基于LS-SVM和GA-BP神经网络拟合的加速寿命仿真试验优化方案设计

• 作者: 张国龙 梁玉英 潘刚 贾占强
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 加速寿命 优化设计 LS-SVM GA-BP神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 试验与评价技术
• 页码范围: 2197-2200,2222
• 分类号: TB114.3
• 语种: 中文

摘要

针对基于仿真加速寿命试验仿真规模较大的问题,采用定时等间隔监测的方法对定时截尾失效时间进行控制,同时运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)理论和基于遗传算法的BP神经网络理论(GA-BP神经网络)用于目标函数拟合,建立了基于LS-SVM和GA-BP神经网络拟合的加速寿命仿真试验优化方案设计的数学模型;最后通过算例进行验证且与文献[2]相比,在保证试验数据统计精度的前提下,得到了最大截尾时间范围为1000～1500小时的最优化结果,仿真规模降低了2/3,提高了试验优化效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国龙	军械工程学院光电与电子工程系	24	78	5.0	7.0
2	梁玉英	军械工程学院光电与电子工程系	69	362	10.0	15.0
3	贾占强	军械工程学院光电与电子工程系	17	157	6.0	12.0
4	潘刚	军械工程学院光电与电子工程系	29	115	7.0	8.0