基于高斯过程回归的多工况动力系统性能预测方法及系统

本发明涉及一种基于高斯过程回归的多工况动力系统性能预测方法，包括以下步骤：1)采集常规工况数据进行预处理得到训练数据集，并选取高斯过程回归核函数；2)训练高斯过程回归模型，即确定高斯过程回归模型的超参数；3)采用序贯采样算法获得下一个采样点，并将其加入常规工况数据中，得到增广工况数据集；4)基于预测结果及增广工况数据集，判断是否满足停止条件，若不满足，则将增广工况数据集作为新的训练数据集后返回步骤2)，若满足，则输出预测结果。与现有技术相比，本发明具有成本低、多工况和极端工况预测等优点。
上海交通大学
王子垚 | 陈俐