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关联支持向量回归方法及其在核电蒸汽发生器部件失效中的小样本预测

发布时间:2021-04-12 02:51
  蒸汽发生器是核电厂实现一回路和二回路能量交换的重要设备,在运行过程中由于恶劣的服役条件容易使蒸汽发生器部件出现各种缺陷而存在带出放射性物质的风险,因而蒸汽发生器的可靠性在众多核电设备中占据极其重要的位置。但是由于核电行业的特殊性,蒸汽发生器部件的破坏是一种典型的小样本可靠性问题,无法收集大量的数据进行可靠性分析和数据预测。因此,本文在研究灰色关联分析方法和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)方法的基础上,提出了关联支持向量回归(Relational Support Vector Regression,r-SVR),并将r-SVR用于核电蒸汽发生器部件失效的小样本中进行预测。本文的主要工作如下:1.系统研究了小样本可靠性分析中的灰色关联分析的数据挖掘方法和SVR的数据预测方法。灰色关联分析可以根据多指标因素和关键因素之间的关联度,来改变数据权重,挖掘出隐藏的信息;SVR可以通过数据来训练模型,并利用模型进行预测,但是其在小样本情况下训练得到的模型具有不稳定性,且精度不高。2.提出了r-SVR,该方法结合了灰色关联分析能够计算因素之间关联度、优化数据权... 

【文章来源】:浙江工业大学浙江省

【文章页数】:81 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

关联支持向量回归方法及其在核电蒸汽发生器部件失效中的小样本预测


立式蒸汽发生器外国学者在小样本方面的研究起步非常早,但是关于样本容量大小的定义直到现在还有争议

过程图,函数映射,高斯核,核函数


浙江工业大学硕士学位论文(专业型)数 在发展初期只能解决线性问题,非线性回归的性能不理想。为了能够归问题,采用核函数对其进行改进。核函数[51]采用一种特征映射的形射到一个高维特征空间(Hilbert 空间),把非线性问题转化为高维特问题,这种特征映射是由核函数来实现的。核函数的作用不但能将线间变换为线性可分的(通常是高维的)特征空间,而且具有非常优秀

曲线,灰色关联分析,数学理论,关联程度


第 1 章 绪论行叠加,最后形成一组新的数据样本[62]。事实上将许多原始数据明显的线性规律。举一个简单的例子,寻找 {(1,1), (2,2), (3,1), (4中 1-5 的原始数据曲线中可以看出,原始数列没有明显的规律,趋于随机的一个状态;但是经过一次累加变换后得到的数据比较的关系,这个处理增强了数据间的联系。

【参考文献】:
期刊论文
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博士论文
[1]最小二乘支持向量机建模及预测控制算法研究[D]. 李丽娟.浙江大学 2008

硕士论文
[1]基于改进主元分析方法的同步多维数据流实时异常诊断方法研究[D]. 杨彤瑶.昆明理工大学 2014



本文编号:3132466

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