發(fā)布時(shí)間：2018-05-13 06:31

  本文選題：非線性系統(tǒng) + 最小二乘支持向量機(jī)�。� 參考：《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：為預(yù)測某導(dǎo)彈陀螺漂移趨勢,以該陀螺漂移角速度時(shí)間序列為對象,建立基于最小二乘支持向量機(jī)的非線性時(shí)間預(yù)測模型,提出了一種基于Hermite矩陣求逆引理的在線更新算法。介紹最小二乘支持向量機(jī)及其在線算法,針對在線更新時(shí)存在復(fù)雜的矩陣求逆運(yùn)算,結(jié)合核擴(kuò)展矩陣為實(shí)對稱矩陣的特點(diǎn),利用Hermite矩陣求逆引理遞推求取核擴(kuò)展矩陣。某導(dǎo)彈實(shí)測的陀螺漂移數(shù)據(jù)預(yù)測應(yīng)用研究表明,模型在線更新的過程中,該算法能充分利用歷史的訓(xùn)練結(jié)果和核擴(kuò)展矩陣的特點(diǎn)來減小模型計(jì)算復(fù)雜度,運(yùn)算速度快、預(yù)測精度高。
[Abstract]:In order to predict the drift trend of a missile gyroscope, a nonlinear time prediction model based on least square support vector machine (LS-SVM) was established, and an online updating algorithm based on Hermite matrix inverse Lemma was proposed. This paper introduces the least square support vector machine and its on-line algorithm. In view of the complex matrix inversion operation in on-line updating and the feature that the kernel expansion matrix is a real symmetric matrix, the kernel expansion matrix is obtained by Hermite matrix inverse Lemma recursion. The research on prediction of gyroscope drift data measured by a missile shows that the algorithm can make full use of the historical training results and the characteristics of kernel expansion matrix to reduce the computational complexity of the model. The prediction accuracy is high.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61174031)
【分類號】：TP18

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本文編號：1882071