技術編號：11831833
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術詳細信息。本發(fā)明涉及一種慣容器力學輸出預測方法，特指是基于量子遺傳支持向量機的慣容器力學輸出預測方法。背景技術慣容器自2002年被提出以來，雖然其隔振潛能已在諸多領域得到證實，但研究中均假想其為理想線性元件，忽視了其非線性影響因素。研究發(fā)現(xiàn)，慣容器的非線性因素會顯著影響其力學性能，且很難通過數(shù)學解析的方式建立其準確的動力學模型。為準確描述并掌握慣容器的動力學作用機理，近年來發(fā)展起來的機器學習方法為研究目標提供了可行的參考。支持向量機(SupportVectorMachine)是一種基于統(tǒng)計學習理論的機器學...
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