[发明专利]一种基于高斯过程回归的临界热流密度预测方法在审
| 申请号： | 201910091896.1 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN109871602A | 公开（公告）日： | 2019-06-11 |
| 发明（设计）人： | 蒋波涛;徐新;黄新波;蒋卫涛 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 胡燕恒 |
| 地址： | 710048 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高斯过程回归的临界热流密度预测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1：将采集到的数据集分为两个部分，其中70％的数据作为训练集，其余30％的数据作为测试集，记为：D*＝{(X*,y*)}；步骤2：将训练集数据和测试集数据采用标准正态变量法对数据进行预处理，使训练集D和测试集D*的均值为0且标准偏差为1；步骤3：利用高斯过程回归对训练输入变量与训练目标输出之间关系进行推断，得到临界热流密度预测模型；步骤4：利用得到的临界热流密度预测模型，通过系统压力P、质量流速G和平衡含汽量Xe对临界热流密度进行预测。该方法能够对临界热流密度进行准确有效的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 临界热流 密度预测 高斯过程回归 测试集 训练集 预处理 标准正态变量 测试集数据 训练集数据 步骤实施 输入变量 系统压力 训练目标 质量流速 含汽量 数据集 预测 推断 采集 输出 平衡 | ||
【主权项】：
1.一种基于高斯过程回归的临界热流密度预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1：将采集到的数据集分为两个部分，其中70％的数据作为训练集，记为：![]()
其中xi∈Rd，yi∈R，xi为D中第i个输入向量包括系统压力P、质量流速G和平衡含汽量Xe，yi表示D中第i个目标输出即临界热流密度；其余30％的数据作为测试集，记为：D*＝{(X*,y*)}；步骤2：将训练集数据和测试集数据采用标准正态变量法对数据进行预处理，使训练集D和测试集D*的均值为0且标准偏差为1，预处理的计算公式如式(1)所示：![]()
其中，n为数据总个数，![]()
时所有均值，s为数据的方差，Un表示标准正态后的数据；步骤3：利用高斯过程回归对训练输入变量与训练目标输出之间关系进行推断，得到临界热流密度预测模型；步骤4：利用得到的临界热流密度预测模型，通过系统压力P、质量流速G和平衡含汽量Xe对临界热流密度进行预测。
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