基于支持向量机的多维度多步骤寿命预测方法

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机的多维度多步骤寿命预测方法。其特征在于包括如下步骤：1)采集数据，得到构造运行数据特征值；2)特征值预处理，对原始数据作滤波处理和归一化处理；3)选取样本数据，建立多维训练数据集和测试集；4)建模参数优化；5)利用训练数据集训练多维度多步骤寿命预测方法的模型；6)输入测试集数据得到预测的结果。本发明公开了一种多维度多步骤的寿命预测模型，该模型可以实现系统的寿命预测，且该模型可以实现系统的跨步预测，实现系统劣化的提前预警。

主权项

基于支持向量机的多维度多步骤寿命预测方法，其特征在于具体步骤如下：1)采集运行数据：通过某类监测系统得到系统运行阶段的实时数据；2)特征值求取：根据已知数据，得到特征值数据集作为该构件的寿命预测输入值；3)特征值预处理：利用平滑滤波算法对特征值进行平滑预处理，并对特征值进行归一化处理；4)构建训练数据集和测试数据集：选取样本数据以构建训练集和测试集；5)依据构件运行特征数值，优化模型参数：利用支持向量机，得到训练模型的最优输入参数及训练所得模型；6)利用训练得到的寿命预测模型，进行结果预测：利用多维度多步骤寿命预测模型，输入测试数据进行结果预测，得到预测结果。