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申请/专利权人:南京邮电大学
摘要:本发明公开了一种基于代理模型的复杂系统装备参数反演方法,利用最优拉丁超立方实验设计方法,生成关键参数的样本点数据;结合PSO算法对RBF神经网络的参数进行优化,从而建立代理模型;使用GA‑PSO算法结合该代理模型实现悬挂系统关键参数的反演优化。本发明利用高精度的代理模型来近似替代复杂的物理模型,提高参数反演的计算效率,同时使用GA‑PSO算法结合该代理模型实现复杂系统装备关键参数的反演优化。
主权项:1.一种基于代理模型的复杂系统装备参数反演方法,其特征在于:利用最优拉丁超立方实验设计方法,生成关键参数的样本点数据;结合PSO算法对RBF神经网络的参数进行优化,从而建立代理模型;使用GA-PSO算法结合该代理模型实现悬挂系统关键参数的反演优化。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 南京邮电大学 一种基于代理模型的复杂系统装备参数反演方法
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