基于人工智能的非高斯風壓預測虛擬仿真實驗教學

摘要： 利用有限的隨機風場時程數(shù)據(jù)預測未知點位置的隨機風場時程，以實現(xiàn)虛擬仿真實驗教學的目的，可在一定程度上節(jié)省實驗費用和資源，降低實驗測試難度。利用Matlab仿真軟件建立基于支持向量機(SVM)非高斯風壓預測仿真方法。仿真結果表明，SVM核函數(shù)的選擇對非高斯風壓預測仿真影響較大，線性核函數(shù)模型對非高斯風壓的預測仿真效果優(yōu)于高斯核函數(shù)與指數(shù)核函數(shù)?；赟VM線性核函數(shù)模型能有效預測非... （共4頁）