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基于IPSO-SVR的航空发动机磨损预测研究
被引量：
4
1
作者
郑波
高峰
《润滑与密封》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期81-87,共7页
为提高支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)预测模型对航空发动机磨损预测的准确性,提出利用改进的自适应粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法对SVR的结构参数和训练样本向量维数进行优化。IPSO算法采...
为提高支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)预测模型对航空发动机磨损预测的准确性,提出利用改进的自适应粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法对SVR的结构参数和训练样本向量维数进行优化。IPSO算法采用非线性惯性权重和自适应探测响应机制,克服传统粒子群随机初始位置影响寻优结果的不足,提高预测结果的准确性和一致性。利用某型发动机光谱分析数据进行磨损预测研究。结果表明:与传统PSO-SVR和常用BP神经网络预测模型相比,IPSO-SVR预测结果具有更高的准确性,且预测结果保持良好的一致性。
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关键词
磨损预测
支持向量回归
非线性惯性权重
自适应探测响应
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职称材料
题名
基于IPSO-SVR的航空发动机磨损预测研究
被引量：
4
1
作者
郑波
高峰
机构
中国民航飞行学院
出处
《润滑与密封》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期81-87,共7页
基金
中国民航飞行学院青年科学基金项目(Q2013-145)
文摘
为提高支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)预测模型对航空发动机磨损预测的准确性,提出利用改进的自适应粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法对SVR的结构参数和训练样本向量维数进行优化。IPSO算法采用非线性惯性权重和自适应探测响应机制,克服传统粒子群随机初始位置影响寻优结果的不足,提高预测结果的准确性和一致性。利用某型发动机光谱分析数据进行磨损预测研究。结果表明:与传统PSO-SVR和常用BP神经网络预测模型相比,IPSO-SVR预测结果具有更高的准确性,且预测结果保持良好的一致性。
关键词
磨损预测
支持向量回归
非线性惯性权重
自适应探测响应
Keywords
wear prediction
support vector regression
nonlinear inertia weight
adaptive detection response
分类号
V239 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
TH117.1 [机械工程—机械设计及理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IPSO-SVR的航空发动机磨损预测研究
郑波
高峰
《润滑与密封》
CAS
CSCD
北大核心
2014
4
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