【摘 要】
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泵的性能曲线是泵选型、优化调度和泵站运行的重要依据,通常该曲线均是通过试验或是根据试验数据和性能图表上的数据进行曲线拟合而获得,但这些方法复杂昂贵,而且拟合精度不
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泵的性能曲线是泵选型、优化调度和泵站运行的重要依据,通常该曲线均是通过试验或是根据试验数据和性能图表上的数据进行曲线拟合而获得,但这些方法复杂昂贵,而且拟合精度不高。针对以上方法的缺点,提出了一种基于交叉验证最优参数选择的最小二乘支持向量机（LSSVM）泵性能预测方法。通过最小二乘支持向量机（LSSVM）学习算法网络的设计和构建,并应用网络搜索-交叉验证的方法对支持向量机参数进行优化选择,模拟得到复杂和非线性很强的泵的性能曲线,经优化模型输出值和试验值、同多项式拟合值以及径向基神经网络误差的比较,交叉验证
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