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基于遗传算法优化支持向量机的文本自动分类方法
1
作者 胡翔 《信息技术与信息化》 2025年第2期164-167,共4页
在实际文本自动分类任务中,因文本的多样性和复杂性,常会遇到一些特殊的、不符合常规分类模式的文本。这些文本往往使得标引深度和标引专指度难以达到理想的平衡状态。这种不平衡导致在处理复杂模型和大规模数据时,支持向量机(SVM)模型... 在实际文本自动分类任务中,因文本的多样性和复杂性,常会遇到一些特殊的、不符合常规分类模式的文本。这些文本往往使得标引深度和标引专指度难以达到理想的平衡状态。这种不平衡导致在处理复杂模型和大规模数据时,支持向量机(SVM)模型在参数的选择上很难找到最优参数,造成分类精度较低的结果。为此,文章提出一种基于遗传算法优化支持向量机的文本自动分类方法。通过预处理来提高文本数据的质量,并引入TF-IDF(词频-逆文档频率)和词共现分析,构建出高效的文本数据特征向量。利用遗传算法对SVM模型参数进行优化,自动搜索最佳的参数配置,提升模型的分类性能。将预处理后的文本数据输入到优化后的SVM模型中,模型通过学习文本数据的特征向量与类别标签之间的映射关系,实现对新文本的自动分类。实验结果表明,该方法在分类精度、Kappa统计量和汉明损失3个关键指标上,均显著优于对比方法,有效提高了文本自动分类的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量机 文本自动分类 特征向量 优化模型参数
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基于遗传算法优化支持向量机的船舰目标识别分类
2
作者 杨永平 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第4期174-178,共5页
为了实现有效的海上监管和响应,提高舰船监管效率,降低人力成本,提出基于遗传算法优化支持向量机的舰船目标识别分类方法。以HU矩为舰船目标的特征描述子,在舰船目标图像内,提取具备旋转、尺度与平移不变性的舰船目标特征矩;利用遗传算... 为了实现有效的海上监管和响应,提高舰船监管效率,降低人力成本,提出基于遗传算法优化支持向量机的舰船目标识别分类方法。以HU矩为舰船目标的特征描述子,在舰船目标图像内,提取具备旋转、尺度与平移不变性的舰船目标特征矩;利用遗传算法,优化支持向量机的惩罚因子与核参数;在参数优化后的支持向量机内,输入舰船目标特征矩样本,输出舰船目标识别分类结果。实验证明,该方法可有效提取舰船目标特征矩;经过参数优化后的支持向量机,可有效降低计算复杂度,加快检测目标识别分类效率,具备较优的舰船目标识别分类性能。该方法均可精准识别分类舰船目标。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量机 舰船目标 识别分类 HU矩 特征描述子
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基于遗传算法优化支持向量机的大坝安全性态预测模型 被引量：32
3
作者 谷艳昌 吴云星 +1 位作者 黄海兵 庞琼 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期419-425,共7页
为提高支持向量机对大坝安全性态的预测效果,提出基于遗传算法优化的GA-SVM大坝安全性态预测模型,以k-CV验证误差最小作为优化目标,引入遗传算法对支持向量机的惩罚参数c和核函数参数g进行寻优。模型以影响因子作为输入,以效应量作为输... 为提高支持向量机对大坝安全性态的预测效果,提出基于遗传算法优化的GA-SVM大坝安全性态预测模型,以k-CV验证误差最小作为优化目标,引入遗传算法对支持向量机的惩罚参数c和核函数参数g进行寻优。模型以影响因子作为输入,以效应量作为输出,采用训练样本对支持向量机进行训练,并使用训练好的模型预测效应量。根据概率统计理论中的3σ准则,建立大坝安全性态三级指标和判别准则。以某大型水库大坝为例,建立该大坝的GA-SVM模型,并与SVM模型和逐步回归模型进行了对比验证。预测结果表明,GA-SVM模型渗压预测值与实测值最接近,预测精度较SVM模型和逐步回归模型提高了约3倍。 展开更多
关键词 水库大坝 安全性态 预测模型 遗传算法 支持向量机 k-折交叉验证 小波去躁 逐步回归
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基于遗传算法优化支持向量机的航空装备维修费用预测 被引量：13
4
作者 高鹍 孙德翔 +1 位作者 邢国平 黄勇 《兵工自动化》 2011年第9期24-27,共4页
针对传统航空装备维修费用预测方法难以计算得到满意结果的问题,建立遗传算法优化支持向量机的航空装备维修费用预测模型。将遗传算法与支持向量机相结合,利用遗传算法对支持向量机的参数进行优化,通过实例对GA-SVM模型的应用进行分析... 针对传统航空装备维修费用预测方法难以计算得到满意结果的问题,建立遗传算法优化支持向量机的航空装备维修费用预测模型。将遗传算法与支持向量机相结合,利用遗传算法对支持向量机的参数进行优化,通过实例对GA-SVM模型的应用进行分析对比。结果表明:在航空装备维修费用预测中,该模型比SVR、BP神经网络、偏最小二乘回归以及传统普通多元线性回归方法,具有更高预测精度和泛化能力。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量机 维修费用
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粒子群与遗传算法优化支持向量机的应用 被引量：28
5
作者 满春涛 刘博 曹永成 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期87-92,共6页
为了提高参数优化精度,研究将粒子群算法与支持向量机相结合,建立基于粒子群算法的支持向量机复杂过程系统稳态模型。在此基础上,为解决粒子群算法容易出现早熟收敛、搜索精度不高、在迭代的后期效率低、容易陷入局部极优点等问题,提出... 为了提高参数优化精度,研究将粒子群算法与支持向量机相结合,建立基于粒子群算法的支持向量机复杂过程系统稳态模型。在此基础上,为解决粒子群算法容易出现早熟收敛、搜索精度不高、在迭代的后期效率低、容易陷入局部极优点等问题,提出了引入遗传算法的改进粒子群算法。通过利用改进后的粒子群算法对支持向量机参数进行优化,并应用到青霉素发酵这一复杂工业系统。仿真结果表明,改进算法提高了工业产量,实现了对系统结果的优化。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 遗传算法 支持向量机 青霉素发酵
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基于遗传算法优化支持向量机的再生混凝土抗压强度预测模型 被引量：19
6
作者 朱伟 石超峰 李楠 《中外公路》 北大核心 2014年第1期311-314,共4页
针对再生混凝土抗压强度预测问题,提出了一种基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的抗压强度预测模型。利用遗传算法对SVM的参数进行优化,并得到优化的SVM预测模型。仿真试验结果表明:与BP神经网络和传统SVM的预测结果相比,基于遗传算... 针对再生混凝土抗压强度预测问题,提出了一种基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的抗压强度预测模型。利用遗传算法对SVM的参数进行优化,并得到优化的SVM预测模型。仿真试验结果表明:与BP神经网络和传统SVM的预测结果相比,基于遗传算法优化支持向量机模型的预测精度更高。 展开更多
关键词 再生混凝土 遗传算法 支持向量机 BP神经网络 强度预测
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基于遗传算法优化支持向量机的网络流量预测 被引量：47
7
作者 张颖璐 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第5期177-179,197,共4页
介绍了支持向量机用于时间序列预测的理论基础和遗传算法优化支持向量机参数的方法,首次把遗传算法优化参数支持向量机应用于两组实际网络流量的预测,并与BP神经网络和RBF神经网络方法进行了比较。结果表明:支持向量机相比较BP神经网络... 介绍了支持向量机用于时间序列预测的理论基础和遗传算法优化支持向量机参数的方法,首次把遗传算法优化参数支持向量机应用于两组实际网络流量的预测,并与BP神经网络和RBF神经网络方法进行了比较。结果表明:支持向量机相比较BP神经网络和RBF神经网络对网络流量的预测结果精度更高、性能更好。利用支持向量机预测网络流量是一种可行、有效的方法。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量机 网络流量 预测 神经网络
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粒子群和遗传算法优化支持向量机的破产预测 被引量：11
8
作者 杨钟瑾 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第18期265-270,共6页
介绍了一种基于粒子群算法和遗传算法优化支持向量机预测破产的方法。这种方法融合了粒子群算法、遗传算法和支持向量机诸多优点,并行地搜寻支持向量机最优的正则化参数和核参数,由此构建优化的预测模型。采用源自UCI机器学习数据库的... 介绍了一种基于粒子群算法和遗传算法优化支持向量机预测破产的方法。这种方法融合了粒子群算法、遗传算法和支持向量机诸多优点,并行地搜寻支持向量机最优的正则化参数和核参数,由此构建优化的预测模型。采用源自UCI机器学习数据库的破产和非破产混合样本数据集,随机地读入数据和进行数据预处理,运用7重交叉校验方法客观地评价预测结果。仿真结果显示,这种方法能自动有效地构建优化的支持向量机,与其他方法比较,具有更强的推广能力和更快的学习速度,而且具有更好的破产预测准确率。 展开更多
关键词 粒子群算法 遗传算法 支持向量机 优化 参数 破产预测
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自适应遗传算法优化支持向量机的过电压识别 被引量：3
9
作者 谢川 解武杰 《现代电子技术》 北大核心 2016年第19期136-139,共4页
为了提高过电压识别的准确性,以及加快过电压的识别速度,提出一种自适应遗传算法优化支持向量机的过电压识别方法。首先针对单一特征信息难以获得过电压高识别率的问题,采用时域波形、波头、时频谱的组合特征作为过电压识别特征,然后采... 为了提高过电压识别的准确性,以及加快过电压的识别速度,提出一种自适应遗传算法优化支持向量机的过电压识别方法。首先针对单一特征信息难以获得过电压高识别率的问题,采用时域波形、波头、时频谱的组合特征作为过电压识别特征,然后采用过电压的训练样本对支持向量机进行学习,建立过电压识别的分类器,并引入自适应遗传算法对支持向量机参数进行优化,最后采用具体过电压识别实例进行性能仿真分析。结果表明,该方法的过电压平均识别率达到95%以上,远远超过了实际应用的85%要求,且识别结果要优于其他过电压识别方法。 展开更多
关键词 过电压识别 支持向量机 输电线路 遗传算法
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基于遗传算法优化支持向量机的公路客运量预测 被引量：12
10
作者 甘秋明 《公路工程》 北大核心 2012年第6期192-195,共4页
公路客运量预测是公路规划建设的一项重要工作。针对其难以建立精确预测模型的问题,结合支持向量机与遗传算法,提出了一种公路客运量预测的新方法。由于支持向量机的预测精度很大程度上取决于参数的选取,因此利用遗传算法来优化其训练参... 公路客运量预测是公路规划建设的一项重要工作。针对其难以建立精确预测模型的问题,结合支持向量机与遗传算法,提出了一种公路客运量预测的新方法。由于支持向量机的预测精度很大程度上取决于参数的选取,因此利用遗传算法来优化其训练参数,以得到优化的支持向量机的预测模型。以北京市的数据作为应用算例,并与BP神经网络及RBF神经网络的预测结果进行对比分析。实验结果表明,基于遗传算法的支持向量机模型的预测精确更高,误差更小,可以更有效地对公路客运量进行预测;也说明利用遗传算法进行支持向量机参数优选的方法是可行有效的。 展开更多
关键词 公路客运量 支持向量机 遗传算法 参数优化 预测模型
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遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测 被引量：10
11
作者 熊凡 《现代电子技术》 北大核心 2018年第18期166-169,共4页
基于支持向量机的网络流量混沌预测方法通常基于人工经验设置参数,参数的性能较差,大大降低网络流量预测精度。因此,提出遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法,通过相空间重构获取新的网络流量时间序列,获取具有最佳非线性预... 基于支持向量机的网络流量混沌预测方法通常基于人工经验设置参数,参数的性能较差,大大降低网络流量预测精度。因此,提出遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法,通过相空间重构获取新的网络流量时间序列,获取具有最佳非线性预测结果的支持向量机函数,采用遗传算法优化支持向量机参数。基于优化的支持向量机参数,设计基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型,实现网络流量混沌预测。实验结果表明,所提方法在网络流量预测方面整体性能优、具有较高的精度。 展开更多
关键词 遗传算法优化 支持向量机 网络流量 混沌预测 相空间重构 预测模型
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应用遗传算法优化支持向量机的疲劳裂纹扩展预测 被引量：1
12
作者 龚兰芳 张昱 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2011年第6期86-88,115,共4页
准确迅速地预测疲劳裂纹的扩展进程具有十分重要的现实意义和显著的经济效益。为了实现疲劳裂纹长度的准确预测,提出基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的疲劳裂纹扩展预测方法,其中遗传算法用于确定SVM中的训练参数,得到优化的SVM预... 准确迅速地预测疲劳裂纹的扩展进程具有十分重要的现实意义和显著的经济效益。为了实现疲劳裂纹长度的准确预测,提出基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的疲劳裂纹扩展预测方法,其中遗传算法用于确定SVM中的训练参数,得到优化的SVM预测模型。试验结果表明:用GA-SVM对疲劳裂纹长度进行预测具有很好的预测精度。 展开更多
关键词 疲劳裂纹扩展 支持向量机 遗传算法 参数优化
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基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测 被引量：4
13
作者 李晓斌 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2010年第10期186-188,192,共4页
为了得到性能优越的SVM预测模型,实现城市交通流量的准确预测,文中提出基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的城市交通流量预测方法.其中通过遗传算法对SVM中的训练参数进行优化处理,以得到优化的SVM预测模型.实验结果表明:用GA-SVM对... 为了得到性能优越的SVM预测模型,实现城市交通流量的准确预测,文中提出基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的城市交通流量预测方法.其中通过遗传算法对SVM中的训练参数进行优化处理,以得到优化的SVM预测模型.实验结果表明:用GA-SVM对城市交通流量预测,预测精度远优于人工神经网络. 展开更多
关键词 支持向量机 遗传算法 城市交通流量 预测模型
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基于遗传算法优化支持向量机的辐射测温方法 被引量：1
14
作者 卢艳军 周小敏 +1 位作者 任艳 房芮 《沈阳航空航天大学学报》 2015年第3期58-62,共5页
温度的监控与测量在工业生产和科学研究等众多领域都发挥着重要的作用。遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是模拟生物界中自由配对和自然选择现象的一种过程全局搜索算法。而支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是以统计学习理论为基... 温度的监控与测量在工业生产和科学研究等众多领域都发挥着重要的作用。遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是模拟生物界中自由配对和自然选择现象的一种过程全局搜索算法。而支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是以统计学习理论为基础的,并致力于研究少样本情况下机器学习规律的新兴学习算法,具有非常好的非线性函数拟合和泛化能力。针对目前支持向量机的结构参数多采用经验或者试取,提出遗传算法来优化支持向量机的参数,并应用于红外辐射温度测量。结果表明,遗传算法优化方法较网格搜索方式无论是学习效率和预测精度都优于后者,表明遗传支持向量机算法能有效地用于目标辐射温度测量。 展开更多
关键词 支持向量机 遗传算法 参数优化 温度测量
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遗传算法优化支持向量机在大坝变形预测中的应用 被引量：8
15
作者 沈哲辉 黄腾 +1 位作者 沈月千 郑浩 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2016年第10期927-929,932,共4页
建立大坝变形预测的支持向量机模型,并用遗传算法对支持向量机模型的核函数参数、惩罚参数和损失参数进行优化。将同一优化方法不同支持向量机核函数、不同优化方法同种支持向量机核函数进行横向对比,将BP神经网络、自回归AR(p)模型、... 建立大坝变形预测的支持向量机模型,并用遗传算法对支持向量机模型的核函数参数、惩罚参数和损失参数进行优化。将同一优化方法不同支持向量机核函数、不同优化方法同种支持向量机核函数进行横向对比,将BP神经网络、自回归AR(p)模型、多元回归分析法和周期函数拟合法进行纵向对比。结果表明,该GA-SVM(RBF)模型不仅能较好地预测大坝的变形趋势,而且能大幅提高预测精度。 展开更多
关键词 大坝变形因子 支持向量机 遗传算法 优化 预测
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遗传算法优化支持向量机的道岔控制电路故障诊断 被引量：8
16
作者 杨阳 陶彩霞 张睿兴 《计算机测量与控制》 北大核心 2013年第1期48-50,共3页
针对目前我国道岔控制电路故障后难以快速准确诊断的现状,采用遗传算法优化支持向量机的参数从而完成对道岔控制电路的故障诊断;特别是采用遗传算法对参数C,g寻优后的SVM显著提高了道岔控制电路故障诊断的准确率。仿真结果表明在相同样... 针对目前我国道岔控制电路故障后难以快速准确诊断的现状,采用遗传算法优化支持向量机的参数从而完成对道岔控制电路的故障诊断;特别是采用遗传算法对参数C,g寻优后的SVM显著提高了道岔控制电路故障诊断的准确率。仿真结果表明在相同样本测试条件下,该方法与普通SVM、BP(Back propagation)神经网络和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相比,有较高的分类准确率;从而验证了该方法在道岔控制电路故障诊断的可行性。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量机 道岔控制电路 故障诊断
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基于遗传算法优化支持向量机的船用柴油机气门漏气故障智能诊断方法 被引量：10
17
作者 蔡一杰 陈俊杰 +2 位作者 王君 张云东 杨建国 《内燃机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期71-76,84,共7页
针对船用柴油机气阀漏气故障的问题,提出一种结合遗传算法(genetic algorithm,GA)与支持向量机(support vector machine,SVM)的船舶柴油机气阀漏气振动诊断方法,称之为遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)。通过分析静态与动态工况下的缸盖... 针对船用柴油机气阀漏气故障的问题,提出一种结合遗传算法(genetic algorithm,GA)与支持向量机(support vector machine,SVM)的船舶柴油机气阀漏气振动诊断方法,称之为遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)。通过分析静态与动态工况下的缸盖振动信号,提取训练SVM特征参数,利用GA-SVM的惩罚因子与核函数参数对故障进行识别。试验结果表明,GA-SVM方法完善了SVM参数选取方法,可有效识别柴油机气门漏气故障。优化后的整体故障诊断准确率为99.333%,相比于未优化前的测试集,故障诊断正确率提高了约2%。 展开更多
关键词 柴油机 故障诊断 气门漏气 遗传算法 支持向量机 故障模式识别
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遗传算法优化支持向量机的城市交通状态识别 被引量：8
18
作者 李巧茹 郝恩强 +2 位作者 陈亮 范忠国 杨文伟 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1-5,13,共6页
城市交通状态识别是智能交通控制、诱导和协同系统的基础。为提高支持向量机(support vector machine,SVM)在城市交通状态识别研究方面的泛化能力,将遗传算法(genetic algorithm,GA)与支持向量机相结合,利用遗传算法全局搜索优势对支持... 城市交通状态识别是智能交通控制、诱导和协同系统的基础。为提高支持向量机(support vector machine,SVM)在城市交通状态识别研究方面的泛化能力,将遗传算法(genetic algorithm,GA)与支持向量机相结合,利用遗传算法全局搜索优势对支持向量机的关键参数——惩罚系数C和核函数参数σ进行优化,建立基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的城市交通状态识别模型,并在MATLAB平台下进行实例验证。研究结果表明:相较于SVM模型,GA-SVM模型克服了依靠经验确定参数方法的缺点,识别精度提高3.75%,即模型可更好地识别城市交通状态。 展开更多
关键词 交通运输工程 遗传算法 支持向量机 城市道路交通 交通状态 模式识别
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基于改进的遗传算法优化支持向量机的精馏塔故障诊断 被引量：2
19
作者 刘璐 刘爱伦 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期228-233,共6页
针对支持向量机(SVM)参数的选取困难,提出了利用改进的遗传算法(IGA)对其参数进行优化。IGA采用代沟选择和可变交叉概率,确保当前种群中最适应的个体总是被连续传播到下一代,并使进化后期优化的对象比较容易稳定,计算效率提高。将基于... 针对支持向量机(SVM)参数的选取困难,提出了利用改进的遗传算法(IGA)对其参数进行优化。IGA采用代沟选择和可变交叉概率,确保当前种群中最适应的个体总是被连续传播到下一代,并使进化后期优化的对象比较容易稳定,计算效率提高。将基于改进遗传算法优化的SVM(IGA-SVM)训练算法应用于某醋酸共沸精馏塔的故障诊断,仿真实验结果表明:对比标准GA-SVM算法,IGA-SVM算法对故障数据能够得到较优的分类辨识结果,且该算法训练速度更快,便于工程应用,对精馏塔的故障诊断有显著的指导作用。 展开更多
关键词 支持向量机 遗传算法 参数优化 故障诊断 共沸精馏
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基于遗传算法优化支持向量机的电梯故障诊断 被引量：7
20
作者 易士琳 万舟 +3 位作者 陶然 李琨 苟敏 李新仕 《计算机与数字工程》 2016年第1期166-170,共5页
针对电梯的几种常见故障,论文采用了最小二乘支持向量机(LS-SVM)诊断的方法。采集电梯几种故障状态下的振动信号,用最优小波包的理论分析计算故障振动信号的能量分布,将其能量分布与时域指标相结合,以构造故障特征向量,作为LS-SVM的输... 针对电梯的几种常见故障,论文采用了最小二乘支持向量机(LS-SVM)诊断的方法。采集电梯几种故障状态下的振动信号,用最优小波包的理论分析计算故障振动信号的能量分布,将其能量分布与时域指标相结合,以构造故障特征向量,作为LS-SVM的输入来识别电梯的故障原因,并采用遗传算法优化LS-SVM的相关参数。通过对电梯六种常见故障的诊断结果表明,基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机用于电梯故障诊断是一种有效的方法。 展开更多
关键词 电梯 故障诊断 遗传算法 支持向量机
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