【摘 要】
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标准的支持向量机具有坚实的理论基础,而且在回归问题上泛化能力较高,但是回归速度比较慢,在很多情况下不能满足实际模式回归问题的要求。决策树效率高,能在较短时间对大型数
【机 构】
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合肥工业大学机械工程学院,贵州理工学院机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助（11302065）,贵州省科技厅项目：黔科合基础（[2017]1408号）
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标准的支持向量机具有坚实的理论基础,而且在回归问题上泛化能力较高,但是回归速度比较慢,在很多情况下不能满足实际模式回归问题的要求。决策树效率高,能在较短时间对大型数据做出良好决策,每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度,但在处理特征关联性比较强的数据时表现得不是太好。针对CFD/CSD耦合计算气动弹性特性的精度和高效性问题,提出并构建了基于CFD技术的非定常气动力支持向量机决策树降阶模型,并应用于非定常气动弹性分析。选择二维NACA0012翼型进行颤振边界的预测以及选用NACA64A010翼型预测LC
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