基于先验知识的分区域式实验设计建模方法

发布时间：2019-04-12 16:05

【摘要】：对于输入输出之间作用关系复杂且输出质量特性存在多极值的复杂过程,生产实践中通常拥有部分先验知识。以往研究中忽略这些先验知识进行实验设计建模导致样本浪费。提出一种基于先验知识的分区域式实验设计与建模方法。首先根据先验知识对各因子取值区间进行划分;其次利用模糊评价方法对波动大小进行度量;然后利用均匀设计方法在由各维度因子分段组合形成的子区域上安排试验点;最后,利用全部样本信息建立复杂作用关系过程的支持向量机回归模型。算例研究表明,与传统均匀实验设计建模方法所建模型相比,所提方法所建模型的三个预测误差指标值平均降低了18.1%,说明所提方法建立的模型具有更好的预测性能。
[Abstract]:For the complex process in which the interaction between input and output is complex and the quality characteristic of output is multi-extreme, some prior knowledge is usually available in production practice. In previous studies, ignoring these priori knowledge for experimental design modeling led to waste of samples. An experimental design and modeling method based on prior knowledge is presented in this paper. Firstly, the interval of each factor is divided according to the prior knowledge; secondly, the fluctuation is measured by the fuzzy evaluation method; then, the test point is arranged on the sub-region formed by the combination of each dimension factor by the uniform design method; Finally, the support vector machine regression model of complex action relationship process is established by using all the sample information. The numerical example shows that the three prediction error values of the proposed method are reduced by 18.1% on average compared with the model built by the traditional uniform experimental design modeling method, which shows that the proposed method has better prediction performance than the model established by the traditional uniform experimental design method.
【作者单位】： 郑州大学管理工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71171180)
【分类号】：F406.2

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本文编号：2457161