【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及隐身电站设计，特别涉及一种隐身电站设计的优化方法及系统。
技术介绍
1、隐身电站是多源微电网系统中关键储能装备，隐身电站降噪减振是目前电源装备实现野外静默性能的关键设计指标之一。近年来，人工智能技术发展迅猛，以机器学习模型为主要核心技术来预测复杂性能指标值的研究受到了广泛的关注。因此，可通过噪声、振动场仿真数据构建高精度的机器学习模型如高斯过程预测模型来预测噪声与振动的实际仿真分析结果，从而显著降低所需的耗时仿真分析，为后续引入系统性的智能优化框架提供了可能。
2、然而，目前的高斯过程预测模型建模效率不高，并且只针对设计参量较少的问题具有较强的非线性拟合能力。并且建模样本点在稀疏样本区域快速建模导致的部分信息丢失局限性，导致预测不准确，精度下降。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种隐身电站设计的优化方法及系统，旨在解决现有技术中基于传统高斯过程预测模型优化设计隐身电站降噪减振，准确度和精度低下的问题。
2、本专利技术的一方面在于提...
【技术保护点】
1.一种隐身电站设计的优化方法，其特征在于，所述优化方法包括：
2.根据权利要求1所述的隐身电站设计的优化方法，其特征在于，所述模型指标的计算公式为：
3.根据权利要求2所述的隐身电站设计的优化方法，其特征在于，所述全局敏感权重值的计算公式为：
4.根据权利要求3所述的隐身电站设计的优化方法，其特征在于，基于所述样本数据，构建所述样本数据的欧式距离相关性函数，再根据所述样本数据之间的角度信息，构建角度相关性函数的步骤，具体包括：
5.根据权利要求4所述的隐身电站设计的优化方法，其特征在于，所述聚合空间相关函数的构建公式为
6....
【技术特征摘要】
1.一种隐身电站设计的优化方法，其特征在于，所述优化方法包括：
2.根据权利要求1所述的隐身电站设计的优化方法，其特征在于，所述模型指标的计算公式为：
3.根据权利要求2所述的隐身电站设计的优化方法，其特征在于，所述全局敏感权重值的计算公式为：
4.根据权利要求3所述的隐身电站设计的优化方法，其特征在于，基于所述样本数据，构建所述样本数据的欧式距离相关性函数，再根据所述样本数据之间的角度信息，构建角度相关性函数的步骤，具体包括：
5.根据权利要求4所述的隐身电站设计的优化方法，其特征在于，所述聚合空间相关函数的构建公式为：
6.根据权利要求5所述的隐身电站...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨赞，罗云行，谢传楠，刘建胜，张伊波，范敏，罗蓉琅，黄纪绘，
申请(专利权)人：江西泰豪军工集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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