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基于贝叶斯超参数优化的Gradient Boosting方法的导弹气动特性预测
1
作者
崔榕峰
马海
+2 位作者
郭承鹏
李鸿岩
刘哲
《航空科学技术》
2023年第7期22-28,共7页
在导弹设计与研发的初期阶段,需要寻求高效且低成本的导弹气动力特性的分析方法。然而,气动性能分析过程中往往存在试验成本高、周期长、局限性大等问题。因此,本文采用基于提升(Boosting)的机器学习集成算法进行导弹气动特性预测,通过...
在导弹设计与研发的初期阶段,需要寻求高效且低成本的导弹气动力特性的分析方法。然而,气动性能分析过程中往往存在试验成本高、周期长、局限性大等问题。因此,本文采用基于提升(Boosting)的机器学习集成算法进行导弹气动特性预测,通过输入导弹的气动外形参数、马赫数和迎角,对于导弹气动力系数实现快速预测。结果表明,Boosting能够对导弹气动力系数进行精准高效预测。为进一步提升预测精度,与传统的机器学习参数调整方法相比,采用贝叶斯优化方法对梯度提升(Gradient Boosting)算法超参数进行优化,调优后的Gradient Boosting方法预测的导弹气动力系数与实际值吻合度得到提升,并将贝叶斯优化的Gradient Boosting方法与XGBoost、LightGBM、Adaboost方法进行了对比,贝叶斯优化的Gradient Boosting方法预测精度优于其他Boosting方法,证明了优化方法的可行性与有效性。
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关键词
导弹
气动特性
BOOSTING
Gradient
Boosting
贝叶斯优化
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职称材料
题名
基于贝叶斯超参数优化的Gradient Boosting方法的导弹气动特性预测
1
作者
崔榕峰
马海
郭承鹏
李鸿岩
刘哲
机构
中国航空工业空气动力研究院高速高雷诺数气动力航空科技重点实验室
出处
《航空科学技术》
2023年第7期22-28,共7页
文摘
在导弹设计与研发的初期阶段,需要寻求高效且低成本的导弹气动力特性的分析方法。然而,气动性能分析过程中往往存在试验成本高、周期长、局限性大等问题。因此,本文采用基于提升(Boosting)的机器学习集成算法进行导弹气动特性预测,通过输入导弹的气动外形参数、马赫数和迎角,对于导弹气动力系数实现快速预测。结果表明,Boosting能够对导弹气动力系数进行精准高效预测。为进一步提升预测精度,与传统的机器学习参数调整方法相比,采用贝叶斯优化方法对梯度提升(Gradient Boosting)算法超参数进行优化,调优后的Gradient Boosting方法预测的导弹气动力系数与实际值吻合度得到提升,并将贝叶斯优化的Gradient Boosting方法与XGBoost、LightGBM、Adaboost方法进行了对比,贝叶斯优化的Gradient Boosting方法预测精度优于其他Boosting方法,证明了优化方法的可行性与有效性。
关键词
导弹
气动特性
BOOSTING
Gradient
Boosting
贝叶斯优化
Keywords
missiles
aerodynamic characteristics
Boosting
Gradient Boosting
Bayesian optimization
分类号
V211.3 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名
作者
出处
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1
基于贝叶斯超参数优化的Gradient Boosting方法的导弹气动特性预测
崔榕峰
马海
郭承鹏
李鸿岩
刘哲
《航空科学技术》
2023
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