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基于支持向量回归代理模型的气动力优化设计 被引量:3
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作者 孙智伟 白俊强 +1 位作者 华俊 尹戈玲 《航空工程进展》 CSCD 2015年第2期149-159,共11页
目前,气动力优化设计中通常基于经验风险最小化原则构建代理模型,预测精度的提高需要更多的训练样本,计算代价较大,同时盲目降低代理模型的训练误差难以避免过学习问题。针对上述问题,首先提出采用支持向量回归(SVR)方法基于结构风险最... 目前,气动力优化设计中通常基于经验风险最小化原则构建代理模型,预测精度的提高需要更多的训练样本,计算代价较大,同时盲目降低代理模型的训练误差难以避免过学习问题。针对上述问题,首先提出采用支持向量回归(SVR)方法基于结构风险最小化原则构建代理模型的思路,然后对测试函数和翼型阻力进行预测,最后对某型运输机机翼进行优化设计试验。结果表明:与其他代理模型对比,基于SVR的代理模型在小样本情况下具有较好的泛化能力,并且能够快速准确地预测气动特性,在飞机优化设计中,可以提高工作效率,优化结果可靠、可控。 展开更多
关键词 优化设计 回归分析 代理模型 支持向量回归
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机车前端薄壁吸能管仿真模型模糊参数的支持向量回归反求
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作者 许平 黄启 +3 位作者 邢杰 何家兴 徐凯 许拓 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期28-35,共8页
为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限... 为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限元模型,进行台车冲击试验验证仿真模型准确性。通过拉丁超立方试验设计驱动有限元模型进行少量计算获得数据集,有限元模型中的模糊参数为输入变量,计算与试验载荷的差异为目标响应,通过SVR方法构建映射关系,并采用增强精英保留遗传算法(strengthen elitist genetic algorithm,SEGA)对超参数进行优化,确定SVR模型最佳配置;通过该最优SVR模型再次使用SEGA优化反求,获得最佳模糊参数组合。使用这组参数组合设置有限元模型,其仿真结果相较初始计算耐撞性指标和载荷曲线匹配程度都得到了提高。研究结果为有限元模型中模糊参数的准确设定、碰撞仿真的精度提升提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 耐撞性 薄壁圆管 有限元模型 模糊参数反求 支持向量回归(SVR) 遗传算法
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基于支持向量回归(SVR)的马尾松木材脱脂率预测
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作者 郭佳伦 钟浩珉 +1 位作者 赵俊博 陈瑶 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期151-161,共11页
【目的】脱脂处理是提升松木制品性能的重要手段,但传统脱脂率检测方法耗时且破坏试样。本研究旨在探索一种快速、无损的脱脂率检测方法,基于木材表面颜色变化,利用支持向量回归(SVR)构建脱脂率预测模型。【方法】采用氨气-水蒸气在高... 【目的】脱脂处理是提升松木制品性能的重要手段,但传统脱脂率检测方法耗时且破坏试样。本研究旨在探索一种快速、无损的脱脂率检测方法,基于木材表面颜色变化,利用支持向量回归(SVR)构建脱脂率预测模型。【方法】采用氨气-水蒸气在高温条件下对马尾松木材进行处理,分析不同条件对木材表面颜色参数和脱脂率的影响,探讨其相关性。利用3种不同的核函数(多项式核函数、Sigmoid核函数、径向基函数)构建基于SVR的脱脂率预测模型,并通过比较选择最优模型。【结果】经氨气-水蒸气热处理脱脂后,马尾松表面明度(L^(*))和黄蓝指数(b^(*))低于未处理木材,红绿指数(a^(*))则高于未处理木材。随着氨水质量分数和处理温度的增加,L^(*)、a^(*)和b^(*)呈逐渐降低趋势,总色差(ΔE^(*))逐渐增大,脱脂率随之提高。在180℃、较高氨水质量分数的处理条件下,ΔE^(*)达到最大值58.89,脱脂率达到最高值70.00%。颜色参数与脱脂率呈局部二次函数关系,相关系数最高为0.713。在以径向基函数为核函数的SVR模型中,预测含脂率和脱脂率的均方根误差分别为0.523和4.315,决定系数分别为0.847和0.823,该预测模型可应用于脱脂率检测的前期筛选。【结论】本研究成功构建了基于SVR的马尾松木材脱脂率预测模型。该模型在脱脂率检测的前期筛选中具有一定的应用价值,能够在一定程度上实现检测过程的快速、简便和无损化。本研究为马尾松木材脱脂率检测的效率提升和质量改进提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 支持向量回归 机器学习 预测模型 脱脂 马尾松 颜色参数
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基于Logistic回归和支持向量机的早发性结直肠癌风险预测模型 被引量:1
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作者 薛亦诚 刘超 +1 位作者 杨贵淞 齐宏 《中国现代普通外科进展》 CAS 2024年第3期195-198,共4页
目的:通过Logis tic回归和支持向量机(SVM)探究早发性结直肠癌(EOCRC)和晚发性结直肠癌(LOCRC)的危险因素,建立针对不同年龄段人群的风险预测模型并比较预测效果。方法:选择2012—2022年诊断为结直肠癌患者,记录人口学特征、临床表现、... 目的:通过Logis tic回归和支持向量机(SVM)探究早发性结直肠癌(EOCRC)和晚发性结直肠癌(LOCRC)的危险因素,建立针对不同年龄段人群的风险预测模型并比较预测效果。方法:选择2012—2022年诊断为结直肠癌患者,记录人口学特征、临床表现、既往史、家族史、生活方式、体格检查、实验室检查及病理诊断,分别建立风险预测模型,比较两模型的ROC曲线下面积(AUROC)、准确率、精确率、召回率、F1分数。结果:综合两模型结果,EOCRC风险与出现消化道出血、腹胀腹痛、大便习惯改变等临床表现、体重减轻、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与婚姻状况、阑尾切除史、糖尿病史、血脂异常病史、结直肠癌家族史也存在较弱的正相关;LOCRC风险与婚姻状况、出现临床表现、体重减轻、血脂异常、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与年龄、吸烟、阑尾切除史、结直肠癌家族史也存在一定的正相关性。两模型的AUROC、准确率、F1分数相差不大,但Logistic回归模型的精确率更高而SVM模型的召回率更高。结论:EOCRC和LOCRC的危险因素不完全相同,婚姻状况、吸烟、血脂异常、肿瘤家族史在EOCRC中的贡献低于在LOCRC中的贡献。相较Logistic回归,SVM能发现更多的结直肠癌危险因素,能尽可能多的找出结直肠癌的可能患者。 展开更多
关键词 早发性结直肠癌 LOGISTIC回归 支持向量 危险因素 预测模型
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基于灰色支持向量回归的起伏管线临界携液流速预测模型 被引量:1
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作者 何鹏 韩建红 +4 位作者 丁鲁振 艾昕宇 梁裕如 由洋 卢雄 《西安石油大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期103-111,119,共10页
延安气田起伏的地理形貌特征,致使其内部采气管线在低点及上倾段容易产生积液问题,制约气田正常生产,开展起伏管线临界携液流速的预测对保障采气管线流动安全和指导地面采气管线布线具有重要价值。为此,基于扩展双流体分相模型和PR气体... 延安气田起伏的地理形貌特征,致使其内部采气管线在低点及上倾段容易产生积液问题,制约气田正常生产,开展起伏管线临界携液流速的预测对保障采气管线流动安全和指导地面采气管线布线具有重要价值。为此,基于扩展双流体分相模型和PR气体物性方程,采用最小压力梯度法结合均匀设计构建了临界携液流速样本数据集,同时采用灰色关联计算了样本标签权重,并将其引入支持向量回归算法,构建了临界携液流速的回归预测模型,随后利用网格寻优算法,通过采用K-CV(交叉验证)对模型中超参数进行了优化设计,最后采用延安气田现场运行数据进行了模型准确性验证。研究结果表明:管径大小对临界携液流速影响最大,其次为上坡倾角、含水率和运行压力,其他因素的影响差距相对较小,网格分段寻优对比遗传、粒子群算法在模型超参数优化上具有较强稳定性。该预测模型对延安气田内部采气管线的临界携液流速预测具有较强准确性,可对其积液预测和防治提供理论支撑。 展开更多
关键词 气液混输管线 临界携液流速 支持向量回归模型 起伏输气管线 均匀设计 全局优化算法
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两反式光学系统光机集成仿真与成像质量预测代理模型构建
6
作者 薛奋琪 巩浩 +3 位作者 刘检华 朱荣全 谢惟楚 雷静婷 《兵工学报》 北大核心 2025年第3期274-288,共15页
两反式光学系统广泛应用于空间遥感、探测制导等领域,装配是影响光学系统成像质量的关键环节,当前各种装配误差与光学系统成像质量之间的关联关系缺少系统研究,无法为光学系统实时装调提供支撑。提出两反光学系统装配与成像的联合仿真... 两反式光学系统广泛应用于空间遥感、探测制导等领域,装配是影响光学系统成像质量的关键环节,当前各种装配误差与光学系统成像质量之间的关联关系缺少系统研究,无法为光学系统实时装调提供支撑。提出两反光学系统装配与成像的联合仿真方法。采用有限元仿真方法获得镜面面形误差,利用Zernike多项式对其进行精确拟合,通过光学产品设计与分析软件对包含Zernike多项式的镜面变形误差和装配位姿偏差进行光路成像仿真,以能量集中度作为成像质量定量评价指标,获得不同装配误差条件下的光学系统成像质量数据。建立包含局部和全局混合核函数的支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)代理模型,对装配误差和成像质量之间的关联关系进行精确拟合。研究结果表明:与单一核函数/无核函数的SVR模型相比,所建立的混合核函数SVR代理模型具有最小的成像质量预测误差(平均预测误差仅有6.51%);所提装配与成像联合仿真方法和混合核函数SVR代理模型,能够为不同装配误差条件下的光学系统实时装调提供辅助支撑。 展开更多
关键词 光学系统 装配误差 能量集中度 支持向量回归代理模型 混合核函数
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基于最小二乘支持向量回归的上边界模型构建
7
作者 刘小雍 曾成斌 +2 位作者 刘赟 何国锋 闫庚龙 《华南理工大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第12期139-150,共12页
目前,基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用,鉴于此,该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出,构建基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)的上边界模型,深入剖析了上边界模型的精度与稀疏... 目前,基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用,鉴于此,该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出,构建基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)的上边界模型,深入剖析了上边界模型的精度与稀疏特性之间的平衡关系对上边界模型输出的影响。首先,借助LSSVR的优化问题,将原等式线性约束变成满足上边界模型的不等式约束;接着,为提高模型精度,引入基于上边界模型预测输出与实际输出之间逼近误差的不等式约束;与此同时,借助LSSVR的权值二范数来控制上边界模型结构的复杂度,从而构建出新的目标函数,并与满足上边界模型的不等式约束建立新的优化问题;最后,对所建立的优化问题引入拉格朗日函数并借助Karush-Kuhn-Tucker最优化条件来获取相应的对偶优化问题,并将其转化为标准的二次规划问题来求解上边界模型的参数。由于所构造的新优化问题满足凸性,因此模型系数解是全局最优的。该文还通过实验分析了反映模型精度的最大逼近误差、均方根误差及反映模型稀疏特性的指标,论证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 上边界模型 对偶优化问题 全局最优解 最小二乘支持向量回归 二次规划
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基于支持向量机回归的短时交通流预测模型 被引量:91
8
作者 傅贵 韩国强 +1 位作者 逯峰 许子鑫 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期71-76,共6页
将交通流预测的理论和方法引入交通控制系统,可提高交通控制系统对交通流变化的自适应能力.为此,文中通过引入核函数把短时交通流预测问题转化为高维空间中的线性回归问题,提出了基于支持向量机回归的短时交通流预测模型,并利用广州市... 将交通流预测的理论和方法引入交通控制系统,可提高交通控制系统对交通流变化的自适应能力.为此,文中通过引入核函数把短时交通流预测问题转化为高维空间中的线性回归问题,提出了基于支持向量机回归的短时交通流预测模型,并利用广州市交通流检测系统的数据进行实验.结果表明,文中模型的预测结果与实际数据相吻合,预测误差小于基于卡尔曼滤波的预测方法,从而验证了该模型的可行性和有效性. 展开更多
关键词 交通控制 短时交通流 预测模型 机器学习 支持向量回归
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基于多输出支持向量回归机的有限元模型修正 被引量:12
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作者 滕军 朱焰煌 +1 位作者 卢云军 卢伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期9-12,47,共5页
为了克服神经网络以及单输出支持向量回归算法在有限元模型修正中的不足,提出了基于多输出支持向量回归算法的有限元模型修正方法。根据5-折交叉验证法选择支持向量回归机的参数,用均匀试验设计法构造样本,联合结构的动力和静力响应数... 为了克服神经网络以及单输出支持向量回归算法在有限元模型修正中的不足,提出了基于多输出支持向量回归算法的有限元模型修正方法。根据5-折交叉验证法选择支持向量回归机的参数,用均匀试验设计法构造样本,联合结构的动力和静力响应数据作为输入,多个设计参数作为输出,以支持向量回归机逼近输入输出二者之间的非线性映射关系,然后利用支持向量回归机的泛化推广能力,求解设计参数的目标值。空间网格结构数值模型的分析结果表明,该方法能同时修正多个设计参数,在少量样本的情况下具有较高的修正精度,为有限元模型修正提供了一种新的探索。 展开更多
关键词 模型修正 支持向量 多输出回归 均匀试验设计 5-折交叉验证
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小样本数据的支持向量机回归模型参数及预测区间研究 被引量:63
10
作者 陈果 周伽 《计量学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期92-96,共5页
支持向量机是由统计学习理论发展起来的机器学习算法,它从结构风险最小化的角度保证了模型的最大泛化能力。文中运用支持向量机进行小样本数据回归分析研究。首先利用推广性的界理论指导支持向量机回归模型参数的选取,以保证模型具有最... 支持向量机是由统计学习理论发展起来的机器学习算法,它从结构风险最小化的角度保证了模型的最大泛化能力。文中运用支持向量机进行小样本数据回归分析研究。首先利用推广性的界理论指导支持向量机回归模型参数的选取,以保证模型具有最大的推广能力;其次,运用基于正态分布和基于t分布的两种区间预测方法进行了预测值的区间估计;最后,利用模拟序列和真实的航空发动机油样光谱分析数据作为实验数据,建立了支持向量机回归分析模型,并与最小二乘法进行了比较。结果表明,所提出的支持向量机模型参数选取和区间估计方法适用于小样本数据的回归分析,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 计量学 支持向量 小样本 回归模型 预测精度 区间估计
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基于支持向量回归机和粒子群算法的船舶操纵运动模型辨识 被引量:10
11
作者 张心光 邹早建 王岩松 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期1427-1432,共6页
基于仿真的Z形试验数据,应用支持向量回归机对船舶操纵运动响应模型进行了机理建模,从核函数结构中得到了模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行了Z形试验的运动预报,同时引入粒子群算法对惩罚因子C值进行寻优,以减少惩罚因子C... 基于仿真的Z形试验数据,应用支持向量回归机对船舶操纵运动响应模型进行了机理建模,从核函数结构中得到了模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行了Z形试验的运动预报,同时引入粒子群算法对惩罚因子C值进行寻优,以减少惩罚因子C值选择的任意性对船舶操纵运动模型辨识精度产生的不利影响。通过将运动预报结果同仿真试验数据进行比较,验证了文中方法的有效性。 展开更多
关键词 船舶操纵 响应模型 参数辨识 支持向量回归 粒子群算法
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支持向量机回归模型在径流预测中的应用 被引量:19
12
作者 周秀平 王文圣 黄伟军 《水电能源科学》 2006年第4期4-7,共4页
为了探索提高径流中长期预测精度的有效途径,尝试建立了基于支持向量机的径流预测模型,并应用于西江流域梧州站的年、月径流预测中,取得了很好的效果。并与神经网络预测进行对比,结果表明该模型的预测精度要高于人工神经网络模型。
关键词 径流预测 支持向量 回归模型
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基于支持向量回归机的船舶操纵响应模型辨识 被引量:11
13
作者 张心光 邹早建 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期501-504,共4页
通过对自航模变形Z形试验舵角与转艏角速度数据的分析,应用最小二乘支持向量回归机(Least Square-Support Vector Regression,LS-SVR)辨识了船舶操纵运动响应模型中的操纵性指数,并用回归得到的响应模型进行了变形Z形试验的数值模拟.通... 通过对自航模变形Z形试验舵角与转艏角速度数据的分析,应用最小二乘支持向量回归机(Least Square-Support Vector Regression,LS-SVR)辨识了船舶操纵运动响应模型中的操纵性指数,并用回归得到的响应模型进行了变形Z形试验的数值模拟.通过将首向角和转艏角速度的预报结果与自航模试验数据进行比较,结果验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 船舶操纵 响应模型 参数辨识 支持向量回归
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关于支持向量回归机的模型选择 被引量:59
14
作者 苏高利 邓芳萍 《科技通报》 2006年第2期154-158,共5页
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新型的机器学习方法。模型选择是设计支持向量机的重要内容之一。本文在分析用于回归的支持向量机原理的基础上,分别从核函数的选择、模型参数的作用、模型参数的调整方法等模型选择方... 支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新型的机器学习方法。模型选择是设计支持向量机的重要内容之一。本文在分析用于回归的支持向量机原理的基础上,分别从核函数的选择、模型参数的作用、模型参数的调整方法等模型选择方面进行了综述,并讨论了模型选择的优缺点,最后指出在实际应用中常见的核函数和模型参数调整方法。 展开更多
关键词 支持向量回归 核函数 模型参数 模型选择
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基于支持向量回归机的中国碳排放预测模型 被引量:33
15
作者 宋杰鲲 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期182-187,共6页
选取人口、城镇化率、人均GDP、服务业增加值比重、单位GDP能耗、煤炭消费比例等6项影响因素作为自变量,运用支持向量回归机方法构建中国碳排放预测模型。以1980—2009年碳排放及影响因素数据为样本,通过训练、测试得到具有良好学习与... 选取人口、城镇化率、人均GDP、服务业增加值比重、单位GDP能耗、煤炭消费比例等6项影响因素作为自变量,运用支持向量回归机方法构建中国碳排放预测模型。以1980—2009年碳排放及影响因素数据为样本,通过训练、测试得到具有良好学习与推广能力的支持向量回归机模型。结合"十二五"规划,设置不同情境下影响因素预测值,对2010—2015年中国碳排放进行预测。预测结果表明,中国可适当降低GDP增速,不断优化能源结构,以确保碳减排目标的有效实现。 展开更多
关键词 碳排放 支持向量回归 预测模型
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凝汽器故障诊断最小二乘支持向量回归机模型及仿真应用 被引量:3
16
作者 文孝强 徐志明 +1 位作者 孙媛媛 孙灵芳 《汽轮机技术》 北大核心 2010年第2期130-132,136,共4页
研究了凝汽器故障诊断问题。选取了32个故障征兆作为模型的输入,建立了基于最小二乘支持向量回归机的凝汽器故障模型。将所提出的故障诊断方法应用于某发电厂300MW火电厂仿真机凝汽器的故障诊断中,结果表明该方法行之有效,且易于工程实现。
关键词 凝汽器 最小二乘支持向量回归 诊断模型 仿真机
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基于支持向量机回归模型的稻田二化螟历史数据预测 被引量:1
17
作者 任向辉 李向平 +1 位作者 李言 余昊 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2012年第16期179-181,共3页
通过1991—1996的历史数据分析稻田早稻生物学特征与不同土壤处理对二化螟发生株率的非线性相关关系,测试支持向量机回归(SVR)模型在二化螟测报的可行性。结果表明,应用epsilon-SVR模型预测水稻综合因子观测场1996年的早稻二化螟平均发... 通过1991—1996的历史数据分析稻田早稻生物学特征与不同土壤处理对二化螟发生株率的非线性相关关系,测试支持向量机回归(SVR)模型在二化螟测报的可行性。结果表明,应用epsilon-SVR模型预测水稻综合因子观测场1996年的早稻二化螟平均发生株率预测准确率达97.95%,而阴离子观测场的平均发生株率预测准确率达96.97%。该回归模型表现出良好的鲁棒性和自学习能力。因此,SVR模型适于二化螟田间发生株率的预测,在虫害测报中应用前景广阔。 展开更多
关键词 二化螟 支持向量回归模型 历史数据
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基于支持向量回归机的导弹平台调平过程模型辨识
18
作者 卢文忠 刘丙杰 冀海燕 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期175-176,181,共3页
针对某导弹平台调平过程难以建立解析模型的问题,根据平台调平过程历史数据,采用支持向量回归机分别对平台的俯仰角θ1、偏航角θ2、滚动角θ3、加速度计当量wx、wy、wz、调平输出当量Ct七个参数的时间序列进行模型辨识。利用参数的前5... 针对某导弹平台调平过程难以建立解析模型的问题,根据平台调平过程历史数据,采用支持向量回归机分别对平台的俯仰角θ1、偏航角θ2、滚动角θ3、加速度计当量wx、wy、wz、调平输出当量Ct七个参数的时间序列进行模型辨识。利用参数的前5组数据作为输入,后1组数据作为输出,利用最小二乘法对支持向量回归机进行训练。仿真结果证实,支持向量回归机模型辨识预测误差2.56%,满足导弹平台调平过程建模要求。 展开更多
关键词 支持向量回归 导弹 平台 模型辨识
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基于支持向量回归和分位数的雷达K分布海杂波形状参数估计方法
19
作者 薛健 孙孟玲 潘美艳 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1399-1407,共9页
针对传统的雷达K分布海杂波形状参数估计方法在异常样本存在情况下估计精度严重下降的问题,该文提出一种基于支持向量回归(SVR)和样本分位数比值的K分布海杂波形状参数估计方法。首先给定K分布杂波参数和分位数位置的值,根据K分布的累... 针对传统的雷达K分布海杂波形状参数估计方法在异常样本存在情况下估计精度严重下降的问题,该文提出一种基于支持向量回归(SVR)和样本分位数比值的K分布海杂波形状参数估计方法。首先给定K分布杂波参数和分位数位置的值,根据K分布的累积分布函数计算样本分位数比值及其对数,然后建立以样本分位数比值对数为输入、待估计形状参数为输出的SVR模型,通过交叉验证确定SVR模型的超参数,最后训练SVR模型实现对K分布海杂波形状参数的稳健精确估计。仿真和实测雷达数据表明,所提方法的估计误差低于基于矩的估计方法的估计误差,并且与基于分位数的估计方法具有相近估计性能。此外,相比已有基于分位数的方法,所提方法的超参数容易确定,并且不依赖于查表。 展开更多
关键词 海杂波 K分布 参数估计 支持向量回归模型 样本分位数
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基于支持向量拟合代理模型的卫星多学科设计优化 被引量:1
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作者 史人赫 刘莉 +2 位作者 龙腾 郭晓松 彭磊 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期481-486,共6页
为了提高卫星的设计质量与效率,建立以卫星总质量最小为优化目标的多学科设计优化问题,主要考虑轨道、有效载荷、电源和结构4个分系统的设计并梳理其耦合关系,整理并建立了较为详细且贴近工程实际的学科分析模型。本文提出了基于支持向... 为了提高卫星的设计质量与效率,建立以卫星总质量最小为优化目标的多学科设计优化问题,主要考虑轨道、有效载荷、电源和结构4个分系统的设计并梳理其耦合关系,整理并建立了较为详细且贴近工程实际的学科分析模型。本文提出了基于支持向量拟合(Support vector regression,SVR)代理模型的优化策略,并将其应用于海洋卫星多学科设计优化中。本文算例卫星参考海洋一号卫星(HY-1),优化后整星质量相对于初始质量下降了约14.1%。优化结果表明了卫星多学科优化设计(Multidisciplnary design optimization,MDO)模型的合理性和该优化策略的有效性,为进一步探索代理模型技术在卫星MDO设计当中的应用奠定了基础。 展开更多
关键词 海洋卫星 多学科优化设计 支持向量拟合 代理模型
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