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研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。 相似文献
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无源定位中,由于观测站安放在运动平台等原因造成的观测站位置误差会影响无源定位精度性能。另外到达时间差(简称时差)(TDOA)的转发式测量需要将不同观测站截获到的辐射源信号都转发到同一位置,如主观测站。针对这两个问题,提出了基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位算法。首先将转发式时差的非线性定位方程转化为不需要中间变量的直接线性方程,再基于CTLS算法依次转化为约束优化问题和无约束优化问题,最后推导给出定位近似闭式解。仿真实验表明在观测站误差较大时,该算法与其他算法相比定位精度性能较好。 相似文献
75.
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宽带数字阵列雷达接收通道中存在随频率变化的幅相误差和互耦误差,会严重影响雷达性能。针对这一问题,提出了一种宽带数字阵列幅相与互耦误差联合校正算法。首先选取通带内多个离散频点,对于每个频点,将幅相误差和互耦误差作为一个整体,采用基于子空间原理的窄带校正算法估计其阵列失真参数,并计算校正矩阵;然后将其组合起来,构成频域离散校正矩阵;最后基于最小二乘准则,设计了宽带有限长脉冲响应(FIR)校正滤波器矩阵。利用该矩阵,可实现通带范围内任意带宽入射信号的校正。计算机仿真实验验证了该算法的有效性。对实测数据的处理结果表明该算法在宽带数字阵列雷达系统中具有实用价值。 相似文献
77.
针对航空发动机气路诊断中测量参数个数小于待诊断参数个数的不适定问题,利用了发动机平衡技术,结合非线性的发动机数学模型,并综合考虑了测量参数的不确定度和理论模型部件性能的不确定度,建立了一种结合不确定度的发动机气路故障诊断辨识算法——变分加权最小二乘法,并将该算法应用于某发动机的诊断分析中.结果表明:运用该方法可分析出测量数据和模型计算数据之间的差别,同时,利用所得的故障参数修正量修正原发动机数学模型,使模型计算推力与试验测量推力最大偏差由8.25%减小到1.66%,耗油率最大偏差由6.25%减小到1.50%. 相似文献
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旋翼非定常气动特性CFD模拟的通用运动嵌套网格方法 总被引:3,自引:4,他引:3
针对直升机旋翼非定常气动特性CFD模拟中的网格生成难题,提出了一套高效、通用的运动嵌套网格生成方法.首先,基于Poisson方程求解和翻折法生成旋翼桨叶的正交贴体网格.其次,针对旋翼桨叶的扭转分布及变距、挥舞等复杂运动,建立了一套通用的洞单元识别的扰动衍射法;为保证洞包络面的封闭性,完善了挖洞过程中网格加密策略;在洞边界确立基础上,提出了一种高效、鲁棒的最小距离法贡献单元搜索的改进方法.在此基础上,建立了基于RANS(Reynolds-averaged Navier-Stokes)方程的旋翼非定常流场CFD模拟方法.最后,采用所建立的方法分别对悬停和前飞状态下的C-T(Caradonna-Tung)旋翼和7A(Helishape 7A)旋翼的气动特性、桨尖涡的位置进行了计算,计算结果与试验值误差小于5%,验证了该运动嵌套网格生成方法在旋翼非定常气动特性CFD模拟中的有效性. 相似文献
79.
基于移动最小二乘无网格方法,耦合RNG(Re-Normalisation Group)k-ε湍流模型求解雷诺平均Navier-Stokes方程。采用AUSM(Advection Upstream Splitting Method)+-up迎风格式求解数值通量,应用在高度各向异性点云结构中取得良好结果的点云重构技术结合移动最小二乘法拟合空间导数,并用三阶SSP(Strong Stability Preserving)型Runge-Kutta显式时间推进格式求解离散后的控制方程。在此基础之上,实现了对NACA0012、RAE2822翼型亚、跨声速黏性绕流的数值模拟,给出了翼型表面压力系数分布曲线、不同位置处的平均速度剖面、马赫数等值线等计算结果,并与实验值及相关文献数值模拟结果进行比较,结果吻合较好。表明所发展的结合点云重构技术的无网格方法耦合RNGk-ε湍流模型能够成功模拟翼型亚、跨声速黏性绕流,验证了所提算法的有效性,并拓展了无网格方法求解湍流流动的途径。 相似文献
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