發(fā)布時(shí)間：2019-04-12 16:05

【摘要】：對(duì)于輸入輸出之間作用關(guān)系復(fù)雜且輸出質(zhì)量特性存在多極值的復(fù)雜過(guò)程,生產(chǎn)實(shí)踐中通常擁有部分先驗(yàn)知識(shí)。以往研究中忽略這些先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)建模導(dǎo)致樣本浪費(fèi)。提出一種基于先驗(yàn)知識(shí)的分區(qū)域式實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與建模方法。首先根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)各因子取值區(qū)間進(jìn)行劃分;其次利用模糊評(píng)價(jià)方法對(duì)波動(dòng)大小進(jìn)行度量;然后利用均勻設(shè)計(jì)方法在由各維度因子分段組合形成的子區(qū)域上安排試驗(yàn)點(diǎn);最后,利用全部樣本信息建立復(fù)雜作用關(guān)系過(guò)程的支持向量機(jī)回歸模型。算例研究表明,與傳統(tǒng)均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)建模方法所建模型相比,所提方法所建模型的三個(gè)預(yù)測(cè)誤差指標(biāo)值平均降低了18.1%,說(shuō)明所提方法建立的模型具有更好的預(yù)測(cè)性能。
[Abstract]:For the complex process in which the interaction between input and output is complex and the quality characteristic of output is multi-extreme, some prior knowledge is usually available in production practice. In previous studies, ignoring these priori knowledge for experimental design modeling led to waste of samples. An experimental design and modeling method based on prior knowledge is presented in this paper. Firstly, the interval of each factor is divided according to the prior knowledge; secondly, the fluctuation is measured by the fuzzy evaluation method; then, the test point is arranged on the sub-region formed by the combination of each dimension factor by the uniform design method; Finally, the support vector machine regression model of complex action relationship process is established by using all the sample information. The numerical example shows that the three prediction error values of the proposed method are reduced by 18.1% on average compared with the model built by the traditional uniform experimental design modeling method, which shows that the proposed method has better prediction performance than the model established by the traditional uniform experimental design method.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71171180)
【分類號(hào)】：F406.2

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