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遗忘因子最小二乘支持向量机及在陀螺仪漂移预测中的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
以陀螺仪漂移误差系数时间序列预测为对象,研究并提出了遗忘因子最小二乘支持向量机算法。构造了以多项式、径向基、小波函数为核函数的支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、遗忘因子最小二乘支持向量机(FFLSSVM),比较了它们用于强非线性测试集的泛化性能。实验结果表明:FFLSSVM比由相应核函数构成的SVM、LSSVM自适应性强、预测精度高;三种核函数生成L2(R)子空间上完备基的能力不同,导致三个FFLSSVM逼近任意目标函数的精度有差异;遗忘因子最小二乘小波核支持向量机可有效地用于陀螺漂移误差动态补偿、可靠性辅助决策、故障预测。 相似文献
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对基于最小二乘回归型支持向量机(LSSVR)的模拟电路故障诊断方法进行了研究。根据模型故障诊断原理,设计了LSSVR残差生成器,用遗传算法优化LSSVR参数,以残差的高阶统计量为故障特征识别电路故障。仿真结果表明:该法能有效识别模拟电路的故障,具一定的实用性。 相似文献
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针对微机械陀螺零偏受温度影响较大的问题,提出一种改进布谷鸟搜索算法(CS)和支持向量机(SVM)相结合的陀螺零偏温度补偿方法。首先,将平滑处理后的陀螺数据作为样本点,采用基于径向基核函数的支持向量机方法构建漂移模型,把数据从低维空间映射到高维空间进行线性拟合。然后,利用改进布谷鸟算法对支持向量机的惩罚参数、核函数参数以及不敏感系数进行优化,避免了人为选择参数的盲目性且提高了建立模型的精度。实验结果表明:经CS调节支持向量机算法补偿后,陀螺输出精度更高。与最小二乘分段拟合方法、BP神经网络方法相比,陀螺输出数据方差分别平均减小了63.2%、43.4%,最大误差分别平均减小71.63%、48.3%。 相似文献
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针对航天器精确预测与健康管理的需求,将粒子群算法、模糊数学与支持向量机的优势相结合,提出了一种粒子群模糊支持向量机预测方法。针对某卫星南帆板输出电流参量的预测实例,设计了总平均绝对误差、总平均绝对百分比误差、总均方根误差三个预测结果评价指标,对不同步长情况下的预测结果进行了比较,证明了粒子群优化模糊支持向量机预测方法的有效性。通过对比粒子群优化模糊支持向量机模型、灰色粒子群神经网络优化模型、粒子群神经网络模型、灰色模型预测的总平均绝对百分比误差,结果证明粒子群优化模糊支持向量机的预测精度和效率较高,在航天器参量预测领域具有较好的应用前景。 相似文献
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高分辨率多径时延测量算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种基于最小二乘准则的高分辨率多径信号时延测量方法。对参考信号作三阶样条插值获得每条多径信号最小二乘意义的最优估计,用每条多径信号的测量值重构接收信号,通过反复迭代使重构信号是接收信号最小二乘意义的最优估计,实现多径信号的时延测量。仿真结果表明:新算法在低信噪比、窄带信号条件下仍能获得较高的时延测量精度,性能优于MUSIC类时差测量算法。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的SAR平台定位 总被引:2,自引:0,他引:2
将SAR平台定位分解为粗略定位和精确定位两个阶段。首先,在SAR正侧视成像的条件 下,利用某个方位门内的所有控制点,采用非线性最小二乘平差粗略估计出SAR平台在该方 位时刻的空间位置,并从理论上推导了控制点的误差协方差矩阵到SAR平台定位的误差协方 差矩阵的传递规律。其次,利用各个方位时刻粗略估计的SAR平台位置,采用最小二乘支持 向量回归机精确估计SAR平台的运动方程,从而精确估计SAR平台在某个时刻的空间位置。仿 真试验表明,本文提出的方法能够精确地反演出SAR平台的空间位置。
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基于双近邻模式和最小二乘支持向量机的SAR景象匹配区选择 总被引:2,自引:1,他引:1
通过对景象匹配过程的分析,从模式识别的角度阐述了误匹配产生的原因.从避免误匹配的角度定义了双近邻度、最小距离以反映sAR景象的独特性和匹配的准确性,并结合反映地面景物稳定性的边缘密度,构建反映SAR景象适配性的分类特征向量.基于该分类特征向量,利用最小二乘支持向量机将SAR景象基准图子图划分为匹配正确的子图和匹配错误的子图,并由匹配正确的子图类构成sAR景象适配区.试验结果表明,提出的方法能够有效地规划出所需的SAR景象匹配区. 相似文献
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基于半参数建模的弹道目标实时滤波 总被引:1,自引:0,他引:1
设计弹道目标的实时跟踪滤波器时,精确的动态建模和测量系统误差自校准是提高滤波精度的重要手段。基于补偿最小二乘原理和Tikhonov正则化定理,将难于参数化的复杂运动成分和测量系统误差表示为非参数分量,建立了基于半参数化建模的弹道递推模型和实时滤波算法,并详细设计了半参数建模时所需的光滑因子、正则化矩阵和窗口宽度等建模参数的在线选取方法。仿真实验和实际数据的计算结果表明,非参数成分可以有效地补偿状态模型误差,且可在线校准测量系统误差,显著改善弹道估计精度。算法已初步应用于实际飞行任务,其中的递推建模方法和参数选择策略对其它实时滤波器的设计同样有参考价值。 相似文献
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针对导航卫星短期钟差预报精度和稳定度不高的问题,提出了一种基于改进粒子群优化(PSO)最小二乘支持向量机(LS-SVM)的卫星钟差预报方法。通过引进自适应改变的惯性权重和学习因子来提高粒子群算法的寻优能力,并将其应用到LS-SVM的参数优化中,避免人为选择参数的盲目性,提高了LS-SVM的泛化能力和预报精度。选取国际GPS服务组织(IGS)产品中四颗典型卫星的钟差数据,分别采用LS-SVM模型、神经网络模型和灰色系统模型进行短期钟差预报,计算结果表明:LS-SVM模型的预报精度优于其它两种模型,为导航卫星短期高精度钟差预报提供了新的思路。 相似文献