基于优化支持向量机的实验设备故障诊断

摘要：

为改变传统实验设备故障诊断方法,提高实验设备故障分类预测准确率,提出基于支持向量机的实验设备故障诊断模型,并通过交叉验证优化支持向量机模型,对设备故障进行预测分类.结果表明,交叉验证优化支持向量机算法预测错误率为3.35％,优于支持向量机算法预测错误率9.94％,优化的支持向量机模型具有较好的预测分类效果,可以用于实验设备的故障诊断.

关键词：支持向量机;实验设备;故障诊断;交叉验证

所属期刊栏目：38

分类号：G482;F407.67(学校建筑和设备的管理)

资助基金：国家自然科学基金项目;2017年度新疆维吾尔自治区高校科研计划项目青年项目

在线出版日期：2021-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：254-257