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预测Al2O3粒子衰减特性的LSSVM方法
  • ISSN号:1671-1815
  • 期刊名称:《科学技术与工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学能源科学与工程学院,哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金(NO.50806017)资助
中文摘要:

应用最小二乘支持向量机建立了Al2O3粒子衰减特性预测模型,引入微粒群算法解决了模型多参数优化问题,结合辐射传输数值求解方法获得了吸收散射性介质的红外辐射特性。比较结果表明,该方法具有较好的预测能力,在保证模拟结果精度的同时提高了运算速度。

英文摘要:

A prediction model for extinction property of Al2O3 particle was established by using least square support vector machine. Particle swarm optimization method was applied to optimize the multi-parameters. Combined with the numerical method for radiative heat transfer, the infrared properties of emitting and scattering medium were obtained. The result shows that the method is capable to predict the extinction property accurately meanwhile the operation rate has great enhancement.

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期刊信息
  • 《科学技术与工程》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国技术经济学会
  • 主编:明廷华
  • 地址:北京市学院南路86号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:ste@periodicals.net.cn
  • 电话:010-62118920
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-1815
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4688/T
  • 邮发代号:2-734
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:29478