小样本条件下智能布点代理模型及优化设计

摘要：

传统典型代理模型需要使用大量样本点实现高精度全局预测,对时间和计算资源的消耗很难满足工程和科学计算所需,鉴于优化设计依赖代理模型和优化算法,提出一种小样本条件下实现高效预测的智能布点模型.考虑到优化问题只需构建帕累托前沿附近(局部)的高精度代理模型,通过信赖域思想改进并实现智能布点方法,其采样空间与代理模型会根据预测精度的需求进行更新,提高了代理模型更新效率和预测精度.以小型非晶合金变压器为验证案例,在只有70组样本数据下对比了智能布点代理模型和传统典型正交实验方法,结果表明智能布点代理模型的预测精度相比传统代理模型提高了16％左右,验证了该代理模型在少样本情况下的有效建模和预测精度,并进行了优化设计.

关键词：小样本、智能布点模型、多目标优化、有限元法、支持向量机、变压器振动

所属期刊栏目：26

分类号：TM461(变压器、变流器及电抗器)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;中央引导地方科技发展专项自由探索项目

在线出版日期：2022-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：40-49