基于高斯过程回归的多工况动力系统性能预测方法及系统

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摘要

本发明涉及一种基于高斯过程回归的多工况动力系统性能预测方法，包括以下步骤：1)采集常规工况数据进行预处理得到训练数据集，并选取高斯回归过程核函数；2)训练高斯过程回归模型，即确定高斯过程回归模型的超参数；3)采用贯序采样算法获得下一个采样点，并将其加入常规工况数据中，得到增广工况数据集；4)基于预测结果及增广工况数据集，判断是否满足停止条件，若不满足，则将增广工况数据集作为新的训练数据集后返回步骤2)，若满足，则输出预测结果。与现有技术相比，本发明具有成本低、多工况和极端工况预测等优点。

基本信息

专利标题：

基于高斯过程回归的多工况动力系统性能预测方法及系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111460379A

申请号：

CN202010233737.3

公开（公告）日：

2020-07-28

申请日：

2020-03-30

授权号：

CN111460379B

授权日：

2022-05-17

发明人：

王子垚陈俐

申请人：

上海交通大学

申请人地址：

上海市闵行区东川路800号

代理机构：

上海科盛知识产权代理有限公司

代理人：

杨宏泰

优先权：

CN202010233737.3

主分类号：

G06F17/18

IPC分类号：

G06F17/18 G06Q10/06 G07C5/08