基于IAOA優(yōu)化XGBoost的柴油機(jī)性能預(yù)測(cè)研究

摘要： 柴油機(jī)是一個(gè)非線性、高耦合的復(fù)雜系統(tǒng)，為了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其性能和變化規(guī)律，提出了一種基于改進(jìn)算術(shù)優(yōu)化算法與極限梯度樹(shù)結(jié)合的性能預(yù)測(cè)方法.針對(duì)算術(shù)優(yōu)化算法本身的缺陷，將萊維飛行、高斯變異和貪心策略融入算法中，提升算法的尋優(yōu)能力；基于改進(jìn)后的算術(shù)優(yōu)化算法優(yōu)化極限梯度樹(shù)模型的超參數(shù)，提升模型的預(yù)測(cè)精度，形成了一種行之有效的柴油機(jī)性能預(yù)測(cè)方法.研究結(jié)果表明：相較于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和未... （共11頁(yè)）