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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及化工加注过程温度建模领域，特别涉及一种基于自适应随机变分贝叶斯的低温推进剂加注过程温度模型建立方法。包括：采集低温推进剂加注系统的加注流量以及温度；建立NARX有源非线性自回归模型；以自适应随机变分贝叶斯算法优化NARX有源非线性自回归模型。本发明采用自适应随机变分贝叶斯方法，解决大规模数据下的非线性模型辨识问题。与传统变分贝叶斯方法相比，所用方法通过使用比例采样的梯度计算方式，大大减小了计算量；与随机变分贝叶斯方法相比，本发明所用方法通过平滑梯度和自适应学习率，在保持计算复杂度优势的同时，加快了收敛速度，也即时间减少。
主权项：1.一种基于自适应随机变分贝叶斯的低温推进剂加注过程温度模型建立方法，其特征在于，具体方法如下：采集低温推进剂加注系统的加注流量uk以及温度yk，获取采样数据；建立NARX有源非线性自回归模型，初始化NARX有源非线性自回归模型参数以及各变量分布；以采样数据训练NARX有源非线性自回归模型时，以自适应随机变分贝叶斯算法优化NARX有源非线性自回归模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种基于自适应随机变分贝叶斯的低温推进剂加注过程温度模型建立方法
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