基于机器学习的爆轰产物状态方程参数计算模型

本发明提供了一种基于机器学习的爆轰产物状态方程参数计算模型，该模型采用以下方法构建：步骤1，样本数据清洗；步骤2，计算模型构建：基于机器学习，分别采用不同种类的回归模型算法，构建高能炸药爆轰产物状态方程参数预估计算模型；所述的高能炸药爆轰产物状态方程参数预估计算模型即为计算模型。步骤2中，所述的回归模型算法为人工神经网络模型、支持向量机模型或最近邻模型。步骤3，计算模型训练。步骤4，计算模型性能评价。本发明所涉及的计算模型构建方法基于机器学习技术方法。在计算模型构建时考虑了多种不同回归模型的使用，能够较为准确的对不同类型高能炸药爆轰产物状态方程参数进行预估计算，具有广泛的适应性。