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基于EMD和LS-SVM的非平稳振动信号趋势预测被引量：17: 2008年; 镇动信号的趋势预测是设备状态监测与故障诊断中的一个重要内容。随着运行设备的非线性、非平稳特点越来越明显,传统的数学建摸预报方法已不能满足设备的复杂化和现代化要求。提出了一种基于经验模式分解EMD(Empirical Mode Decompo-sition)和最小二乘支持向量机LS-SVM(Least Square Support Vector Machine)的新模型。首先,运用EMD将趋势时间序列自适应地分解成一系列不同尺度的本征模式分量IMF(intrinsicmode function);其次,对每个本征模式分量,采用合适的核函数和超参数构造不同的LS-SVM进行预测;最后对各分量的预测值进行拟合得到最终的预测值。仿真实验表明,此方法与单一的LS-SVM预测法相比,具有较高的精度和较强的推广能力。; 王洪波朱启兵; 关键词：非线性

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王洪波