基于SVR的非機理模型建模研究及故障預(yù)測
【學(xué)位單位】:華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位年份】:2015
【中圖分類】:TP18;O212.1
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及研究意義
1.2 基于SVR的兩種非機理模型建模的研究現(xiàn)狀
1.3 SVR及LSSVR的基本理論與算法
1.4 本文研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)安排
2 基于LSSVR的確定性非機理模型建模
2.1 引言
2.2 TS模型與模糊Gustafson-Kessel聚類算法
2.3 基于LSSVR的結(jié)構(gòu)風(fēng)險分解建模TS模型
2.4 模糊加權(quán)平均機理的LSSVR建模非線性系統(tǒng)
2.5 本章小結(jié)
3 基于UKF方法的LSSVR在線超參數(shù)更新
3.1 引言
3.2 無跡卡爾曼濾波原理
3.3 基于UKF方法的LSSVR在線超參數(shù)更新
3.4 仿真實例
3.5 本章小結(jié)
4 關(guān)于上界逼近誤差最小化的LP-SVR區(qū)間回歸建模
4.1 引言
4.2 區(qū)間回歸分析
1范數(shù)最小化的LP-SVR區(qū)間回歸模型建模'> 4.3 基于l1范數(shù)最小化的LP-SVR區(qū)間回歸模型建模
∞范數(shù)最小化的LP-SVR區(qū)間回歸模型建模'> 4.4 帶l∞范數(shù)最小化的LP-SVR區(qū)間回歸模型建模
4.5 本章小結(jié)
5 基于LP-SVR區(qū)間回歸模型及LSSVR的故障預(yù)測
5.1 引言
5.2 基于區(qū)間回歸模型的故障檢測
5.3 基于LP-SVR區(qū)間回歸模型及LSSVR的故障預(yù)測
5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
6.1 全文總結(jié)及創(chuàng)新點
6.2 工作展望
致謝
參考文獻
附錄1 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
附錄2 公開發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與博士學(xué)位論文的關(guān)系
附錄3 攻讀博士學(xué)位期間參與的科研項目
【相似文獻】
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本文編號:2872543
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