Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Dự đoán độ tin cậy của động cơ bằng máy vector hỗ trợ
Tóm tắt
Việc nắm bắt các xu hướng của dữ liệu hỏng hóc động cơ và dự đoán độ tin cậy của hệ thống là những vấn đề rất quan trọng trong sản xuất động cơ. Các máy vector hỗ trợ (SVM) đã được áp dụng thành công để giải quyết các vấn đề hồi quy phi tuyến và chuỗi thời gian. Tuy nhiên, ứng dụng của SVM trong dự đoán độ tin cậy vẫn chưa được khám phá rộng rãi. Do đó, nhằm mục tiêu kiểm tra tính khả thi của SVM trong việc dự đoán độ tin cậy, nghiên cứu này là một nỗ lực đầu tiên ứng dụng mô hình SVM để dự đoán độ tin cậy của động cơ. Ngoài ra, ba phương pháp dự đoán chuỗi thời gian khác, bao gồm mô hình Duane, mô hình chuỗi thời gian trung bình di động tích hợp tự hồi quy (ARIMA) và mạng nơ-ron hồi quy tổng quát (GRNN), được sử dụng để so sánh hiệu suất dự đoán. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình SVM là một lựa chọn hợp lệ và hứa hẹn trong việc dự đoán độ tin cậy.
Từ khóa
#động cơ #độ tin cậy #máy vector hỗ trợ #hồi quy phi tuyến #chuỗi thời gian #mạng nơ-ron hồi quy tổng quátTài liệu tham khảo
Lu S, Lu H, Kloarik WJ (2001) Multivariate performance reliability prediction in real-time. Reliab Eng Syst Saf 72:39–45
Box GEP, Jenkins GM (1976) Time series analysis: forecasting and control. Holden-Day, San Francisco, CA
Ho SL, Xie M (1998) The Use of ARIMA models for reliability forecasting and analysis. Comput Ind Eng 35:213–216
Ho SL, Xie M, Goh TN (2002) A comparative study of neural network and Box-Jenkins ARIMA modeling in time series prediction. Comput Ind Eng 42:371–375
Liu MC, Kuo W, Sastri T (1995) An exploratory study of a neural network approach for reliability data analysis. Qual Reliab Eng Int 11:107–112
Su CT, Tong LI, Leou CM (1997) Combining time series and neural network approaches. J Chin Inst Ind Eng 4:419–430
Amjady N, Ehsan M (1999) Evaluation of power systems reliability by artificial neural network. IEEE Trans Power Syst 14:287–292
Cai KY, Cai L, Wang WD, Yu ZY, Zhang D (2001) On the neural network approach in software reliability modeling. J Syst Softw 58:47–62
Xu K, Xie M, Tang LC, Ho SL (2003) Application of neural networks in forecasting engine system reliability. Appl Soft Comput 2:255–268
Trafalis TB, Ince H (2000) Support vector machine for regression and application to financial forecasting. In: Proc IEEE-INNS-ENNS International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2000 6:348–353
Tay FEH, Cao L (2001) Application of support vector machines in financial time series forecasting. Omega: Int J Manage Sci 29:309–317
Cao L, Gu Q (2002) Dynamic support vector machines for non-stationary time series forecasting. Intell Data Anal 6:67–83
Tay FEH, Cao L (2002) Modified support vector machines in financial time series forecasting. Neurocomputing 48:847–861
Wang W, Xu Z, Lu JW (2003) Three improved neural network models for air quality forecasting. Eng Comput 20:192–210
Cao L (2003) Support vector machines experts for time series forecasting. Neurocomputing 51:321–339
Mohandes MA, Halawani TO, Rehman S, Hussain AA (2004) Support vector machines for wind speed prediction. Renew Energy 29:939–947
Duane JT (1964) Learning curve approach to reliability monitoring. IEEE Trans Aero AS-2:563–566
Specht DA (1991) A general regression neural network. IEEE Trans Neural Netw 2:568–576
Cacoullos T (1966) Estimation of a multivariate density. Ann Inst Stat Math 18:179–189
Vapnik V (1995) The nature of statistical learning theory. Springer, Berlin Heidelberg New York
Vojislav K (2001) Learning and soft computing – support vector vachines, neural networks and fuzzy logic models. MIT Press, Cambridge, MA
Mercer J (1909) Function of positive and negative type and their connection with the theory of integral equations. Philos Trans Royal Soc London A209:415–446
Vapnik V (1998) Statistical learning theory. Wiley, New York
Ascher HE, Feingold H (1984) Repairable systems reliability: modeling, inference, misconceptions and their causes. Dekker, New York, pp 75
Law R (2000) Back-propagation learning in improving the accuracy of neural network-based tourism demand forecasting. Tourism Manage 21:331–340