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基于遺傳算法的航空發(fā)動機機載模型支持向量機修正方法
航空發(fā)動機的實時模型與發(fā)動機的匹配精度直接影響著航空發(fā)動機故障診斷的精度.提出了基于自適應遺傳算法的最小二乘支持向量回歸機(AGA-LSSVR)方法對航空發(fā)動機機載實時模型進行修正,有效的提高了模型的匹配精度.分析了最小二乘支持向量機中的參數(shù)的選取對模型修正的影響,在參數(shù)的選取空間里采用自適應遺傳算法搜索最優(yōu)參數(shù).最后,比較了Back propagation (BP)神經網絡、支持向量回歸機、AGA-LSSVR等方法在機載模型中的修正效果.結果表明:提出的AGA-LSSVR具有很好的修正精度,驗證了修正模型的有效性.
作 者: 魯峰 黃金泉 LU Feng HUANG Jin-quan 作者單位: 南京航空航天大學,能源與動力學院,南京,210016 刊 名: 航空動力學報 ISTIC EI PKU 英文刊名: JOURNAL OF AEROSPACE POWER 年,卷(期): 2009 24(4) 分類號: V233.7 關鍵詞: 航空發(fā)動機 機載實時自適應模型 自適應遺傳算法 最小二乘支持向量回歸機【基于遺傳算法的航空發(fā)動機機載模型支持向量機修正方法】相關文章:
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