LSSVM基于最小二乘支持向量机的NARX模型辨识

资 源 简 介

LSSVM基于最小二乘支持向量机的NARX模型辨识

详 情 说 明

基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的NARX模型辨识是一种将两种强大机器学习方法相结合的技术，特别适合设备故障诊断等非线性系统建模场景。

LSSVM作为支持向量机的改进版本，通过采用最小二乘损失函数替代传统SVM的复杂优化问题，大幅降低了计算复杂度。这种方法保留了SVM处理小样本、高维数据的优势，同时简化了求解过程。

将LSSVM与NARX（非线性自回归外生输入）模型结合，能够有效处理系统辨识中的非线性特性。NARX模型通过考虑系统当前输出与历史输入输出之间的关系，为动态系统建模提供了优秀的框架。这样的组合特别适合设备故障诊断，因为它可以： 捕捉设备运行中的非线性动态特性 处理有限的故障样本数据 通过历史数据预测设备状态变化

在实际应用中，这种方法能够建立高精度的设备状态模型，通过比对模型输出与实际监测数据，及时发现设备异常。相比传统方法，它具有更好的泛化能力和抗噪声干扰特性。