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基于CST参数化方法的翼型快速设计 被引量:8
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作者 徐亚峰 刘学军 吕宏强 《航空计算技术》 2011年第5期24-29,33,共7页
为弥补传统飞机翼型设计周期长、代价高的缺点,将CST翼型参数化方法,与机器学习中的高斯过程回归方法相结合,通过对已有的翼型数据的学习,实现对未知翼型气动性能或者外形数据的快速准确预测。选取一组NACA四位族翼型,获得其CST参数描... 为弥补传统飞机翼型设计周期长、代价高的缺点,将CST翼型参数化方法,与机器学习中的高斯过程回归方法相结合,通过对已有的翼型数据的学习,实现对未知翼型气动性能或者外形数据的快速准确预测。选取一组NACA四位族翼型,获得其CST参数描述数据,并分别计算其在一定条件下的升力系数、阻力系数和压力分布数据。利用这些数据对高斯过程回归模型进行训练,实现了翼型的快速正设计以及反设计系统。并将实验结果与采用NACA翼型参数表示法得到的预测结果进行了对比。实验结果表明,基于CST参数化方法的翼型快速设计准确度高、速度快,具有很大的应用价值。 展开更多
关键词 翼型设计 CST参数化方法 高斯过程回归 正设计 反设
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基于实验数据训练的切削力组合预测模型 被引量:5
2
作者 李康 鲁娟 +3 位作者 马俊燕 周刚 黄文 廖小平 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2019年第3期6-10,129,共6页
为提高切削力预测模型的准确性和稳定性,采用最优权值组合预测模型,以实验数据训练为基础,将人工神经网络模型、高斯过程回归模型及切削力经验公式这3个单一预测模型进行组合,对机械加工过程中的切削力进行预测。应用3种误差分析方法(... 为提高切削力预测模型的准确性和稳定性,采用最优权值组合预测模型,以实验数据训练为基础,将人工神经网络模型、高斯过程回归模型及切削力经验公式这3个单一预测模型进行组合,对机械加工过程中的切削力进行预测。应用3种误差分析方法(均方根误差、平均绝对百分比误差及平均绝对误差)对组合预测模型进行评价,以此验证组合模型的稳定性和准确性。结果表明,相比于单一预测模型,组合算术平均模型所得结果与实验数据吻合良好,具有较高的精度和稳定性,对于切削力的预测具有参考价值。 展开更多
关键词 切削力预测 组合预测模型 实验数据训练 高斯过程回归模型 经验公式 人工神经网络模型
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一种改进高斯过程的回归建模方法 被引量:5
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作者 张乐 刘忠 +1 位作者 张建强 任雄伟 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期115-118,共4页
针对传统高斯过程对大样本数据的训练时间复杂度过高的问题,提出一种基于训练子样本优化选取的改进高斯过程回归建模方法.首先采用一种贪婪正向选择算法选择部分样本,并用所选的样本代替原训练样本来进行模型的学习;然后根据最大化似然... 针对传统高斯过程对大样本数据的训练时间复杂度过高的问题,提出一种基于训练子样本优化选取的改进高斯过程回归建模方法.首先采用一种贪婪正向选择算法选择部分样本,并用所选的样本代替原训练样本来进行模型的学习;然后根据最大化似然函数并采用共轭梯度方法优化选取的子样本和超参数,得到更合适的参数;最后用优化后的参数进行改进高斯过程的建模和预测.仿真实验将改进高斯过程方法应用到海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,得到了比传统高斯过程更好的预测结果,并显著降低了效能评估模型的时间复杂度. 展开更多
关键词 高斯过程 改进 回归模型 贪婪正向选择算法 作战效能评估
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基于高斯过程回归模型对一回路泄漏率的预测
4
作者 魏淋东 赵新文 朱康 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第13期102-106,共5页
工况的剧烈变化可能导致一回路系统中法兰连接部位、泵的密封面等处发生泄漏。针对准确的泄漏物理模型很难建立的实际情况,在对不可测的温度应力参数进行正态随机游走的基础上,以高斯过程回归模型为替代模型对一回路泄露率进行预测,并... 工况的剧烈变化可能导致一回路系统中法兰连接部位、泵的密封面等处发生泄漏。针对准确的泄漏物理模型很难建立的实际情况,在对不可测的温度应力参数进行正态随机游走的基础上,以高斯过程回归模型为替代模型对一回路泄露率进行预测,并对替代模型的不确定性进行定量分析。结果表明,高斯过程回归模型能够方便地实现对替代模型的不确定性评估,并且在小样本容量的情况下,能够实现对一回路泄漏率较准确的预测。 展开更多
关键词 高斯过程回归模型 替代模型的不确定性 正态随机游走 一回路泄漏率
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无人自主系统能力边界参数自适应判别方法
5
作者 李锦文 王鹏 +1 位作者 潘优美 惠新遥 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2359-2370,共12页
为有效应对仿真测试面临的维度灾难问题,降低传统全参数空间遍历中所需的仿真次数,需要获取针对性的仿真数据以准确反映实验数据建模特征,以较少的仿真次数获得信息量丰富且代表原始数据特征的样本。提出一种面向无人自主系统能力边界... 为有效应对仿真测试面临的维度灾难问题,降低传统全参数空间遍历中所需的仿真次数,需要获取针对性的仿真数据以准确反映实验数据建模特征,以较少的仿真次数获得信息量丰富且代表原始数据特征的样本。提出一种面向无人自主系统能力边界参数自适应判别的数字化仿真测试模型,采用多权重结构的佳点集进行初始构建,结合自适应核函数边界点判别算法,通过高斯过程回归对模型进行迭代优化,自适应地判别无人自主系统的能力边界。实验结果表明:该方法能够降低建模所需数据量,提高自适应参数边界判别的效率,为提升智能无人系统试验的效率提供了高效途径。 展开更多
关键词 无人自主系统 边界参数自适应判别 高斯过程回归模型 自适应核函数 佳点集
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基于温度补偿的5TE传感器含水率监测数据校正方法研究
6
作者 王彦武 郭青林 +4 位作者 赵腾远 张燕芳 刘晓颖 裴强强 朱毓 《石窟与土遗址保护研究》 2024年第1期4-16,共13页
水是引起石窟寺乃至不可移动文物发育病害的根本原因之一。基于介电常数测定岩土体含水率的传感器可实时捕捉到石窟围岩内部含水率的变化,为石窟水害研究提供了极大的便利,但是温度、易溶盐等会造成监测结果存在误差,且数据的校正受具... 水是引起石窟寺乃至不可移动文物发育病害的根本原因之一。基于介电常数测定岩土体含水率的传感器可实时捕捉到石窟围岩内部含水率的变化,为石窟水害研究提供了极大的便利,但是温度、易溶盐等会造成监测结果存在误差,且数据的校正受具体传感器测试原理、监测对象和环境影响。在榆林窟围岩水分监测过程中发现含水率监测结果明显高于实测含水率,通过室内温度补偿试验得出不同温度时的器测含水率与实测含水率,结合高斯过程回归模型对5TE传感器的误差进行校正,校正后的监测数据更符合实际情况,有效提高了5TE传感器监测精度。校正后的传感器可为榆林窟崖体含水率的现场监测结果分析提供支撑,对石窟寺崖体水分运移研究和水害防治具有一定的意义。 展开更多
关键词 石窟寺 5TE传感器 温度 高斯过程回归模型
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绿色高性能混凝土最佳配合比研究
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作者 姚波 《现代工程科技》 2024年第12期57-60,共4页
聚焦绿色高性能混凝土(Green High Performance Concrete,GHPC)的最佳配合比,旨在实现保持卓越性能的同时最大限度地利用工业废渣,如粉煤灰、超细矿渣、硅灰等。通过深入研究最佳配合比,能够精确调控GHPC的工作性能、强度和耐久性,以满... 聚焦绿色高性能混凝土(Green High Performance Concrete,GHPC)的最佳配合比,旨在实现保持卓越性能的同时最大限度地利用工业废渣,如粉煤灰、超细矿渣、硅灰等。通过深入研究最佳配合比,能够精确调控GHPC的工作性能、强度和耐久性,以满足可持续建筑的标准。研究采用了贝叶斯算法优化后的高斯过程回归模型,通过125组试验结果进行训练,最终确定了FL 11%、SF 0%、SL 16%的最佳混合比。通过对比预测与试验结果,验证了模型的可靠性,误差控制在2%以内。该研究为GHPC的配合比提供了科学依据,为推动环保建筑材料的可持续发展提供了实用的指导。 展开更多
关键词 绿色高性能混凝土 高斯过程回归模型 最佳配合比 环保建筑材料 可持续发展
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基于GPR-PSO模型的永磁同步电机气隙磁密波形优化 被引量:2
8
作者 杜晓彬 邓建华 《防爆电机》 2017年第6期20-24,共5页
为了使永磁同步电动机气隙磁密波形具有良好的正弦性,以气隙径向磁密波形的谐波畸变率为目标,磁钢的偏心距、极弧系数、磁钢厚度以及磁钢的充磁方向为因素变量进行优化。引进了正交实验设计的方法合理地安排了实验因素变量的搭配,利用... 为了使永磁同步电动机气隙磁密波形具有良好的正弦性,以气隙径向磁密波形的谐波畸变率为目标,磁钢的偏心距、极弧系数、磁钢厚度以及磁钢的充磁方向为因素变量进行优化。引进了正交实验设计的方法合理地安排了实验因素变量的搭配,利用有限元软件ANSYS Maxwell2D仿真分析得到数据样本集,采用了高斯混合回归模型(GPR)对数据样本集进行拟合,得到拟合回归模型。采用方差分析方法分析了各个因素对于谐波畸变率的影响的程度。将拟合回归函数作为适应度函数,通过粒子群算法(PSO)寻优,得到最优的磁钢参数。以一台48槽8极的永磁同步电动机为例进行仿真实验,结果表明,通过GPR-PSO模型的方法可以有效降低永磁同步电机的气隙磁密波形畸变率,使波形得到良好的改善。 展开更多
关键词 谐波畸变率 正交设计 高斯混合回归模型 粒子群算法
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基于飞行数据的大气湍流参数化建模
9
作者 夏明瑀 高振兴 张洋洋 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第8期19-25,共7页
面向特定湍流扰动风场建立参数化的湍流模型,对于研究大气扰动影响下的飞行动力学和飞行安全问题具有重要意义。基于民航飞机飞行数据,提出了大气湍流参数化建模方法。首先,基于原始飞行数据推算出沿航迹的三轴扰动风分量,并采用高斯过... 面向特定湍流扰动风场建立参数化的湍流模型,对于研究大气扰动影响下的飞行动力学和飞行安全问题具有重要意义。基于民航飞机飞行数据,提出了大气湍流参数化建模方法。首先,基于原始飞行数据推算出沿航迹的三轴扰动风分量,并采用高斯过程回归分离出扰动风中的非湍流分量,经统计检验提取出符合平稳性和正态性的湍流成分;其次,基于极大似然估计建立湍流频域模型,基于自回归过程建立湍流时域模型。实际飞行数据的试验表明,所建立的参数化湍流模型能够实现湍流风场的定制化建模,可以进一步应用于飞行安全分析和飞行参数估计。 展开更多
关键词 大气湍流 飞行数据 高斯过程回归 极大似然估计(MLE) 自回归模型
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基于FCM-GPR模型的电力网空间负荷预测方法研究 被引量:1
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作者 武志宇 周筱淋 王雨佳 《山东电力高等专科学校学报》 2021年第4期5-9,共5页
利用高斯过程回归模型描述不同时间尺度下负荷序列的基本演化趋势、强波动和随机噪声水平。对历史负荷数据进行可视化分析,挖掘整理出不同时间尺度下的历史负荷数据,与气候数据一起作为特征数据。采用模糊聚类算法对整理出的特征数据进... 利用高斯过程回归模型描述不同时间尺度下负荷序列的基本演化趋势、强波动和随机噪声水平。对历史负荷数据进行可视化分析,挖掘整理出不同时间尺度下的历史负荷数据,与气候数据一起作为特征数据。采用模糊聚类算法对整理出的特征数据进行筛选,消除冗余信息,构造出紧凑有效的最优特征集。将历史负荷数据代入高斯过程回归模型进行训练,并利用实际电力数据对模型进行了测试,验证了所提出模型具有较高的预测精度与鲁棒性。 展开更多
关键词 负荷预测 高斯过程回归模型 模糊聚类算法
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基于GGRA-GPR模型的洪涝灾害直接经济损失预评估
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作者 杨爽 薛晔 《水电能源科学》 北大核心 2023年第10期67-71,共5页
随着经济发展及洪涝灾害频率和强度的增加,灾后应急管理需快速了解灾害损失,需先从致灾因子、承灾体、孕灾环境、应急能力、灾情等5个方面构建指标体系,并基于广义灰色关联分析验证其合理性,其次引入高斯过程回归模型对洪涝灾害经济损... 随着经济发展及洪涝灾害频率和强度的增加,灾后应急管理需快速了解灾害损失,需先从致灾因子、承灾体、孕灾环境、应急能力、灾情等5个方面构建指标体系,并基于广义灰色关联分析验证其合理性,其次引入高斯过程回归模型对洪涝灾害经济损失进行预评估模拟,最后运用该方法评估了京津冀城市群2010~2020年洪涝灾害直接经济损失。结果表明,对比单纯高斯过程回归与神经网络评估模型,广义灰色关联分析—高斯过程回归模型具有最优的拟合精度。 展开更多
关键词 洪涝灾害 高斯过程回归模型 广义灰色关联分析 损失预评估
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基于GPR的国家能源集团铁路调度日班计划智能评价方法研究
12
作者 王萌 梁芮嘉 +2 位作者 陈泽文 潘金山 张慧 《铁道运输与经济》 北大核心 2022年第S01期77-84,共8页
国家能源集团铁路是围绕“晋陕蒙”煤炭生产基地的环形辐射铁路运输网络和“神朔—朔黄”西煤东运大通道,为实现挖潜提效,国家能源集团铁路谋求调度日班计划编制智能化,目前调度评价体系缺失,建立调度日班计划智能评价方法,可以促进国... 国家能源集团铁路是围绕“晋陕蒙”煤炭生产基地的环形辐射铁路运输网络和“神朔—朔黄”西煤东运大通道,为实现挖潜提效,国家能源集团铁路谋求调度日班计划编制智能化,目前调度评价体系缺失,建立调度日班计划智能评价方法,可以促进国家能源集团铁路调度日班计划自动化和智能化编制,有利于提升铁路运输组织与调度指挥效能。探讨国家能源集团铁路调度日班计划评价指标,智能评价基本概念,高斯过程回归(GPR)机器学习模型的原理,建立基于GPR的国家能源集团铁路调度日班计划智能评价方法,基于GPR的智能评价流程,主要包括学习样本获取、GPR模型训练和智能评价结果输出,重点论述GPR模型训练的算法步骤。通过对历史评估结果的学习,在经验认知的基础上达成对新计划的自动化评价。以包神铁路公司为例,验证了所建智能评价模型的可行性。 展开更多
关键词 神华铁路 调度日班计划 智能评价 高斯过程回归模型 模糊聚类
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土石坝料压实特性改进多输出预测模型研究 被引量:7
13
作者 刘明辉 王晓玲 +3 位作者 王佳俊 岳攀 杨凌云 王晓龙 《水力发电学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期63-73,共11页
土石坝料压实特性对保证大坝施工质量至关重要。然而,当前坝料压实特性预测主要是对物理、力学和渗透压实特性的单输出回归预测,缺乏对各压实特性目标间相关性的考虑。针对上述问题,提出土石坝料压实特性的改进多输出高斯过程回归(IMO-G... 土石坝料压实特性对保证大坝施工质量至关重要。然而,当前坝料压实特性预测主要是对物理、力学和渗透压实特性的单输出回归预测,缺乏对各压实特性目标间相关性的考虑。针对上述问题,提出土石坝料压实特性的改进多输出高斯过程回归(IMO-GPR)预测模型。采用具有噪声的基于密度的聚类方法构建目标特定特征,对多输出高斯过程回归(MO-GPR)模型原始输入空间进行特征扩展,提高模型高维特征空间复杂映射关系解耦能力;同时,结合MO-GPR模型中的输出协方差系数矩阵,实现对多输出压实特性目标间相关性的有效考虑,以最终实现多输出压实特性精确预测。相比传统的高斯过程回归(GPR)、多输出极限学习机(MO-ELM)和MOGPR模型,所提IMO-GPR模型的预测精度分别提高了24%、20%和17%,且对噪声干扰、数据异常、数据量少等情况具有更强的鲁棒性,为土石坝料压实特性分析提供了新思路。 展开更多
关键词 土石坝料 压实特性 改进多输出高斯过程回归模型 目标特定特征 目标相关性
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基于优化的组合协方差高斯过程的表面粗糙度预测 被引量:3
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作者 吴智强 鲁娟 +3 位作者 张振坤 廖小平 马俊燕 陈楷 《工具技术》 2019年第8期23-28,共6页
加工过程中产生的表面质量(如粗糙度)的数据序列包含多种特征,为能捕捉更多的数据特征,提高表面粗糙度的预测精度,提出采用组合协方差的高斯过程回归(CGPR)模型预测表面粗糙度,来捕捉数据特征中的线性特征和非线性特征;为获得CGPR模型... 加工过程中产生的表面质量(如粗糙度)的数据序列包含多种特征,为能捕捉更多的数据特征,提高表面粗糙度的预测精度,提出采用组合协方差的高斯过程回归(CGPR)模型预测表面粗糙度,来捕捉数据特征中的线性特征和非线性特征;为获得CGPR模型的最佳超参数组合,采用人工蜂群(ABC)优化算法对超参数寻优,形成人工蜂群—组合协方差的高斯过程回归(ABC-CGPR)模型。通过45钢的车削试验,基于不同切削用量和刀具结构,建立了各类不同组合协方差的ABC-CGPR预测模型和单一协方差的ABC-GPR预测模型,并对比其预测性能,结果展示CGPR预测模型相比单一的GPR预测模型具有更高的预测精度,其中线性协方差函数与Matern协方差函数组合的预测精度最高,为实际加工中选取满意的预测模型提供了有效的指导。 展开更多
关键词 表面粗糙度 组合协方差的高斯过程回归模型 人工蜂群优化算法
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无模型容积卡尔曼滤波及其应用 被引量:18
15
作者 魏喜庆 宋申民 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期769-773,共5页
提出一种融合高斯过程回归(GPR)的无模型容积卡尔曼滤波(MF-CKF)方法.容积卡尔曼滤波(CKF)是一种新的非线性高斯滤波方法,比无迹卡尔曼滤波(UKF)更具优势.为了克服建模不准确时容积卡尔曼滤波精度下降问题,通过将高斯过程回归引入到容... 提出一种融合高斯过程回归(GPR)的无模型容积卡尔曼滤波(MF-CKF)方法.容积卡尔曼滤波(CKF)是一种新的非线性高斯滤波方法,比无迹卡尔曼滤波(UKF)更具优势.为了克服建模不准确时容积卡尔曼滤波精度下降问题,通过将高斯过程回归引入到容积卡尔曼滤波之中,对训练数据学习建立系统非线性模型,从而有效地避免模型不准确造成的滤波性能下降.仿真结果验证了无模型容积卡尔曼滤波在系统模型不准确情况下的优越性. 展开更多
关键词 非线性滤波 容积卡尔曼滤波 高斯过程回归 模型不确定性
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