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三水大塘镇高空作业平台出租, 佛山三水高空作业平台出租, 佛山大塘镇高空作业平台出租 眼经不如手经, 手经不如常舞弄 怎么改进高空作业平台载荷谱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作业平台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作业平台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.高空作业平台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作业平台载荷谱进行回归模拟,预测精度会很低.为此,BP神经网络法、*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;*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作业平台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,建立了高空作业平台实际起重量与工作循环次数之间的映射关系,实现高空作业平台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*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*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*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*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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