胡　橋　何正嘉　訾艷陽(yáng)　張周鎖　雷亞國(guó)

摘要：針對(duì)機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)受多因素影響且變化趨勢(shì)復(fù)雜、難以用單一預(yù)測(cè)方法進(jìn)行有效預(yù)測(cè)的問(wèn)題，提出了一種新的基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?、支持向量機(jī)和自適應(yīng)線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合智能預(yù)測(cè)模型。首先，利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒▽⒎瞧椒€(wěn)時(shí)間序列按其內(nèi)在的時(shí)間特征尺度自適應(yīng)地分解為多個(gè)本征模式分量，然后根據(jù)這些分量各自趨勢(shì)變化的劇烈程度選擇合適的核函數(shù)，用支持向量機(jī)對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后通過(guò)自適應(yīng)線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這些預(yù)測(cè)分量進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)組合，得到原始序列的預(yù)測(cè)值。研究結(jié)果表明，對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)算例和某機(jī)組振動(dòng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，不論是單步預(yù)測(cè)還是多步預(yù)測(cè)，該模型的預(yù)測(cè)性能均好于單一的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)方法。

關(guān)鍵詞：經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓恢С窒蛄繖C(jī)；自適應(yīng)線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；混合智能預(yù)測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：TH17；TP18文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：0253—987X(2005)09—0928—05