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(WOA优化非线性回归模型)2024华为杯C题第二问详细讲解
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问题二:非线性回归模型(WOA鲸鱼优化算法)优化问题 斯坦麦茨方程(Steinmetz-equation(SE)[2])是最著名的经验计算模型之一 2. 增加温度这个因素对SE方程的修正方程 问题一:分类模型(ALO_BP分类模型)(蚁狮群算法优化BP神经网络分类模型) 分类问题:特征变量选取+常见机器学习分类模型 特征变量选取(7个+1): 波形特征: 波峰个数 上升 下降斜率 统计学特征: 最大值 最小值 平均值 标准差或方差 题目要求:B:磁芯材料(材料1234) 因变量(分类变量)波形 正弦波1 2 梯形波3 问题二:非线性回归模型(WOA鲸鱼优化算法)优化问题 斯坦麦茨方程(Steinmetz-equation(SE)[2])是最著名的经验计算模型之一 2. 增加温度这个因素对SE方程的修正方程 问题四:(预测问题) 预测模型问题: 1.通过数据分析与建模技术,构建磁芯损耗预测模型,分析模型的预测精度、泛化能力,以及对业界的各种指导意义; 2.同时对附件三中样本的磁芯损耗进行预测,把预测结果填入附件四(Excel表格)中第3列 问题三: 最优化问题: Perman相关系数+非线性回归分析 1.如何独立及协同影响着磁芯损耗(仅讨论两两之间协同影响);以及 2.他们各自的影响程度; 问题五(多目标优化问题): 多目标优化(多目标优化) 方法:多目标鲸鱼 多目标海鸥等 目标函数(最佳因变量): 1.最小的磁芯损耗 2.大的传输磁能 自变量: 温度、 频率、 波形、
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