基于LS-SVM的航空发动机剩余使用寿命预测代码

基于 Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM) 的航空发动机剩余使用寿命预测通常是通过机器学习算法解决的一个实际工程问题。LS-SVM是一种改进的SVM变体，它更倾向于线性模型，适用于数据集不是特别复杂的情况。

以下是一个简化版的伪代码概述：

# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.svm import LSVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设我们有以下数据
engine_data = load_engine_data()  # 加载包含历史运行数据和剩余寿命的数据
X = engine_data[:, :-1]  # 特征（如振动、温度等）
y = engine_data[:, -1]   # 目标变量（剩余寿命）

# 数据预处理（归一化、特征选择等）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建并训练LS-SVM模型
model = LSVC(kernel='linear')  # 使用线性核函数
model.fit(X_train, y_train)

# 预测剩余使用寿命
predictions = model.predict(X_test)

# 评估性能
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print('预测准确率:', accuracy)

# 保存模型供后续使用
save_model(model, 'engine_life_predictor')

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