組合預(yù)測(cè)方法。研究結(jié)果表明,該方法具有精度高、計(jì)算速度快以及很好的實(shí)用性。

1 灰色最小二乘支持向量機(jī)組合預(yù)測(cè)方法

首先采用灰色理論將累加序列中每個(gè)數(shù)據(jù)作為初始條件建立灰色預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)得到原始序列的擬合值,然后將擬合值作為LSSVM的輸入,將原始的數(shù)據(jù)序列作為LSSVM的輸出,通過LSSVM訓(xùn)練,得到精度更高的GM-LSSSVM組合預(yù)測(cè)模型,運(yùn)用GM-LSSVM組合預(yù)測(cè)模刑進(jìn)行最終的預(yù)測(cè)。具體步驟如下。

(1)首先對(duì)原始序列進(jìn)行一次累加生成序列:

(1)

(2)把累加序列中的所有數(shù)據(jù)建立灰色模型進(jìn)行預(yù)測(cè),得到相應(yīng)的預(yù)測(cè)值。

(2)

(3)將灰色預(yù)測(cè)值進(jìn)行處理,并作為LSSVM的輸入,將原始的數(shù)據(jù)序列作為LSSVM的輸出,選擇高斯函數(shù)作為LSSVM的核函數(shù),建立最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型。

(3)

(4)通過參數(shù)尋優(yōu)法得到正規(guī)化的參數(shù)γ 和核參數(shù)σ2的最優(yōu)值,根據(jù)樣本訓(xùn)練值,訓(xùn)練得到LSSVM預(yù)測(cè)模型。

(5)利用訓(xùn)練好的LSSVM預(yù)測(cè)模型用于最終的預(yù)測(cè)。

2 實(shí)例分析

隨機(jī)選取20臺(tái)小批量某種電子產(chǎn)品,對(duì)其進(jìn)行壽命試驗(yàn),其結(jié)果如下(單位為h)。其中取前16數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本,后4數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。

133.82,176.28,190.43,216,58,237.97,282.32,297.08,343.56,387.13,403.69,438.67,472.74,

501.32,547.91,551.46,572.58,613.69,647.73,698.25,729.13。

為了證明灰色最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)方法的有效性和準(zhǔn)確性,采用灰色最小二乘支持向量機(jī)模型、灰色GM(1,1)模型以及單一最小二乘支持向量機(jī)模型,分別對(duì)該觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)研究,用MATLAB進(jìn)行仿真。

表1給出了3種模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比。

由表1可以看出,灰色GM(1,1)的最大相對(duì)誤差達(dá)到8.41%,本文提出的灰色最小二乘支持向量機(jī)模型的預(yù)測(cè)方法具有精度最好、最大相對(duì)誤差小(僅為0.69%)的優(yōu)勢(shì),同時(shí)證明了本文研究的有效性。

5 結(jié)論

本文提出基于GM-LSSVM的預(yù)測(cè)方法,結(jié)果表明該方法在小樣本情形下具有很高的預(yù)測(cè)精度,可以用來對(duì)小子樣電子產(chǎn)品的壽命進(jìn)行預(yù)測(cè),該方法成為節(jié)省試驗(yàn)費(fèi)用、提高評(píng)價(jià)精度的一種簡便而實(shí)用高效的新方法。

參考文獻(xiàn):

[1] 譚冠軍,電子設(shè)備壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)的灰色預(yù)測(cè)方法[J],系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2001,23(9),102-104

[2] 顧燕萍,趙文杰,吳占松,最小二乘支持向量機(jī)的算法研究[J],清華大學(xué)學(xué)報(bào),2010,50(7),1033-1066,1071

作者簡介:

金恩哲(1983-),男,朝鮮人,高級(jí)進(jìn)修生,主要從事電子產(chǎn)品可靠性方面的研究.

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