支持向量机和BP网络在Mg/PTFE性能预测中的比较

赵田安; 欧阳的华; 刘振

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支持向量机和BP网络在Mg/PTFE性能预测中的比较

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为了更好地预测Mg/PTFE贫氧推进剂配方与其性能之间的关系,分别采用支持向量机(SVM)和BP神经网络对Mg/PTFE贫氧推进剂的燃烧热、燃烧温度和燃速进行了预测,并将各自的预测结果与测试结果进行了比较验证.结果表明,SVM能够较好地对Mg/PTFE贫氧推进剂的性能进行预测,其预测的最大相对误差(4.2％,9.8％,10.0％)都比BP神经网络预测的相对误差(13.0％,25.9％,41.8％)小,精度较高,为Mg/PTFE贫氧推进剂的性能预测提供了一种新方法.

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来源
《实验室研究与探索》 |2014年第6期|60-64|共5页
作者
赵田安; 欧阳的华; 刘振;
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作者单位

武警工程大学装备工程学院,陕西西安710086;

武警工程大学装备工程学院,陕西西安710086;

武警工程大学装备工程学院,陕西西安710086;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般性问题;
关键词
贫氧推进剂; 支持向量机; BP神经网络; 性能预测;

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