[发明专利]基于带极值扰动的混沌粒子群的优化极限学习机高海拔柴油机性能预测方法在审
| 申请号： | 202010570940.X | 申请日： | 2020-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN111931413A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 丁豪坚;刘瑞林;杨春浩;张众杰;焦宇飞 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军陆军军事交通学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 董一宁 |
| 地址： | 300161 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于带极值扰动的混沌粒子群的优化极限学习机高海拔柴油机性能预测方法，其特征在于：包括如下步骤：①获取柴油机高海拔运行数据，包括工况参数和性能参数；②利用带极值扰动的混沌粒子群的算法优化极限学习机的权值和阈值，得到最优权值和阈值；全局最优粒子位置；③将步骤②得到的最优权值和阈值赋给ELM神经网络，将采集的数据输入到极限学习机中，进行训练建立最优柴油机高海拔ELM神经网络性能预测模型。使用本发明使得柴油机性能预测模型具有预测精度高和训练速度快的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 极值 扰动 混沌 粒子 优化 极限 学习机 海拔 柴油机 性能 预测 方法 | ||
【主权项】：
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