【摘 要】
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为了对涡扇发动机的运行参数变化进行实时高精度预测,提出一种基于动态贝叶斯最小二乘支持向量机(LS-SVM)的时间序列预测算法.该算法将贝叶斯证据框架理论用于推断LS-SVM的初
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京航空航天大学飞行器控制一体化技术国防科技重点实验室,
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为了对涡扇发动机的运行参数变化进行实时高精度预测,提出一种基于动态贝叶斯最小二乘支持向量机(LS-SVM)的时间序列预测算法.该算法将贝叶斯证据框架理论用于推断LS-SVM的初始模型参数;然后,利用样本增减迭代学习算法实现LS-SVM的参数动态调整.对某型涡扇发动机的摩擦力矩时间序列进行动态预测,并与动态LS-SVM模型的预测结果进行比较.结果显示,动态贝叶斯LS-SVM具有较好的预测精度.
In order to predict the changes of turbofan engine operating parameters in real time, a time series prediction algorithm based on Dynamic Bayesian Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM) is proposed, which uses Bayesian evidence framework theory SVM parameters are inferred, and then the parameters of LS-SVM are adjusted dynamically by using sample increment and decrement iterative learning algorithm.The dynamic prediction of the friction torque time series of a turbofan engine is carried out and compared with the dynamic LS-SVM model The results show that dynamic Bayesian LS-SVM has better prediction accuracy.
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