【摘 要】
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针对小样本情形下的退化轨迹建模问题,为解决用ε支持向量回归(ε-support vector regression,ε-SVR)建模时不敏感参数ε不易选择的难题,提出一种基于v支持向量回归(v-suppo
【机 构】
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火箭军指挥学院作战实验中心,火箭军工程大学控制工程系,
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针对小样本情形下的退化轨迹建模问题,为解决用ε支持向量回归(ε-support vector regression,ε-SVR)建模时不敏感参数ε不易选择的难题,提出一种基于v支持向量回归(v-support vector regression,v-SVR)的退化轨迹建模方法,并用遗传算法优化模型参数以提高建模精度。参数v与支持向量和错误样本点的个数有关,根据这一性质确定v的取值范围,并实现对支持向量或错误样本点个数的控制。对疲劳裂纹增长数据的实例分析表明,所提方法不仅便于确定参数,而且相对于以往文献的方法有更高的建模精度。
In order to solve the problem of modeling the degraded trajectory in the case of a small sample, to solve the problem that the insensitive parameter ε can not be easily selected in the ε-support vector regression (ε-SVR) modeling, a support vector regression (v-SVR) regression trajectory modeling method, and genetic algorithms to optimize the model parameters to improve the modeling accuracy. The parameter v is related to the number of support vectors and the number of error samples. Based on this property, the range of v is determined and the number of support vectors or wrong sample points is controlled. The analysis of fatigue crack growth data shows that the proposed method is not only easy to determine the parameters, but also has higher modeling accuracy than the previous literature.
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