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申请/专利权人：四川泛华航空仪表电器有限公司

摘要：本发明涉及飞机燃油测量技术领域，公开了一种小样本训练数据条件下的飞机巡航燃油耗量测量方法，针对飞机巡航阶段燃油耗量，首先在飞机快速存储记录装置中选取QAR数据，将选取的QAR数据进行归一化处理；然后利用粗略筛选和二次寻优两步确定SVR训练参数；最后建立燃油耗量模型，实现飞机巡航燃油耗量的测量。

主权项：1.一种小样本训练数据条件下的飞机巡航燃油耗量测量方法，其特征在于：针对飞机巡航阶段燃油耗量，首先在飞机快速存储记录装置中选取QAR数据，将选取的QAR数据进行归一化处理；然后利用粗略筛选和二次寻优两步确定SVR训练参数；最后建立燃油耗量模型，实现飞机巡航燃油耗量的测量；所述将选取的QAR数据进行归一化处理具体是指，将飞机巡航阶段QAR数据中的关键变量标准化，通过转换公式分别对每个变量线性变化，使结果映射到[0–1]之间；所述利用粗略筛选和二次寻优两步确定SVR训练参数具体是指，先将由转换公式变化得到的数据分为K组，然后利用K折交叉验证实现交叉验证；所述交叉验证过程是指将归一化后的QAR数据分为K组，任1组验证，其余训练，取准确率平均值；所述K为不小于2的正整数；交叉验证后，再设置惩罚系数c，不敏感系数ε步长，通过回归模型对SVR参数进行粗略筛选；利用粗略筛选的结果，缩小步长，进行SVR参数的二次寻优，得到样本数据；利用粗略筛选和二次寻优两步确定SVR训练参数，具体包括步骤A-步骤C：步骤A：将数据分为K组，然后利用K折交叉验证K-foldCrossValidation，K-CV实现交叉验证；以关键变量通过转换公式标准化后的数值作为样本x，y并形成样本数据集D＝{x1，y1，x2，y2，…，xm，ym}；然后将样本数据集D随机分为K个部分，每次将其中一个部分作为测试集，剩下K-1个部分作为训练集进行训练；得到一个如式2的回归模型，使得估算变量fx与当前样本因变量y尽可能接近，w和b为待确定的模型参数；fx＝wTx+b2其中，fx为估算变量，x为当前样本自变量，w为系数矩阵，b为偏移矩阵，y为当前样本因变量；步骤B：设置惩罚系数c，不敏感系数ε步长，对SVR参数进行粗略筛选；对样本x，y传统回归模型通常直接基于估算变量fx与当前样本因变量y完全相同时，损失才为零；与此不同，假设SVR支持向量回归机能容忍fx与y之间最多有ε的偏差，构建一个宽度为2ε的间隔带，若训练样本落入此间隔带，则认为是被预测正确，即仅当fx与y之间的差的绝对值大于ε时才计算损失；因此，SVR问题可形式化为式3： lεz＝0,ifz≤εlεz＝z-ε,ifz＞ε3其中，C为正则化常数，lε为ε-不敏感损失函数；xi为第i个样本自变量，i＝1,2,…,m；yi为第i个样本因变量，i＝1,2,…,m；z为fx与y之间的偏差；然后引入松弛变量ξi和将式3重写为式4： s.tfxi-yi≤ε+ξi 其中，ξi为间隔带上边界的松弛程度，i＝1,2,…,m； 为间隔带下边界的松弛程度，i＝1,2,…,m；再通过引入拉格朗日乘子ui≥0,αi≥0，由拉格朗日乘子法可得拉格朗日函数为式5； 其中，ui、αi、为拉格朗日乘子；将式2带入后令拉格朗日函数对w,b,ξ,的偏导为零得式6： C＝αi+ui 将式6带入式5，得到SVR的对偶问题表达如式7： 上述过程中需满足KKTKarush-Kuhn-Tucker互补条件，即要求满足式8：αifxi-yi-ε-ξi＝0 C-αiξi＝0 式8中，当且仅当fxi-yi-ε-ξi＝0时αi能取非零值，当且仅当时能取非零值；即仅当样本xi，yi不落在宽度为2ε的间隔带带中，相应的αi，才能取非零值；此外，fxi-yi-ε-ξi和不能同时成立，因此αi，中至少有一个为零；为解决非线性问题，引入核函数，令φx表示将x映射后的特征向量，于是，在特征空间中模型可表示为式9：fx＝wTφx+b9其中，φx为X对应的高维空间映射；令Kxi,yi＝φxi,φxj＝φxiTφxj，SVR可表示为式10： 其中，Kxi,yi核函数；步骤C：利用粗略筛选的结果，缩小步长，进行SVR参数的二次寻优。

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