《表5 LM-UGO算法计算值对比》

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《玻璃幕墙明框咬合扣盖分离力三种预测方法对比分析》

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LM算法是Gauss-Newton法的改进算法，在Gauss-Newton法中加入了因子λ，当λ大时相当于梯度下降法，λ小时相当于高斯牛顿法。在使用Levenberg-Marquart时，先设置一个比较小的λ值，当发现目标函数反而增大时，将λ增大使用梯度下降法快速寻找，然后再将λ减小使用牛顿法进行寻找[16]。算法设置:收敛判断指标设置为1×10-10，最大迭代数设置为1000次，实时输出控制数为300。开启通用全局优化法，重复数为50次，控制迭代数为100次，收敛判断迭代数为20次。求得拟合结果见下表，计算时长为43.70s。可见:（1）4组试验的拟合结果普遍大于试验值和数值模拟值的1/300，相对于试验值1/300的相对误差分别为7.32%、9.29%、2.53%、11.19%；相对于数值模拟值1/300的相对误差分别为4.81%、4.55%、1.43%、8.90%；（2）T-1、T-2两组预测值相比于试验值和数值模拟值1/300的相对误差介于M-3和M-4之间，M-3作为参与拟合的数据样本之一，预测的相对误差最小，而M-4由于其L值没有在拟合数据库之内，其相对误差较大。