基于贝叶斯推断LSSVM的枪管寿命建模与预测

• 作者: 丁慎平 孙丽娜 王应海 黄永红
• 来源期刊: 火炮发射与控制学报
• 关键词: 人工智能 贝叶斯推断 最小二乘支持向量机 初速衰减 预测模型
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 可靠性、维修性与保障性
• 页码范围: 91-95
• 页数: 5页
• 分类号: TJ25
• 语种: 中文
• DOI: 10.19323/j.issn.1673-6524.2018.04.018

摘要

针对机枪枪管初速衰减的建模及寿命预测问题,运用贝叶斯推断方法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的正则化参数、核函数参数进行优化选择,提出一种基于贝叶斯推断LSSVM的机枪枪管初速衰减建模方法,应用机枪枪管初速衰减试验数据,建立了以环境温度、射击间隔时间、累计射弹量为输入,相对初速为输出的贝叶斯LSSVM机枪枪管初速衰减模型,并与交叉验证的LSSVM及BP神经网络模型进行比较.研究结果表明,基于贝叶斯推断的LSSVM建立的预测模型明显优于上述两种方法,验证了基于贝叶斯推断的LSSVM方法对以初速下降量枪管的寿命评价的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄永红	江苏大学电气信息工程学院	121	1023	18.0	25.0
2	丁慎平	苏州工业园区职业技术学院机电工程系	17	81	4.0	8.0
3	王应海	苏州工业园区职业技术学院机电工程系	28	83	5.0	8.0
4	孙丽娜	苏州工业园区职业技术学院机电工程系	13	17	3.0	3.0