【摘 要】
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为提高辅助动力装置(auxiliary power unit,APU)性能参数预测的精度,针对支持向量机(support vector machine,SVM)模型在实际使用中遇到的参数选择问题,采用自适应变异粒子群
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为提高辅助动力装置(auxiliary power unit,APU)性能参数预测的精度,针对支持向量机(support vector machine,SVM)模型在实际使用中遇到的参数选择问题,采用自适应变异粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法实现对SVM惩罚参数和核参数的优化选择,提出一种基于自适应变异PSO算法优化SVM的APU性能参数预测模型。进一步分析了预测模型不同预测步长对短期预测精度的影响。利用某型APU性能参数数据进行了验证,并与多种预测模型进行
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<正> 行星齿轮传动与定轴齿轮传动相比,具有体积小,重量轻,传动比大和工作平稳等优点,在许多工业部门都有应用。2K-H 行星齿轮机构(图1)由两个中心轮α、b(2K)和一个行星轮架