粒子群优化svm的故障诊断代码

资 源 简 介

粒子群优化svm的故障诊断代码

详 情 说 明

粒子群优化算法与支持向量机相结合的故障诊断方法是一种高效的参数优化方案。该方法利用粒子群算法的全局搜索能力，自动寻找SVM模型的最优超参数组合。

在实现思路上，首先需要初始化粒子群，每个粒子代表一组SVM参数(如惩罚因子C和核函数参数gamma)。然后通过迭代过程不断更新粒子的位置和速度，同时评估每组参数对应的SVM模型在故障诊断任务上的性能表现。

评估指标通常采用分类准确率、F1分数等，作为粒子群优化的适应度函数。在每次迭代中，粒子会根据个体最优和群体最优信息调整搜索方向，最终收敛到最优参数组合。

这种方法相比传统网格搜索具有更快收敛速度和更强的全局搜索能力，特别适合处理高维参数空间。在故障诊断应用中，优化后的SVM模型能够更好地学习设备故障特征与故障类型之间的复杂映射关系。