典型文献
基于遗传-支持向量回归的离心泵性能曲线预测
文献摘要：
针对离心泵多工况下性能预测不准确的问题,提出了一种基于遗传算法和支持向量回归的离心泵多工况性能预测模型.从35组离心泵性能曲线中提取673组多工况性能数据作为本次试验的样本,选择其中538个样本作为训练数据,135个样本为测试数据.选取比转速为32.2、47.2、58.7、92.8、128.2的5台离心泵,分别对其6个不同工况下的扬程和效率进行预测,最后与试验结果进行对比.对比结果表明,所提出的遗传-支持向量回归模型能有效的预测离心泵不同工况下的性能.其中,5台离心泵的扬程和效率的平均相对误差分别为0.49％、3.76％,而神经网络模型预测的扬程和效率的平均相对误差分别为1.12％、4.66％,平均相对误差同比上升128.57％、23.94％.
文献关键词：
离心泵;遗传算法;支持向量回归;多工况;性能预测
中图分类号：
作者姓名：
罗会灿;周佩剑;吴登昊;牟介刚
作者机构：
中国计量大学 计量测试工程学院,杭州 310018;智能流体装备及其测控技术浙江省工程研究中心,杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]罗会灿;周佩剑;吴登昊;牟介刚-.基于遗传-支持向量回归的离心泵性能曲线预测)[J].水力发电学报,2022(03):83-91
A类：
B类：
离心泵,性能曲线,多工况,测不准,性能预测模型,训练数据,测试数据,比转速,不同工况,扬程,支持向量回归模型,平均相对误差
AB值：
0.20306
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