【摘 要】
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汽油机油膜参数具有多维非线性特性,当前使用的试验标定法及辨识法难以精确确定参数值,对此提出了混沌时序最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型。已知汽油机油路系统在时间序列
【基金项目】
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国家自然科学基金(51176014)
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汽油机油膜参数具有多维非线性特性,当前使用的试验标定法及辨识法难以精确确定参数值,对此提出了混沌时序最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型。已知汽油机油路系统在时间序列具有非线性混沌特性,对油膜参数试验标定数据进行相空间重构,采用支持向量机对重构后的数据进行训练及预测,得出预测结果,与BP神经网络模型及Elman神经网络模型的预测结果进行了对比分析。验证了LS-SVM模型具有更强的非线性预测能力,能够有效地提高油膜参数的预测精度。
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