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文献标题: 基于ARIMA-SVM模型的翅片管蒸发器结霜性能预测
文献来源: 黄彬彬;谷波;任能;  上海交通大学学报  2009年  10期
文献关键词: 翅片管蒸发器蒸发器结霜求和自回归移动平均支持向量机混合预测模型转向点
文献摘要: 针对翅片管蒸发器结霜过程混杂着复杂的线性和非线性特征且测试数据受噪声干扰大,使用单一的模型无法对其性能进行预测的难题,建立了基于求和自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的翅片管蒸发器结霜性能组合预测模型.利用实验数据对模型进行了验证和评估,并与单一ARIMA模型和SVM模型做了对比分析.结果表明,基于ARIMA-SVM的组合预测模型能兼顾结霜过程的线性和非线性特征,具有良好的预测性能,并能够较精确地预测到翅片管蒸发器性能参数的转向点.
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