基于偏最小二乘回归的滑块磨损预测模型研究.docx
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基于偏最小二乘回归的滑块磨损预测模型研究.docx
基于偏最小二乘回归的滑块磨损预测模型研究基于偏最小二乘回归的滑块磨损预测模型研究摘要:滑块磨损是一种常见的机械故障问题,对机械设备的正常运行和可靠性产生很大影响。因此,研究滑块磨损预测模型具有重要意义。本文提出了一种基于偏最小二乘回归的滑块磨损预测模型,通过对滑块的工作状态参数进行监测和分析,构建了与滑块磨损相关的参数集。然后,利用偏最小二乘回归方法对参数集进行回归分析,并得到最优的回归模型。实验结果表明,该模型能够准确预测滑块的磨损状态,为机械设备的维护和管理提供了参考依据。关键词:滑块磨损;预测模型;
基于偏最小二乘回归的高炉铁水硅含量模型.pdf
万方数据基于偏最小二乘回归的高炉铁水硅含量模型’铁水硅含量影响参数的选取石琳1,李志玲2,崔桂梅2在高炉冶炼过程中,“炉温控制”是最重要的控制.如果炉温控制在正常的范围内,高炉就顺行.由于实际冶炼中很难直接测量到高炉炉温,而炉温对硅元素还原速率的敏感度远高于对铁元素的还原速率,因此,通常以铁水硅含量[Si]来反映高炉炉温¨3.铁水硅含量越高,炉温就越高,反之亦然.高炉炉温不仅与提供的能量有关,而且与物理化学反应过程、流体力学过程有关.影响炉温的重要参数有几十项之多,其中既有入炉原料的性质(成分、比重、配料
偏最小二乘回归的研究.docx
偏最小二乘回归的研究偏最小二乘回归(partialleastsquaresregression,PLS)是一种应用于多元回归分析的统计方法,它可以用来构建一个线性模型,同时考虑多个自变量之间的相关性和影响。相对于传统的线性回归方法,PLS在特征选择和变量筛选上更加优秀,因此广泛应用于化学、生物、医学等领域。一、偏最小二乘回归的基本原理1.背景PLS源于20世纪70年代,最初是为了解决光谱学中存在的数据高度共线性的问题,后来被广泛应用于多元分析领域中。与传统的多元回归方法不同,PLS能够同时考虑多个自变量之
基于偏最小二乘回归和SVM的水质预测.docx
基于偏最小二乘回归和SVM的水质预测水是人类生存和发展的基本物质,而水质是决定水是否可饮用的重要因素之一。因此,对水质进行准确预测和评估非常重要。随着机器学习技术的发展,基于偏最小二乘回归和支持向量机的水质预测成为了研究热点。本文将介绍这两种方法及其在水质预测中的应用。1.偏最小二乘回归(PLSR)偏最小二乘回归是一种多元回归分析方法,它可以解决变量数大于样本数的多元线性回归问题,同时可以处理高度共线性问题。PLSR可以通过将自变量和因变量都映射到一个较低维度的空间中来分析它们之间的关系。在水质预测方面,
基于偏最小二乘回归的低压微电网虚拟阻抗预测研究.pptx
汇报人:CONTENTSPARTONEPARTTWO微电网发展现状与挑战虚拟阻抗在微电网中的重要性偏最小二乘回归在预测领域的应用PARTTHREE虚拟阻抗模型构建偏最小二乘回归算法原理模型参数优化与调整PARTFOUR数据集准备与预处理模型训练与预测结果模型性能评估指标模型优缺点分析PARTFIVE集成学习算法在虚拟阻抗预测中的应用基于强化学习的自适应参数调整考虑时序因素的虚拟阻抗模型扩展模型改进的预期效果与展望PARTSIX模型在低压微电网调度中的适用性分析对微电网稳定运行的作用与影响在其他能源系统中的