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基于KPCA-HDBO-KELM的装备金属结构件腐蚀速率预测
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作者 孙伟赫 洪亮 赵建印 《兵工自动化》 北大核心 2026年第1期54-58,共5页
针对腐蚀导致装备可靠性降低、战斗力减弱的问题,提出基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的装备结构件腐蚀速率预测模型。采用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)对原始数据进行预处理,再采... 针对腐蚀导致装备可靠性降低、战斗力减弱的问题,提出基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的装备结构件腐蚀速率预测模型。采用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)对原始数据进行预处理,再采用改进混合蜣螂优化(hybrid dung beetle optimizer,HDBO)算法对KELM中核参数和正则化系数进行寻优,引入Singer混沌映射改进蜣螂种群初始化分布位置;采用可变螺旋搜索策略改进产卵蜣螂和觅食蜣螂觅食位置更新过程,扩展蜣螂探索未知区域的能力;引入Levy飞行策略和自适应权重,增强算法的全局搜索和局部寻优能力。构建KPCA-HDBO-KELM装备金属结构件腐蚀速率预测模型。使用60组装备金属结构件腐蚀速率实验数据进行验证,并与其余3个模型对比。结果表明:KPCA-HDBO-KELM模型预测结果较其余模型更精准、稳定性更好,且MSE、MAE指标均优于对比模型,在预测装备结构件腐蚀速率方面有较高的稳定性和精度。 展开更多
关键词 装备 腐蚀速率 HDBO KELM
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