Electromechanical equipment state forecasting based on genetic algorithm – support vector regression

► Electromechanical equipment state forecasting model is established by using genetic algorithm-support vector regression. ► Genetic algorithm is employed to choose the training parameters of support vector regression. ► Leave-one-out cross-validation(LOOCV) is adopted to evaluate the fitness of the...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Expert systems with applications Ročník 38; číslo 7; s. 8399 - 8402
Hlavní autoři:	Huang, Ji, Bo, Yucheng, Wang, Huiyuan
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.07.2011
Témata:	Electromechanical equipments Expert systems Forecasting Genetic algorithm Genetic algorithms Industrial smokes and gas turbine Mathematical analysis Mathematical models Prediction Regression State vectors Support vector machine Support vector machines Vectors (mathematics) Support vector machine Electromechanical equipments Genetic algorithm Industrial smokes and gas turbine Prediction
ISSN:	0957-4174, 1873-6793
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!