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基于OLS与EPSO算法的RBF企业订单预测模型研究 被引量：3
1
作者 宫蓉蓉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第22期224-226,243,共4页
提出了一种最小正交二乘算法(OLS)和进化粒子群优化算法(EPSO)相结合构建RBF神经网络的企业订单预测模型。OLS采用前向回归算法,从输入数据中选取适当的中心,动态地避免网络规模过大和随机选择中心带来的数值病态问题;EPSO方法调整网络... 提出了一种最小正交二乘算法(OLS)和进化粒子群优化算法(EPSO)相结合构建RBF神经网络的企业订单预测模型。OLS采用前向回归算法,从输入数据中选取适当的中心,动态地避免网络规模过大和随机选择中心带来的数值病态问题;EPSO方法调整网络中的参数,如RBF中心位置,RBF宽度和隐层与输出层之间的权值,以提高网络的泛化能力。 展开更多
关键词 径向基函数(RBF) 最小正交二乘算法(OLS) 进化粒子群优化算法(epso) 订单预测
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基于试飞数据的航空发动机部件特性修正 被引量：2
2
作者 魏智辉 潘鹏飞 王小峰 《工程与试验》 2018年第3期73-76,115,共5页
研究了一种发动机部件特性修正方法,提出通过对相似发动机结构的通用稳态模型与试飞数据相匹配来获取专用发动机稳态模型。通过对发动机模型的分析,使用优化算法对各部件特性的流量、压比、效率等参数进行调整,经过修正后的仿真模型在... 研究了一种发动机部件特性修正方法,提出通过对相似发动机结构的通用稳态模型与试飞数据相匹配来获取专用发动机稳态模型。通过对发动机模型的分析,使用优化算法对各部件特性的流量、压比、效率等参数进行调整,经过修正后的仿真模型在设计点及非设计点的输出与试飞数据的相对误差小于2%,计算精度可满足工程需要。在参数优化方法上比较了粒子群算法(PSO)与进化粒子群算法(EPSO),结果表明,EPSO算法在收敛速度和精度上比PSO算法更为优秀,在处理多变量复杂问题时有较好的寻优能力。 展开更多
关键词 航空发动机 部件特性修正 进化粒子群优化算法
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