本文關(guān)鍵詞： 混合建模 支持向量回歸(SVR) D-Markov機(jī) 小波 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模　出處：《北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：近年來(lái),隨著計(jì)算能力的不斷提高,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模方法受到了廣泛的關(guān)注,對(duì)單模式系統(tǒng)進(jìn)行定量分析的建模方法獲得了諸多研究。然而,實(shí)際應(yīng)用中大多數(shù)系統(tǒng)為多模式系統(tǒng),不但各個(gè)模式有著不同的連續(xù)行為,連續(xù)狀態(tài)還會(huì)在模式之間進(jìn)行切換。針對(duì)這一情形,本文提出了經(jīng)驗(yàn)概率混合自動(dòng)機(jī)模型,并提出了針對(duì)該模型的基于支持向量回歸(SVR)的多模式定性定量混合建模方法。該方法使用小波技術(shù)識(shí)別模式切換點(diǎn),并在各個(gè)模式下單獨(dú)建立支持向量模型,最后使用D-Markov機(jī)整合模型。經(jīng)實(shí)例驗(yàn)證,該方法與傳統(tǒng)支持向量回歸模型的穩(wěn)定性接近,但精確程度顯著提高。
[Abstract]:In recent years, with the continuous improvement of computing power, data-driven modeling methods have received extensive attention. Modeling methods for quantitative analysis of single-mode systems have been studied. In practical applications, most systems are multi-mode systems, which not only have different continuous behaviors, but also switch between patterns. In this paper, an empirical probabilistic hybrid automaton model is proposed. A multi-pattern qualitative and quantitative hybrid modeling method based on support vector regression (SVR) for this model is proposed. The wavelet technique is used to identify pattern switching points, and support vector models are established separately in each mode. Finally, D-Markov machine integration model is used. It is proved by an example that the stability of this method is close to that of the traditional support vector regression model, but the accuracy is improved significantly.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;西安衛(wèi)星測(cè)控中心宇航動(dòng)力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家“973”計(jì)劃~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1514477