[发明专利]一种基于小样本核机器学习的离心泵性能预测方法在审
| 申请号： | 202110385957.2 | 申请日： | 2021-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN113268822A | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 赵旭涛;张德胜;孙龙月;杨港;薛加磊;沈熙 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06N3/08;G06N20/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于小样本核机器学习的离心泵性能预测方法，属于离心泵性能预测技术领域，主要包括以下步骤：(1)对所收集的样本数据进行特征选择及标准化处理；(2)构建小样本核机器学习高斯过程回归预测模型；(3)选择合适的非线性核函数；(4)基于训练数据对模型的未知超参数进行训练；(5)基于测试数据检验模型的有效性。本发明以叶轮结构及设计参数为基础数据，通过核机器学习高斯过程回归模型学习叶轮参数与离心泵扬程和效率之间的非线性关系，进而实现其性能的预测。本发明对已有的离心泵设计数据进行了充分的二次利用，且该预测模型对训练样本数量的要求不高，模型的构造难度低，模型的精度高、稳定性好，更适合离心泵工程设计及优化中对其性能进行快速预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 机器 学习 离心泵 性能 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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