自适应粒子群优化支持向量回归的工程系统可靠性预测

针对可靠性预测精度低的问题提出了一种支持向量机回归预测模型。在可靠性预测过程中，开发了一种结合正弦映射和自适应策略来更新惯性权重的自适应粒子群优化算法，通过增强算法的局部挖掘能力与全局搜索能力，在一定程度上提高了粒子群算法的精度和收敛效率。基于8种测试基准函数将提出的算法与其他粒子群算法进行比较验证，结果表明，提出的自适应粒子群算法相比于其他算法具有更好的搜索能力。在此基础上，提出了一种新的自适应粒子群优化-支持向量机回归混合可靠性预测模型，对支持向量机回归的参数进行调整并预测涡轮增压器和工业机器人系统的可靠性，结果表明该混合模型在可靠性预测方面可达到实际工程精度要求。