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        灰色最小二乘支持向量機(jī)在電子產(chǎn)品壽命預(yù)測中應(yīng)用

        2018-05-09 01:30:10金恩哲金成才姜敬慕
        科學(xué)與財富 2018年8期

        金恩哲 金成才 姜敬慕

        摘 要:本文根據(jù)灰色理論所需原始數(shù)據(jù)少、建模簡單、運(yùn)算方便等優(yōu)勢,以及最小二乘支持向量機(jī)所具有的泛化能力強(qiáng)、運(yùn)算速度快、非線形擬合精度高、參數(shù)優(yōu)化好、小樣本等優(yōu)點(diǎn),提出了一種灰色理論和最小二乘支持向量機(jī)組合預(yù)測方法。與灰色GM(l,l)和單一最小二乘支持向量機(jī)對比表明,灰色最小二乘支持向量機(jī)組合預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度,是節(jié)省試驗費(fèi)用及提高評價精度的一種簡便實(shí)用且高效的新方法。

        關(guān)鍵詞:壽命預(yù)測;灰色理論;最小二乘支持向量機(jī);組合預(yù)測

        0引言

        灰色預(yù)測模型具有所需樣本少、計算簡便的優(yōu)點(diǎn)[1],最小二乘支持向量機(jī)具有泛化能力強(qiáng)、運(yùn)算速度快、非線形擬合精度高、參數(shù)優(yōu)化好、小樣本等優(yōu)點(diǎn)[2,3]。本文綜合運(yùn)用灰色理論和最小二乘支持向量機(jī)的優(yōu)點(diǎn),提出一種基于灰色模型和最小二乘支持向量機(jī)的組合預(yù)測方法。研究結(jié)果表明,該方法具有精度高、計算速度快以及很好的實(shí)用性。

        1 灰色最小二乘支持向量機(jī)組合預(yù)測方法

        首先采用灰色理論將累加序列中每個數(shù)據(jù)作為初始條件建立灰色預(yù)測模型,預(yù)測得到原始序列的擬合值,然后將擬合值作為LSSVM的輸入,將原始的數(shù)據(jù)序列作為LSSVM的輸出,通過LSSVM訓(xùn)練,得到精度更高的GM-LSSSVM組合預(yù)測模型,運(yùn)用GM-LSSVM組合預(yù)測模刑進(jìn)行最終的預(yù)測。具體步驟如下。

        (1)首先對原始序列進(jìn)行一次累加生成序列:

        (1)

        (2)把累加序列中的所有數(shù)據(jù)建立灰色模型進(jìn)行預(yù)測,得到相應(yīng)的預(yù)測值。

        (2)

        (3)將灰色預(yù)測值進(jìn)行處理,并作為LSSVM的輸入,將原始的數(shù)據(jù)序列作為LSSVM的輸出,選擇高斯函數(shù)作為LSSVM的核函數(shù),建立最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型。

        (3)

        (4)通過參數(shù)尋優(yōu)法得到正規(guī)化的參數(shù)γ 和核參數(shù)σ2的最優(yōu)值,根據(jù)樣本訓(xùn)練值,訓(xùn)練得到LSSVM預(yù)測模型。

        (5)利用訓(xùn)練好的LSSVM預(yù)測模型用于最終的預(yù)測。

        2 實(shí)例分析

        隨機(jī)選取20臺小批量某種電子產(chǎn)品,對其進(jìn)行壽命試驗,其結(jié)果如下(單位為h)。其中取前16數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本,后4數(shù)據(jù)作為測試集。

        133.82,176.28,190.43,216,58,237.97,282.32,297.08,343.56,387.13,403.69,438.67,472.74,

        501.32,547.91,551.46,572.58,613.69,647.73,698.25,729.13。

        為了證明灰色最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測方法的有效性和準(zhǔn)確性,采用灰色最小二乘支持向量機(jī)模型、灰色GM(1,1)模型以及單一最小二乘支持向量機(jī)模型,分別對該觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測研究,用MATLAB進(jìn)行仿真。

        表1給出了3種模型的預(yù)測值與實(shí)測值的對比。

        由表1可以看出,灰色GM(1,1)的最大相對誤差達(dá)到8.41%,本文提出的灰色最小二乘支持向量機(jī)模型的預(yù)測方法具有精度最好、最大相對誤差?。▋H為0.69%)的優(yōu)勢,同時證明了本文研究的有效性。

        5 結(jié)論

        本文提出基于GM-LSSVM的預(yù)測方法,結(jié)果表明該方法在小樣本情形下具有很高的預(yù)測精度,可以用來對小子樣電子產(chǎn)品的壽命進(jìn)行預(yù)測,該方法成為節(jié)省試驗費(fèi)用、提高評價精度的一種簡便而實(shí)用高效的新方法。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 譚冠軍,電子設(shè)備壽命試驗數(shù)據(jù)的灰色預(yù)測方法[J],系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2001,23(9),102-104

        [2] 顧燕萍,趙文杰,吳占松,最小二乘支持向量機(jī)的算法研究[J],清華大學(xué)學(xué)報,2010,50(7),1033-1066,1071

        作者簡介:

        金恩哲(1983-),男,朝鮮人,高級進(jìn)修生,主要從事電子產(chǎn)品可靠性方面的研究.

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