基于随机森林的风洞马赫数预测模型

• 作者: 杜宁 毛志忠 王晓军 袁平
• 来源期刊: 航空学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 风洞试验 马赫数 大数据集 随机森林 回归树
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 流体力学与飞行力学
• 页码范围: 1494-1505
• 页数: 12页
• 分类号: V217+.21
• 字数: 7815字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7527/S1000-6893.2015.0229

摘要

在风洞试验中,马赫数的稳定性和快速性对风洞流场品质有着重要影响.为了实现马赫数的精确控制,必须对马赫数进行快速、准确的预测.风洞试验积累了大量数据,大数据集包含了更多的有益信息,为实现马赫数的精确预测提拱了可能性,但也增加了建模的复杂度.通常高度复杂的模型会加重其在实际使用时的计算负担.针对大数据集问题,本文将随机森林方法应用于风洞马赫数建模.随机森林是一种集成模型建模方法,它从3方面降低模型的复杂度:产生多个样本子集,减少了子模型的训练样本个数;具有并行集成结构,子模型可在不同的CPU上运行,提高了运行速度;以简单学习算法回归树作为基学习机,降低了子模型的复杂度.试验证明基于随机森林的马赫数预测模型能够有效利用试验积累的大数据,满足工程上预测速度及精度的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁平	东北大学信息科学与工程学院	28	163	8.0	11.0
2	毛志忠	东北大学信息科学与工程学院	111	949	17.0	25.0
3	王晓军	东北大学信息科学与工程学院	1	5	1.0	1.0
4	杜宁	中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所	13	40	4.0	5.0