简介：针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法（PSO）优化支持向量回归模型（SVR）并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.
简介：匝间耐压测试仪是对电磁线绕制的产品进行匝间、层间绝缘耐压测试的新型仪器,它采用相同的高浪涌电压分别施加在标准件和被测件,通过示波管观察和比较两者的波形以判别绝缘情况.
等维新息SVR模型对隧道沉降时间序列的预测研究
匝间耐压测试仪的波形形成机制和工作原理
