三水大塘镇高空车出租,    佛山三水高空车出租,    佛山大塘镇高空车出租    🍒 眼经不如手经,  手经不如常舞弄 🍒  怎么改进高空车载荷谱vSVRM预测模型方法??     对其载荷谱精度的要求也越来越高．模拟真实使用情况的载荷谱的绘制是解决高空车械疲劳断裂问题的重要环节，载荷谱的精度和稳健性直接影响高空车械疲劳可靠性的计算以及安全寿命评估．基于传统回归算法的载荷谱的编制在各行各业都有广泛的应用．高空车工作载荷在时间和空间上的随机性、间歇性及循环性决定了其当量载荷谱的非线性，故如果直接采用建立在具体数学表达式之上的传统回归算法对高空车载荷谱进行回归模拟，预测精度会很低．为此，BP神经网络法、最小二乘法等智能回归算法被接连提出，采用这类方法获取的载荷谱的精度有了大幅度的提高．但BP神经网络法所获取的载荷谱具有训练速度慢、易出现局部极小、泛化能力不强、训练结果不稳定等缺点；最小二乘法所模拟的载荷谱精确度很低，泛化能力更弱，更不能适应具有随机性的高空车载荷谱的获取与预测．因此，本文提出运用支持向量回归机对训练样本集进行回归训练，建立了高空车实际起重量与工作循环次数之间的映射关系，实现高空车载荷谱的获取与预测机制．

              支持向量机（SVM）是针对小样本的分类和回归问题，提出的学习算法．与搜索最小训练误差作为优化目标的传统算法相异，支持向量机以置信范围值最小化作为优化目标，训练误差作为优化问题的约束条件，兼顾置信范围与经验风险，以结构风险最小化原则构造决策函数，因此，支持向量机具有良好的推广性和适用性．支持向量机用于求解分类问题和回归问题，便形成了支持向量分类机（SVCM）和支持向量回归机（SVRM）．与其他数据算法相比，SVRM具有出色的小样本和非线性性能，很好地解决了过学习、欠学习、维数灾难及局部最优等传统回归算法的难题，并且预测精度具有可控性，以其独特的优越性应用于越来越多的领域．

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               支持向量回归机由四部分组成：选取工作集、选择核函数及相应参数、构造最优化问题并求解和构造决策函数．其中第２部分，常规的核函数选择方法多依据经验或试用不同的核函数选取误差最小的，但这２种方法均存在随机性和不确定性．而第４部分，支持向量机的决策函数是由具体的数学公式表达，固定单一的形式不能很好地结合实际问题，导致预测结果精度不高．对此，本文基于从cSVRM，εSVRM到vSVRM的演变原理，结合Smits提出的混合核函数方法，提出从核函数的构造和决策函数的建立两个方面的改进，进而构建改进的vSVRM预测模型，以期提升模型的鲁棒性．

               核函数构造方法的改进核函数是一种将非线性问题转化为高维空间线性问题的映射函数，使用核函数能够较容易地获得高维空间的最优超平面．核函数的不同意味着所选映射及Hilbert空间的不同，因此，核函数的构造是支持向量回归机的关键部分，直接影响回归机的计算复杂度和精度．常用的核函数有Gauss径向基核、多项式核、B样条核及傅里叶核等，但在解决实际问题时，单独选用任何一种核函数都具有一定的局限性．因此，本文提出根据已有训练集构造相应的核函数．以实测通用高空车各额定起升载荷下不同起重量及对应的工作循环数作为数据集，为获得良好的泛化能力，针对数据集容量相对较小的事实，选择推广能力较好的多项式核作为混合核函数的一部分，多项式核的阶数．由于高空车所受载荷是随时间、空间不断变化的随机载荷，样本数据的平稳性和光滑性不好，故选择平滑性较好并且收敛域宽的可控的高斯核函数作为混合核函数的另外一部分， 高斯核待求参数．分别将每种核函数单独用于支持向量回归机运算，由计算结果分析可知：限定收敛域宽的高斯核支持向量回归机对高空车载荷样本集的训练能力比多项式核支持向量回归机的训练能力弱.  

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