期刊文章详细信息
基于改进PSO-SVM参数优化的发动机起动过程辨识
Engine Start Identification Based on Parameter Optimization of Improved PSO-SVM
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]海军驻长春地区航空军事代表室 [2]海军航空工程学院研究生管理大队 [3]91467部队 [4]92514部队
年 份：2011
期 号：1
起止页码：35-41
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：针对影响支持向量机辨识性能的核函数及相关参数,找出使辨识结果最佳的核函数;结合两种措施改进粒子群算法,优化相关参数,选择最佳的参数组合。对比BP神经网络和支持向量机对发动机起动过程的辨识结果,得到支持向量机的辨识精度和收敛时间优于BP神经网络,与起动数据基本一致。在训练样本存在噪声的情况下,验证了所建辨识模型具有很强的泛化能力。基于所建模型,计算了发动机的起动性能,其结果与起动数据吻合较好。该方法对发动机起动性能计算具有一定的理论指导和应用价值。
关 键 词：发动机起动 BP神经网络 支持向量机 辨识 改进粒子群
分 类 号：V235.13]
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