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    三水大塘鎮(zhèn)高空作業(yè)平臺出租,    佛山三水高空作業(yè)平臺出租,    佛山大塘鎮(zhèn)高空作業(yè)平臺出租     眼經(jīng)不如手經(jīng),  手經(jīng)不如常舞弄  怎么改進(jìn)高空作業(yè)平臺載荷譜vSVRM預(yù)測模型方法??     對其載荷譜精度的要求也越來越高．模擬真實(shí)使用情況的載荷譜的繪制是解決高空作業(yè)平臺械疲勞斷裂問題的重要環(huán)節(jié)，載荷譜的精度和穩(wěn)健性直接影響高空作業(yè)平臺械疲勞可靠性的計(jì)算以及安全壽命評估．基于傳統(tǒng)回歸算法的載荷譜的編制在各行各業(yè)都有廣泛的應(yīng)用．高空作業(yè)平臺工作載荷在時間和空間上的隨機(jī)性、間歇性及循環(huán)性決定了其當(dāng)量載荷譜的非線性，故如果直接采用建立在具體數(shù)學(xué)表達(dá)式之上的傳統(tǒng)回歸算法對高空作業(yè)平臺載荷譜進(jìn)行回歸模擬，預(yù)測精度會很低．為此，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、*小二乘法等智能回歸算法被接連提出，采用這類方法獲取的載荷譜的精度有了大幅度的提高．但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法所獲取的載荷譜具有訓(xùn)練速度慢、易出現(xiàn)局部極小、泛化能力不強(qiáng)、訓(xùn)練結(jié)果不穩(wěn)定等缺點(diǎn)；*小二乘法所模擬的載荷譜精確度很低，泛化能力更弱，更不能適應(yīng)具有隨機(jī)性的高空作業(yè)平臺載荷譜的獲取與預(yù)測．因此，本文提出運(yùn)用支持向量回歸機(jī)對訓(xùn)練樣本集進(jìn)行回歸訓(xùn)練，建立了高空作業(yè)平臺實(shí)際起重量與工作循環(huán)次數(shù)之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)高空作業(yè)平臺載荷譜的獲取與預(yù)測機(jī)制．

              支持向量機(jī)（SVM）是針對小樣本的分類和回歸問題，提出的學(xué)習(xí)算法．與搜索*小訓(xùn)練誤差作為優(yōu)化目標(biāo)的傳統(tǒng)算法相異，支持向量機(jī)以置信范圍值*小化作為優(yōu)化目標(biāo)，訓(xùn)練誤差作為優(yōu)化問題的約束條件，兼顧置信范圍與經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險，以結(jié)構(gòu)風(fēng)險*小化原則構(gòu)造決策函數(shù)，因此，支持向量機(jī)具有良好的推廣性和適用性．支持向量機(jī)用于求解分類問題和回歸問題，便形成了支持向量分類機(jī)（SVCM）和支持向量回歸機(jī)（SVRM）．與其他數(shù)據(jù)算法相比，SVRM具有出色的小樣本和非線性性能，很好地解決了過學(xué)習(xí)、欠學(xué)習(xí)、維數(shù)災(zāi)難及局部*優(yōu)等傳統(tǒng)回歸算法的難題，并且預(yù)測精度具有可控性，以其獨(dú)特的優(yōu)越性應(yīng)用于越來越多的領(lǐng)域．

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