AFS-ABC优化LS-SVM的故障预测方法

"该文提出了一种改进的蜂群算法AFS-ABC，用于优化最小二乘支持向量机（LS-SVM）的参数，以提升故障预测的精确度。AFS-ABC算法结合了鱼群算法（AFS）的人工鱼寻优策略和人工蜂群算法（ABC）的智能搜索特性，旨在克服传统方法中的局部最优和低精度问题。通过100维Ackley函数的优化实验，证明了AFS-ABC算法在精度和速度上的优越性。接着，该算法应用于航空电子系统电源模块的电压数据序列，用前40个数据点训练LS-SVM模型，后15个作为测试集进行状态预测。结果展示AFS-ABC算法显著提高了LS-SVM的预测准确性。" 在故障预测领域，支持向量机（SVM）是一种广泛应用的机器学习模型，尤其在处理小样本和非线性问题时表现出色。最小二乘支持向量机（LS-SVM）是SVM的一个变体，它通过最小化误差平方和来构建模型，以实现更快的训练速度和更简洁的决策边界。然而，LS-SVM的性能高度依赖于两个关键参数：正则化参数C和宽度参数σ。参数选择不当可能导致过拟合或欠拟合，从而影响预测效果。 文章提出的AFS-ABC算法是针对LS-SVM参数优化的一种新策略。人工鱼群算法（AFS）模拟了鱼类的群体行为，通过模拟寻找食物的过程来优化问题。而人工蜂群算法（ABC）则借鉴了蜜蜂的觅食行为，具有全局搜索能力。AFS-ABC算法将AFS中的人工鱼寻优策略融入ABC，期望结合两者的优点，即AFS的局部探索能力和ABC的全局探索能力，以更高效地找到全局最优解。 实验证明，AFS-ABC算法在优化100维Ackley函数时，不仅在精度上优于原始的AFS和ABC算法，而且在搜索速度上也有所提升。这表明该算法在解决多模态优化问题上具有潜力。在航空电子系统的实际应用中，使用AFS-ABC优化后的LS-SVM模型对电源模块的电压数据进行预测，结果显示预测精度显著提高，验证了该方法的有效性和实用性。 关键词包括故障预测、最小二乘支持向量机、蜂群算法和鱼群算法，表明了研究的主要关注点和技术手段。此外，文章的文献标志码A通常表示该论文属于学术研究，具有较高的学术价值。通过这些关键词和描述，我们可以了解到该研究是在工程技术领域，特别是在故障预测和机器学习模型优化方面的创新工作。