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41.
基于支持向量机回归的电力负荷预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络. 相似文献
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史旗凯 《郑州航空工业管理学院学报(管理科学版)》2005,23(3):109-112
文章从项目公司的角度出发,将BOT项目中的风险根据项目参与方担负风险的大小划分为三类,并讨论了权益投资者的风险分担问题,认为风险分担和风险管理是项目成功的关键,之后在BOT项目的四个阶段中,就项目的风险管理进行了分析和探讨. 相似文献
46.
为了提供准确可靠的完好性服务,提出了基于概率极限状态的RAIM完好性风险评估。考虑所需导航性能参数和噪声的因素,建立了安全系数与可靠系数相结合的完好性风险评估指标体系,确立风险评价准则。非精密进近的算例分析表明,系统评估方法是可行的且有效的。 相似文献
47.
针对目前对鸟体撞击风扇部位影响分析不全的问题,计算了鸟体飞向叶片不同部位和穿过支板间隙的概率,在此基础上分析了鸟体撞击旋转状态第1级风扇叶片不同位置的概率。基于数值模拟技术,建立了鸟体撞击叶片的有限元模型,模拟鸟撞击风扇叶片叶尖、叶中、叶根部位,在分析引起叶片不同位置塑性变形的基础上,进一步确定了风扇损伤最大的位置。针对4种不同的鸟体撞击速度,对发动机第1级风扇叶片鸟体撞击部位损伤进行了分析。得到鸟体穿过叶尖部位支板间隙的概率约为50%,撞击叶尖部位概率约为16.7%,是最容易撞击的部位,受到的损伤也较大。计算结果可以为确定发动机风扇叶片鸟体撞击损伤提供参考。 相似文献
48.
基于概率的航空发动机飞行换算率改进算法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对斯贝MK202发动机应力标准对零部件工作寿命评定中未包含各种随机因素的影响,考虑零部件疲劳性能参数的分散性和发动机整机载荷谱的随机性,将实测数据统计分析、零部件应力有限元分析以及蒙特卡罗模拟分析有机结合,提出了基于概率的航空发动机飞行换算率改进算法,以解释航空发动机零部件实际工作寿命存在的差异.经范例验证表明:确定性寿命评定方法的飞行换算率计算结果与改进算法下的平均值相当;对于单次飞行换算率,改进算法的单次飞行换算率平均值比确定性方法的计算结果小2%;对于综合飞行换算率,改进算法的综合飞行换算率平均值比确定性方法的结果小1%;且在改进算法下单次飞行换算率和综合飞行换算率服从正态分布. 相似文献
49.
基于神经网络与果蝇优化算法的涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性设计 总被引:2,自引:1,他引:2
在对涡轮叶片低循环疲劳寿命概率分析的基础上,将广义回归型神经网络(generalized regression neural network,GRNN)与果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FFOA)结合,利用果蝇优化算法的多点全局的快速搜索能力来优化影响疲劳寿命的随机变量,进行涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性优化设计.优化结果表明:疲劳寿命的概率区间减小17.9%,对随机变量的敏感度降低,从而可以更精确地对疲劳寿命进行估计.计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性. 相似文献
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