塔里木河中游荒漠河岸林物种多样性对地下水埋深变化的响应 被引量：8

1

作者 王希义 徐海量 +1 位作者 凌红波 白元 《西北植物学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期2071-2076,共6页

于塔里木河中游地区选取30个样地,并采集相应地区30眼地下水位监测井的数据。根据监测井的地下水位检测数据,将地下水位按不同埋藏深度划分为0~2 m、2~4 m、4~6 m、6~8 m、8~10 m、〉10 m共6个梯度,对不同地下水埋深下的样地群落盖度、... 于塔里木河中游地区选取30个样地,并采集相应地区30眼地下水位监测井的数据。根据监测井的地下水位检测数据,将地下水位按不同埋藏深度划分为0~2 m、2~4 m、4~6 m、6~8 m、8~10 m、〉10 m共6个梯度,对不同地下水埋深下的样地群落盖度、物种多样性进行分析,以探讨主要植物分布频率与地下水埋深的关系,明确塔里木河中游地区荒漠河岸林植被的合理生态水位,为塔里木河中游地区乃至全流域的生态系统恢复提供依据。结果显示：（1）塔里木河中游地区共出现植物15种,其优势种植物为胡杨。（2）随着地下水位的降低,植被的盖度逐渐减小;当地下水位介于2~4 m时,植被的盖度平均为39.14%,当地下水埋深介于6~8 m时,植被的覆盖度小于20%;当地下水位低于10 m时,植被的平均覆盖度仅为7.65%。（3）随着地下水位的降低,研究区内的各类物种多样性指数均呈先增加后降低的趋势,一般在地下水埋深2~4 m时物种的多样性最高,其次为4~6 m和0~2 m;当地下水位在6 m以下时,物种的多样性锐减,地下水位低于10 m时,物种仅存柽柳和胡杨,多样性降至很小。（4） 塔里木河中游地区植物所要求的地下水平均深度为：胡杨4.58 m、柽柳3.53 m、芦苇2.34 m、骆驼刺4.10 m、花花柴3.18 m、黑刺2.98 m,只有芦苇适宜较浅的地下水埋深（≤2.5 m）,其余的均宜在3~4 m左右。研究表明,在塔里木河中游地区,最适宜植物生长的地下水位为2~4 m,能够保证植物正常生长的合理地下水埋深区间为2~6 m。因此,要使塔里木河中游地区的植被得到恢复并确保其正常生长,区域内的地下水位应确保在6 m以上。 展开更多

关键词 高斯回归模型 物种多样性 地下水埋深 荒漠河岸林 塔里木河中游

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一种改进高斯过程的回归建模方法 被引量：5

2

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

原文传递

基于飞行数据的大气湍流参数化建模

3

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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自适应模糊聚类高分辨率遥感影像分类算法 被引量：1

4

作者 吴雷雷 赖华荣 +2 位作者 蒋小蕾 刘义志 宋佳 《北京测绘》 2019年第4期438-442,共5页

为了实现高分辨率遥感影像分类数的自动确定,在传统模糊聚类算法的基础上引入分裂合并操作,提出自适应模糊聚类的高分辨率遥感影像分类算法。该算法提高分裂合并的准确性,并在每次分裂合并后利用模糊聚类分类算法优化其分割结果,而后将... 为了实现高分辨率遥感影像分类数的自动确定,在传统模糊聚类算法的基础上引入分裂合并操作,提出自适应模糊聚类的高分辨率遥感影像分类算法。该算法提高分裂合并的准确性,并在每次分裂合并后利用模糊聚类分类算法优化其分割结果,而后将参数赋予相应阈值,以实现阈值的自适应确定。有效避免算法陷入局部极值,解决传统模糊聚类算法依赖初始聚类中心选择的问题。 展开更多

关键词 高分辨率遥感影像 模糊聚类 分裂合并 高斯回归模型 马尔可夫模型 接受率

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结合高斯回归模型和隐马尔可夫随机场的模糊聚类图像分割 被引量：27

5

作者 赵雪梅 李玉 赵泉华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2730-2736,共7页

为了克服经典模糊聚类图像分割算法对图像噪声的敏感性,该文提出结合高斯回归模型(GRM)和隐马尔科夫随机场(HMRF)的模糊聚类图像分割算法。该算法用信息熵正则化模糊C均值(FCM)的目标函数,再用KL(Kullback-Leibler)信息加以改进,并将HMR... 为了克服经典模糊聚类图像分割算法对图像噪声的敏感性,该文提出结合高斯回归模型(GRM)和隐马尔科夫随机场(HMRF)的模糊聚类图像分割算法。该算法用信息熵正则化模糊C均值(FCM)的目标函数,再用KL(Kullback-Leibler)信息加以改进,并将HMRF和GRM模型应用到该目标函数中,其中HMRF模型通过先验概率建立标号场邻域关系,而GRM模型则在中心像素标号与其邻域像素标号一致的基础上建立特征场邻域关系。利用提出的算法和其它经典算法分别对模拟图像、真实SAR图像以及纹理图像进行了分割实验,并对分割结果进行精度评价。实验结果表明,该文提出的算法具有更高的分割精度。 展开更多

关键词 图像处理 图像分割 模糊聚类 隐马尔可夫随机场 高斯回归模型 KL(Kullback-Leibler)信息

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基于高斯烟羽和多元线性回归模型的PM_(2.5)扩散和预测研究 被引量：21

6

作者 胡玉筱 段显明 《干旱区资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2015年第6期86-92,共7页

首先采用高斯烟羽模型对西安市PM2.5的扩散规律进行仿真,结果发现高压开关厂和高新西区的相互污染扩散最为严重;小寨对曲江文化集团区域也有较强的扩散作用;长安区、草滩等区域遭污染扩散的程度较低。而后结合气象因素及其它空气污染物... 首先采用高斯烟羽模型对西安市PM2.5的扩散规律进行仿真,结果发现高压开关厂和高新西区的相互污染扩散最为严重;小寨对曲江文化集团区域也有较强的扩散作用;长安区、草滩等区域遭污染扩散的程度较低。而后结合气象因素及其它空气污染物对PM2.5浓度的影响,构造一个PM2.5演变预测的多元线性回归模型。最后用13个监测点的PM2.5浓度数据对以上两个模型进行验证,结果表明两个模型能够实现对西安PM2.5扩散规律的拟合和浓度预测分析。 展开更多

关键词 PM2.5 高斯烟羽模型 多元线性回归 预测

原文传递

基于CST参数化方法的翼型快速设计 被引量：8

7

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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土石坝料压实特性改进多输出预测模型研究 被引量：7

8

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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基于实验数据训练的切削力组合预测模型 被引量：5

9

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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基于水代谢和水循环理论的石羊河流域水资源承载力评价 被引量：1

10

作者 贾玉博 杨宏伟 +2 位作者 粟晓玲 褚江东 徐吉海 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期86-94,157,共10页

基于水代谢和水循环理论,构建了包含输入、消耗、活力、调节、输出5个子系统的水资源承载力评价指标体系,采用最小二乘法组合网络层次分析法和熵权法确定权重,基于可变模糊集模型综合评价了石羊河流域2011—2020年水资源承载力,耦合高... 基于水代谢和水循环理论,构建了包含输入、消耗、活力、调节、输出5个子系统的水资源承载力评价指标体系,采用最小二乘法组合网络层次分析法和熵权法确定权重,基于可变模糊集模型综合评价了石羊河流域2011—2020年水资源承载力,耦合高斯混合回归模型和3种可解释性机器学习方法量化了各评价指标对承载力的影响,从全局和局部尺度探究了其与水资源承载力的关系。结果表明:2011—2020年流域水资源承载力总体呈波动向好态势,但仍处于濒临超载的状态,评分值由2011年的3.79增长到2013年的4.18,之后下降到2020年的3.23;高斯混合回归模型能够较好地处理高维、小样本的水资源承载力指标数据;单位面积农业灌溉用水量、污水处理回用率、生态环境用水率、水资源开发利用率、产水模数和地下水开采率是该流域水资源承载力的主要影响因素;从全局看,水资源承载力与主要影响因素呈非线性关系,并随其非单调变化,从局部看,2011—2015年主要影响因素多表现为对水资源承载力的抑制作用,2016—2020年逐步转为促进作用;流域水资源承载力虽有提高,但仍需加强水资源开发利用管理,降低地下水开采率。 展开更多

关键词 水资源承载力 可变模糊集 高斯混合回归模型 水代谢和水循环理论 石羊河流域

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基于高斯过程回归模型对一回路泄漏率的预测

11

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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基于地理加权回归模型的凉水自然保护区红松空间分布分析

12

作者 李天宇 贾炜玮 +2 位作者 孙毓蔓 王鹤智 马尚宇 《森林工程》 北大核心 2024年第2期47-59,共13页

依据凉水国家级自然保护区的671块随机样地的标准地调查数据及landsat9遥感影像,分别建立以最小二乘为基础的泊松回归(Poisson)模型、逻辑斯蒂回归(Logistic)模型和高斯回归(Gaussian)模型3种全局模型,以及以地理加权回归模型(GWR)为基... 依据凉水国家级自然保护区的671块随机样地的标准地调查数据及landsat9遥感影像,分别建立以最小二乘为基础的泊松回归(Poisson)模型、逻辑斯蒂回归(Logistic)模型和高斯回归(Gaussian)模型3种全局模型,以及以地理加权回归模型(GWR)为基础的地理加权泊松(GWPR)模型、地理加权逻辑斯蒂(GWLR)模型和地理加权高斯(GWGR)模型3种局部模型来预测凉水国家级自然保护区的天然红松分布情况。结果显示,对该地区天然红松分布影响最为显著的因子为坡度和海拔;通过对比全局模型和GWR模型的残差空间相关性发现,GWR模型能够产生更为理想的模型残差,模型残差的空间相关性明显小于全局模型,因此,可以使用GWR模型来解决样地间存在的空间异质性问题,有利于提高红松分布的预测精度;全局模型和GWR模型均有不错的拟合效果,但GWR模型的各个评价指标要优于全局模型,拟合结果更好;天然红松在凉水国家级自然保护区的北部分布最多,在中间条状带区域分布最少。研究结果可为大区域森林经营中的天然红松分布估测提供理论依据。 展开更多

关键词 天然红松 POISSON LOGISTIC gaussian 地理加权回归模型(GWR)

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基于混合变分自编码器回归模型的软测量建模方法 被引量：4

13

作者 崔琳琳 沈冰冰 葛志强 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期398-407,共10页

近年来,变分自编码器(Variational auto-encoder,VAE)模型由于在概率数据描述和特征提取能力等方面的优越性,受到了学术界和工业界的广泛关注,并被引入到工业过程监测、诊断和软测量建模等应用中.然而,传统基于VAE的软测量方法使用高斯... 近年来,变分自编码器(Variational auto-encoder,VAE)模型由于在概率数据描述和特征提取能力等方面的优越性,受到了学术界和工业界的广泛关注,并被引入到工业过程监测、诊断和软测量建模等应用中.然而,传统基于VAE的软测量方法使用高斯分布作为潜在变量的分布,限制了其对复杂工业过程数据,尤其是多模态数据的建模能力.为了解决这一问题,本论文提出了一种混合变分自编码器回归模型(Mixture variational autoencoder regression,MVAER),并将其应用于复杂多模态工业过程的软测量建模.具体来说,该方法采用高斯混合模型来描述VAE的潜在变量分布,通过非线性映射将复杂多模态数据映射到潜在空间,学习各模态下的潜在变量,获取原始数据的有效特征表示.同时,建立潜在特征表示与关键质量变量之间的回归模型,实现软测量应用.通过一个数值例子和一个实际工业案例,对所提模型的性能进行了评估,验证了该模型的有效性和优越性. 展开更多

关键词 软测量 变分自编码器 高斯混合模型 混合变分自编码器回归模型 多模态工业过程

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绿色高性能混凝土最佳配合比研究

14

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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基于温度补偿的5TE传感器含水率监测数据校正方法研究

15

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

原文传递

无人自主系统能力边界参数自适应判别方法

16

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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泊松逆高斯回归模型的贝叶斯统计推断 被引量：4

17

作者 赵远英 徐登可 冉庆 《应用数学》 CSCD 北大核心 2021年第2期253-261,共9页

本文研究泊松逆高斯回归模型的贝叶斯统计推断.基于应用Gibbs抽样,Metropolis-Hastings算法以及Multiple-Try Metropolis算法等MCMC统计方法计算模型未知参数和潜变量的联合贝叶斯估计,并引入两个拟合优度统计量来评价提出的泊松逆高斯... 本文研究泊松逆高斯回归模型的贝叶斯统计推断.基于应用Gibbs抽样,Metropolis-Hastings算法以及Multiple-Try Metropolis算法等MCMC统计方法计算模型未知参数和潜变量的联合贝叶斯估计,并引入两个拟合优度统计量来评价提出的泊松逆高斯回归模型的合理性.若干模拟研究与一个实证分析说明方法的可行性. 展开更多

关键词 贝叶斯估计 GIBBS抽样 拟合优度统计量 Metropolis-Hastings算法 Multiple-Try Metropolis算法 泊松逆高斯回归模型

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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

18

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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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

19

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FCM-GPR模型的电力网空间负荷预测方法研究 被引量：1

20

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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