本文關鍵詞： 混合建模 支持向量回歸(SVR) D-Markov機 小波 數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模　出處：《北京航空航天大學學報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：近年來,隨著計算能力的不斷提高,數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模方法受到了廣泛的關注,對單模式系統(tǒng)進行定量分析的建模方法獲得了諸多研究。然而,實際應用中大多數(shù)系統(tǒng)為多模式系統(tǒng),不但各個模式有著不同的連續(xù)行為,連續(xù)狀態(tài)還會在模式之間進行切換。針對這一情形,本文提出了經(jīng)驗概率混合自動機模型,并提出了針對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識別模式切換點,并在各個模式下單獨建立支持向量模型,最后使用D-Markov機整合模型。經(jīng)實例驗證,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】： 北京航空航天大學電子信息工程學院;西安衛(wèi)星測控中心宇航動力學國家重點實驗室;
【基金】：國家“973”計劃~~
【分類號】：TP18

【參考文獻】

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本文編號：1514477