【摘 要】
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针对冬季机场道面积冰厚度的问题,建立了粒子群优化支持向量回归参数的预测模型。并且针对粒子群算法在参数寻优的过程中易陷入局部最优和过早收敛的问题,对经典学习因子寻优的范围进行了改进并引入惯性权值。在人工气象室中搭建模拟机场道面积冰环境实验系统,通过正交实验法进行实验方案设计,根据极差的大小判断影响积冰厚度的主次顺序为:降雨量-温度-风速-湿度。经过模型仿真结果的均方误差对比,基于改进的PSO优化SV
【机 构】
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中国民航大学航空地面特种设备研究基地,天津300300;中国民航大学电子信息与自动化学院,天津300300
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针对冬季机场道面积冰厚度的问题,建立了粒子群优化支持向量回归参数的预测模型。并且针对粒子群算法在参数寻优的过程中易陷入局部最优和过早收敛的问题,对经典学习因子寻优的范围进行了改进并引入惯性权值。在人工气象室中搭建模拟机场道面积冰环境实验系统,通过正交实验法进行实验方案设计,根据极差的大小判断影响积冰厚度的主次顺序为:降雨量-温度-风速-湿度。经过模型仿真结果的均方误差对比,基于改进的PSO优化SVR的模型预测精度高于常规的PSO-SVR模型和BP神经网络。
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