基于贝叶斯置信框架的最小二乘支持向量机模型参数选择方法及SS_7型电力机车牵引电机建模

• 作者: 刘明光 李娜 杨恒 王福忠
• 来源期刊: 中国铁道科学
• 学科: 交通运输
• 关键词: 贝叶斯推断 最小二乘支持向量机 建模 曲线拟合 电力机车 牵引电机 主电路
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 页码范围: 61-66
• 页数: 6页
• 分类号: U264.1|O241.5
• 字数: 3324字
• 语种: 中文

摘要

利用贝叶斯置信框架推断LS-SVM模型参数并建立贝叶斯LS-SVM曲线拟合模型.运用贝叶斯LS-SVM曲线拟合模型对SS_7型电力机车牵引电机的磁化曲线进行拟合.结果表明:贝叶斯LS-SVM曲线拟合模型对SS_7型电力机车牵引电机的磁化曲线拟合速度及精度均有较大地提高,小样本条件下的泛化能力更好.依据贝叶斯LS-SVM曲线拟合模型建立了SS_7型电力机车牵引电机的仿真模型.仿真计算表明,所建的SS_7型电力机车牵引电机仿真模型与机车牵引电机实际运行状况吻合,可用于对SS_7型电力机车主电路性能及控制策略的研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘明光	北京交通大学电气工程学院	101	826	15.0	24.0
2	王福忠	河南理工大学电气工程学院	145	738	11.0	18.0
3	李娜	北京交通大学电气工程学院	31	205	9.0	13.0
4	杨恒	北京交通大学电子信息工程学院	3	22	2.0	3.0