【摘要】：對于輸入輸出之間作用關系復雜且輸出質量特性存在多極值的復雜過程,生產實踐中通常擁有部分先驗知識。以往研究中忽略這些先驗知識進行實驗設計建模導致樣本浪費。提出一種基于先驗知識的分區(qū)域式實驗設計與建模方法。首先根據(jù)先驗知識對各因子取值區(qū)間進行劃分;其次利用模糊評價方法對波動大小進行度量;然后利用均勻設計方法在由各維度因子分段組合形成的子區(qū)域上安排試驗點;最后,利用全部樣本信息建立復雜作用關系過程的支持向量機回歸模型。算例研究表明,與傳統(tǒng)均勻實驗設計建模方法所建模型相比,所提方法所建模型的三個預測誤差指標值平均降低了18.1%,說明所提方法建立的模型具有更好的預測性能。
[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】： 鄭州大學管理工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71171180)
【分類號】：F406.2

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