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基于支持向量拟合的恒模盲均衡算法
被引量:
4
1
作者
王燚
郭伟
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2008年第3期32-36,共5页
本文提出了一种利用迭代最小二乘支持向量拟合(IRWLS-SVR)的盲均衡算法。该算法利用数字通信系统中调制方式的恒包络特性(CMA),在基带条件下对具有严重码间干扰的接收信号进行均衡处理,实现无线信道的无误差传输。该方法不同于以往基于...
本文提出了一种利用迭代最小二乘支持向量拟合(IRWLS-SVR)的盲均衡算法。该算法利用数字通信系统中调制方式的恒包络特性(CMA),在基带条件下对具有严重码间干扰的接收信号进行均衡处理,实现无线信道的无误差传输。该方法不同于以往基于神经网络算法和高阶统计量的盲均衡方法,具有收敛速度快,干扰抑制强,计算量小的优点。计算机仿真结果表明,经过多径瑞利信道衰减后的接收信号可以通过该均衡器得到正确解调。
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关键词
盲均衡
统计学习
支持向量拟合
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职称材料
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
2
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。
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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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职称材料
用于储量渗透率预测的高效梯度提升决策模型
被引量:
2
3
作者
谷宇峰
张道勇
+3 位作者
阮金凤
王琴
张晨朔
张臣
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第26期11064-11074,共11页
渗透率预测本质上属于拟合问题,因此可用拟合模型进行解决。机器学习模型是解决拟合问题的利器,其中LightGBM(light gradient boosting machine)表现出色,为此选用该模型进行预测。然而,LightGBM预测性能受自变量的数量和性质影响较大,...
渗透率预测本质上属于拟合问题,因此可用拟合模型进行解决。机器学习模型是解决拟合问题的利器,其中LightGBM(light gradient boosting machine)表现出色,为此选用该模型进行预测。然而,LightGBM预测性能受自变量的数量和性质影响较大,同时较多超参数的使用使其预测状态难以最优,为此采用MIV(mean impact value)算法和CD(coordinate descent)算法对模型进行改进。为验证提出模型的预测性能,以姬塬油田西部长8段致密砂岩储层为例进行研究。设计了三个实验分别对提出模型进行性能分析。根据实验结果发现MIV和CD的使用能提高LightGBM的预测性能,同时提出模型在预测上较常规混合机器学习模型表现更为高效。实验结果证明提出模型可在纯数据驱动下高效地预测渗透率,较经典物理模型更具有适用性和推广性。
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关键词
渗透率预测
机器学习模型
拟
合
分析
高效梯度提升决策模型
均值权重筛选算法
坐标下降算法
前馈神经网络模型
支持向量拟合
模型
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职称材料
题名
基于支持向量拟合的恒模盲均衡算法
被引量:
4
1
作者
王燚
郭伟
机构
电子科技大学通信抗干扰国家重点实验室
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2008年第3期32-36,共5页
基金
国家自然科学基金项目资助(编号:10577007)
文摘
本文提出了一种利用迭代最小二乘支持向量拟合(IRWLS-SVR)的盲均衡算法。该算法利用数字通信系统中调制方式的恒包络特性(CMA),在基带条件下对具有严重码间干扰的接收信号进行均衡处理,实现无线信道的无误差传输。该方法不同于以往基于神经网络算法和高阶统计量的盲均衡方法,具有收敛速度快,干扰抑制强,计算量小的优点。计算机仿真结果表明,经过多径瑞利信道衰减后的接收信号可以通过该均衡器得到正确解调。
关键词
盲均衡
统计学习
支持向量拟合
Keywords
blind equalization, statistic learning, support vector regression (SVR).
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
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
2
作者
史人赫
刘莉
龙腾
郭晓松
彭磊
机构
北京理工大学宇航学院
出处
《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
基金
国家自然科学基金(51105040
11372036)资助项目
文摘
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。
关键词
海洋卫星
多学科优化设计
支持向量拟合
代理模型
Keywords
marine satellite
multidisciplnary design optimization
support vector regression
surrogatemodel
分类号
V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
用于储量渗透率预测的高效梯度提升决策模型
被引量:
2
3
作者
谷宇峰
张道勇
阮金凤
王琴
张晨朔
张臣
机构
自然资源部油气资源战略研究中心
中国石油长庆油田采油五厂
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第26期11064-11074,共11页
文摘
渗透率预测本质上属于拟合问题,因此可用拟合模型进行解决。机器学习模型是解决拟合问题的利器,其中LightGBM(light gradient boosting machine)表现出色,为此选用该模型进行预测。然而,LightGBM预测性能受自变量的数量和性质影响较大,同时较多超参数的使用使其预测状态难以最优,为此采用MIV(mean impact value)算法和CD(coordinate descent)算法对模型进行改进。为验证提出模型的预测性能,以姬塬油田西部长8段致密砂岩储层为例进行研究。设计了三个实验分别对提出模型进行性能分析。根据实验结果发现MIV和CD的使用能提高LightGBM的预测性能,同时提出模型在预测上较常规混合机器学习模型表现更为高效。实验结果证明提出模型可在纯数据驱动下高效地预测渗透率,较经典物理模型更具有适用性和推广性。
关键词
渗透率预测
机器学习模型
拟
合
分析
高效梯度提升决策模型
均值权重筛选算法
坐标下降算法
前馈神经网络模型
支持向量拟合
模型
Keywords
permeability prediction
machine learning models model
fitting analysis
light gradient boosting machine model
mean impact value algorithm
coordinate descent algorithm
feed forward neural network model
support vector regression model
分类号
P618.13 [天文地球—矿床学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量拟合的恒模盲均衡算法
王燚
郭伟
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2008
4
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职称材料
2
基于支持向量拟合代理模型的卫星多学科设计优化
史人赫
刘莉
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
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
用于储量渗透率预测的高效梯度提升决策模型
谷宇峰
张道勇
阮金凤
王琴
张晨朔
张臣
《科学技术与工程》
北大核心
2021
2
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职称材料
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