改进最小二乘支持向量机算法及其在故障诊断中的应用

• 作 者: 沈艳 瞿传柱 张琦智
• 机 构: 哈尔滨工程大学理学院
• 出 处: 计算机应用
• 发表日期: 2016年S2期
• 关键词: 最小二乘支持向量机 可变惩罚因子 遗传算法 二叉树结构 故障诊断 Least Squares Support Vector Machine （LSSVM） v

针对人为因素对故障诊断的干扰,提出了一种基于二叉树结构的遗传算法改进可变惩罚因子的最小二乘支持向量分类机(BTGAVPF-LSSVCM)故障诊断方法。首先为减少支持向量机惩罚因子选取受研究人员经验的影响,建立可变惩罚因子的支持向量分类机(VPF-SVCM),并证明了算法的对偶问题;其次,针对支持向量机不易求解的问题,利用最小二乘法求解VPF-SVM,提出VPF-LSSVCM算法,并推导其计算公式;然后,利用遗传算法搜索VPFLSSVCM核参数,提出GAVPF-LSSVCM算法;最后,根据故障诊断实际