油液监测数据的人工神经网络及支持向量机预测方法分析  

Analysis on Artificial Neural Network & Support Vector Machine in Prediction of Oil Analysis Data

作　　者：闫辉[1] 贺石中 童小利[1] 任勇[1] 

机构地区：[1]广东工业大学机电工程学院,广州510090 [2]广州机械科学研究院设备润滑磨损状态监测中心,广州510700

出　　处：《润滑与密封》2005年第6期117-119,126,共4页Lubrication Engineering

基　　金：广州机械科学研究院科技发展基金项目(G0060005)

摘　　要：作为集中参数预报方法,人工神经网络和支持向量机对于参数变化不大的系统具有广泛的适用性。本文对其在油液监测领域进行趋势预测时进行了系统的分析,内容包括:神经网络的选择、预测方案的设计、预测策略的选择及与支持向量机的比较。Artificial neural network （ANN） and support vector machine （SVM） are applicable to these systems whose parameters change a little. This text gives a comprehensive analysis on it. The content includes the choice of neural network, the design of prediction scheme, the choice of prediction tactics and the comparison with support vector machine. After the tests based on a large number of data, provide the conclusion.

关 键 词：油液监测 神经网络 支持向量机 预测 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]