基于ＬＳＳＶＭ 的ＶＶＰ推力系數(shù)預報
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大小：973KB
語言：簡體中文
時間：2012-03-20
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環(huán)境：
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軟件介紹
摘 要：針對神經(jīng)網(wǎng)絡存在結構較難確定、訓練易陷入局部較優(yōu)以及容易過學習等問題和標準ＳＶＭ訓練速度較慢等問題，提出較小二乘支持向量機算法，較小二乘支持向量機算法（ＬＳＳＶＭ）具有比其他非線性函數(shù)逼近方法具有更強的泛化能力；并且ＬＳＳＶＭ采用徑向基核函數(shù)，得到ＬＳＳＶＭ模型的待定參數(shù)比標準支持向量機少，僅為２個。將較小二乘支持向量機（ＬＳＳＶＭ）應用于全方位推進器周期螺距狀態(tài)推力系數(shù)和轉矩系數(shù)預報，與神經(jīng)網(wǎng)絡預測的結果比較表明：較小二乘支持向量機對全...
