【摘 要】
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针对排气温度裕度(EGTM)数据的非线性、非平稳特征,提出了基于改进经验模态分解(EMD)与支持向量回归结合的预测方法。通过改进的EMD方法对EGTM数据进行分解以降低时间序列的
【基金项目】
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山东自然科学基金面上项目(ZR2017MF036);国防科技项目基金项目(F062102009)
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针对排气温度裕度(EGTM)数据的非线性、非平稳特征,提出了基于改进经验模态分解(EMD)与支持向量回归结合的预测方法。通过改进的EMD方法对EGTM数据进行分解以降低时间序列的复杂程度;根据EMD得到各本征模态函数及趋势序列,构建基于支持向量机的预测模型;将所得的各分量的预测结果综合得到EGTM预测结果。以某航空发动机EGTM数据验证所提方法的有效性,相比于传统的预测方法,均方根误差降低至2.024,平均绝对位差降低至1.603,有效提高了回归精度。
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