基于贝叶斯推断LSSVM的枪管寿命建模与预测

作     者：孙丽娜 王应海 黄永红 丁慎平 SUN Lina;WANG Yinghai;HUANG Yonghong;DING Shenping

作者机构：苏州工业园区职业技术学院机电工程系江苏苏州215123 江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013 

出 版 物：《火炮发射与控制学报》 (Journal of Gun Launch & Control)

年 卷 期：2018年第39卷第4期

页      面：91-95页

学科分类：08[工学] 0826[工学-兵器科学与技术] 

基　　金：江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015A088) 江苏省自然科学基金(BK20151345) 

主　　题：人工智能 贝叶斯推断 最小二乘支持向量机 初速衰减 预测模型 

摘      要：针对机枪枪管初速衰减的建模及寿命预测问题,运用贝叶斯推断方法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的正则化参数、核函数参数进行优化选择,提出一种基于贝叶斯推断LSSVM的机枪枪管初速衰减建模方法,应用机枪枪管初速衰减试验数据,建立了以环境温度、射击间隔时间、累计射弹量为输入,相对初速为输出的贝叶斯LSSVM机枪枪管初速衰减模型,并与交叉验证的LSSVM及BP神经网络模型进行比较。研究结果表明,基于贝叶斯推断的LSSVM建立的预测模型明显优于上述两种方法,验证了基于贝叶斯推断的LSSVM方法对以初速下降量枪管的寿命评价的有效性。