多元线性回归法确定橡胶Mooney-Rivlin模型常数

根据丁苯橡胶试样在单轴拉伸实验中得到的拉力和变形值等实验数据,运用多元线性回归法求得橡胶材料Mooney-Rivlin模型三项式的模型常数.为检验计算结果的准确性,将常数用于对试样进行有限元计算并与实验结果对比分析,计算采用有限元软件ANSYS11.0,得到的计算结果与实验结果较为吻合.对比分析结果表明:随着形变量的增...     

GM(1,1)和SVR的雷达电子部件状态趋势预测模型

为提高雷达电子部件状态趋势预测的精度,根据测试数据特点,提出了基于GM(1,1)与支持向量机回归(SVR)的组合预测模型。采用粒子群优化算法分别对GM(1,1)和SVR模型进行了改进,提高了单一模型的预测精度。在此基础上,结合GM(1,1)模型对趋向性数据的预测优势和SVR模型对数据波动的强适应性,达到了取长补短、相得益彰的效果。实验结果表明该组合模型不但具有更高的预测精度,而且对不同预测对象有更强的适应能力。     

基于迭代退火算法优化的SVR在核动力装置故障诊断中的应用

针对船用核动力装置主蒸汽管道破口大小依照监测参数的变化很难有精确估计的问题,首先使用了支持向量回归(SVR)对破口大小进行了判断,将破口大小作为诊断模型的预测值;然后,使用迭代退火算法对支持向量机的训练参数进行了优化,并与未优化的模型进行了对照。对比结果表明:优化后的诊断模型精度高,泛化能力强。     

高频地波雷达目标高度估计的AR模型方法

高度估计对于高频地波雷获取三维信息、提高预警能力很有意义。然而目标RCS的随机起伏对高度估计产生严重影响,通过对RCS随机起伏的AR模型建模和模型参数的自适应估计,提出了在RCS变化的条件下高度估计的扩展卡尔曼滤波算法。通过Monte Carlo仿真和外场试验数据的处理,验证了该方法对抑制RCS随机起伏、提高高度估计精度的有效性。     

基于灰色非线性回归模型的故障预测

为克服传统灰色模型的局限性,通过对一阶累加生成序列规律性的分析,将灰色模型和非线性回归模型相结合,构造了一种灰色非线性回归模型。实例仿真结果表明,该模型既拓展了传统灰色模型的适用条件,又比传统灰色模型和非线性回归模型具有更高的预测精度,且适用性广。     

林木生长量预测的数学模型

为预测林木生长量及其趋势 ,本文运用非线性回归、自回归分析和多维时序分析方法 ,建立了林木生长量预测的数学模型 ,并进行了实例测算     

GM(1，1)模型与指数回归模型的比较与研究

GM(1,1)模型与指数回归模型都是对具有指数或近似指数规律的系列数据建立的数学模型。通过对两种模型进行比较与研究,发现一方面,利用数据列的灰指数特性建立指数回归模型,可以简单地实现数据列的预测过程;另一方面,利用指数回归模型可以对灰色理论的GM(1,1)模型进行控制和优化。     

装甲车辆使用与保障费用的指数回归模型

运用逐步回归和主成分分析的方法,选取了装甲车辆诸多战技性能指标集合中的自变量子集,建立了该子集与使用与保障费用之间指数回归方程组.该模型也可推广应用于装甲车辆综合性能的评估.