板芙出租登高车 登高车 路灯安装车 起重吊车曲臂车 132 5036 5678
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基于改进相关向量机的当量载荷谱获取与基于改进v-SVR算法的预测模型类似, 中山板芙登高车出租, 中山板芙登高车, 登高车出租 以小样本实测载荷谱作为用于训练和预测的数据样本,在此基础上,随机选取20组数据样本作为训练集S,其余5组样本作为测试集T。采用基于自适应双层果蝇算法的相关向量机(即改进相关向量机)对在役QY130汽车登高车载荷谱进行预测,外层果蝇种群的规模PNe=10、维数De=4、*大迭代次数MNe=300,内层果蝇种群的规模为PNI=20、维数DI=3,*大迭代次数MNI=500、训练误差临界值为0.1。采用自适应双层果蝇算法对自适应步长中的附加参数及混合核函数参数w、和d进行优化,重复进行20次,得到了20组对应参数取值结果的平均值和标准差,计算结果。以所选的附加参数及核函数参数为基础,利用训练集S对基于改进相关向量机的预测模型进行训练,用测试集T验证预测模型的有效性。训练结果。采用基于改进相关向量机的预测模型得到起重量数据样本的预测结果与真实值之间的变化趋势基本一直,同时结合式可知,训练集和测试集的均方根误差分别为0.10683和0.01801,拟合度分别为0.98714和0.99757,二者的拟合度均大于0.98,表明所建立的基于改进相关向量机的预测模型具有较好的泛化能力。
汽车登高车当量载荷谱以训练好的基于改进v-SVR算法的预测模型或基于改进相关向量机的预测模型为基础,通过输入检测周期内在役QY130汽车登高车的起重量,预测对应起重量的工作循环次数。小样本实测载荷谱是该登高车为期30天的实际工作情况,而检测周期(一年)内该登高车的工作天数为300天。因此,以该登高车检测周期内的典型起重量为基础,并将其作为训练好的基于改进v-SVR算法的预测模型或基于改进相关向量机的预测模型的输入变量,从而得到对应典型起重量的工作循环次数。由于任意起重量下,与之对应的臂架工作长度及工作幅度服从对应工作状态集合上的均匀分布,其概率为1/m,m为工作状态集合中元素的个数。因此,根据典型起重量确定与之对应的臂架工作长度及工作幅度,结合预测得到的工作循环次数,形成该汽车登高车的当量载荷谱。以QY130汽车登高车起升高度曲线、额定起重量表、额定起重力矩表为基础,对得到的当量载荷谱进行检验,去除不满足上述条件的当量载荷谱样本数据,得到符合工程实际的当量载荷谱。
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