[1]林学森,李本威,王景霖,张赟,康冰冰.涡轴发动机弹性支撑外挤压油膜涡动特征频率[J].振动、测试与诊断,2020,40(2):585-590.

[2]余印根,宗周红,陈宝春,夏樟华.环境温度对连续刚构桥模态频率的影响[J].振动、测试与诊断,2014,34(1):69-76.

[3]李春祥,李洲.基于多种信号分解的台风风速多步预测[J].振动、测试与诊断,2019,39(5):1103-1110.

[4]徐廷学,逯程,王虹,韩旭.基于相关向量EMD和GMDH重构的故障率预测方法[J].振动、测试与诊断,2018,38(6):1275-1285.

[5]张建伟,华薇薇,侯鸽.IVMD对泵站管道振动响应趋势的预测分析[J].振动、测试与诊断,2019,39(3):478-483.

[6]皮骏,黄江博,黄磊,高树伟,刘光才.基于改进QPSO-SVR的航空发动机排气温度预测[J].振动、测试与诊断,2019,39(2):267-272.

[7]林云芳,杨耀权,王守会.基于粒子群优化的支持向量机的软测量应用[J].仪器仪表与分析监测,2012(3):19-22.

[8]张弦,王宏力.基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在时间序列预测中的应用[J].中国机械工程,2011,22(21).

[9]郑,波,高,峰.基于IPSO-SVR的航空发动机磨损预测研究[J].润滑与密封,2014,39(11):81-87.

[10]韩玉辉.基于粒子群优化SVM的刀具磨损量预测[J].工具技术,2016(11):109-112.

[11]吴东升,王大志,杨青,王安娜.基于ACPSO优化SVR的棒材连轧轧制力预测研究[J].仪器仪表学报,2012,33(11).

[12]许鹏,文世峰,魏青松,史玉升.基于PSO-SVR的选择性激光烧结制件收缩研究[J].新技术新工艺,2013(5):27-30.

[13]侯鲁亭,高军伟.基于EEMD和PSO-LSSVM模型的短期电力负荷预测[J].制造业自动化,2018(4).

[14]黄璇,郭立红,李姜,于洋.磷虾群算法优化支持向量机的威胁估计[J].光学精密工程,2016,24(6):1448-1455.

[15]李爱,陈果,侯民利.航空发动机油样光谱分析的PSO-LSSVM组合预测方法[J].机械科学与技术,2013,32(1):120-125.

[16]鲁娟,张振坤,廖小平,马俊燕.切削加工表面粗糙度组合预测模型研究[J].机械科学与技术,2019(9).

[17]朱波,刘飞.基于优化多核支持向量回归的制造过程均值偏移幅度估计[J].中国机械工程,2014(5).

[18]李奇军,牛永江,宁会峰.灰色SVR模型在珩磨尺寸预测中的应用[J].机械研究与应用,2019(2).

[19]韩欣玉,何平,潘国峰,刘一赛,张万发.基于PSO-SVR的压力传感器温度补偿[J].仪表技术与传感器,2018(8).

[20]余磊,刘莉,马志赛,康杰.基于多维振动响应GSC-TARMA模型的时变结构模态参数辨识[J].机械工程学报,2019(15).