粒子群优化的最小二乘支持向量机在通信装备故障预测中的应用

作者： 李文元 [1] ; 闫海华 [1,2] ; 姚宏杰 [1]

摘要：提出了一种通信装备故障预测的智能算法．该方法将粒子群算法（PSO）和最小二乘支持向量机（LS—SVM）算法相结合，采用PSO算法优化LS-SVM的参数，克服了人为参数选择的盲目性，在全局优化与收敛速度方面具有较大优势．仿真实验表明，相比BP神经网络、未经优化的支持向量机（SVM）和LS—SVM模型，经PSO算法优化后的LS—SVM有更高的预测精度和运算速度，具有较好的有效性和可行性．

关键字： 故障预测 粒子群优化 最小二乘支持向量机 通信装备

---

上一篇：一种高速片上互连接收电路设计
下一篇：人工蜂群优化支持向量机算法在网络安全中的应用