基于AFSA优化的支持向量机柴油机性能预测模型

• 作者: 刘文斌 焦会英 牛晓晓 聂志斌
• 来源期刊: 船舶工程
• 学科: 工学
• 关键词: 船用柴油机 高压共轨 预测模型 回归支持向量机 人工鱼群算法
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 船舶动力、推进装置和辅机设备
• 页码范围: 44-48,79
• 页数: 6页
• 分类号: TK427
• 语种: 中文
• DOI: 10.13788/j.cnki.cbgc.2019.07.08

摘要

电控高压共轨技术的采用使得船用柴油机性能及排放具有了更大的优化空间,但同时柴油机控制参数增多使得柴油机性能的预测变得更为复杂.为建立精确的柴油机性能预测模型,利用回归支持向量机,通过对试验数据的学习以获得预测模型.支持向量机的预测精度会因其参数的选择出现一定的差异,所以需要对支持向量机参数选择进行研究和优化.以某型船用高速大功率电控高压共轨柴油机为研究对象,建立支持向量机预测模型,分析其预测性能受参数选择的影响,并利用人工鱼群算法对其进行优化.结果 表明,基于人工鱼群算法优化的回归支持向量机能够建立精度较高的柴油机性能预测模型,且人工鱼群算法具有很好的寻优性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂志斌		9	54	4.0	7.0
2	牛晓晓		3	2	1.0	1.0
3	刘文斌		4	3	1.0	1.0
4	焦会英		2	0	0.0	0.0