本文關(guān)鍵詞：基于P系統(tǒng)的電磁環(huán)境參數(shù)預(yù)測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,隨著經(jīng)濟(jì)與科技的迅速發(fā)展,電磁環(huán)境日趨復(fù)雜,準(zhǔn)確預(yù)測電磁環(huán)境參數(shù)變化趨勢是頻譜管理的重要依據(jù),可以幫助決策者做出最優(yōu)方案。根據(jù)已有研究成果分析,現(xiàn)有無線電監(jiān)測電磁環(huán)境的預(yù)測生成與可視化研究還處于研究初期,主要工作集中在特定戰(zhàn)場環(huán)境的電磁環(huán)境仿真與可視化研究,還沒有基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的全景電磁環(huán)境預(yù)測生成與可視化的系統(tǒng)解決方案。為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足,提高無線電監(jiān)測智能化水平,掌握電磁環(huán)境參數(shù)的變化趨勢。本文將展開相關(guān)問題的研究,提出完整的算法與解決方案。本文的主要工作如下：(1)提出了一種基于P系統(tǒng)的混沌時間序列預(yù)測模型(P-LSSVM),該模型利用膜計(jì)算優(yōu)化算法對相空間重構(gòu)中的參數(shù)(延時Υ和嵌入維m)和最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)中的參數(shù)(懲罰因子γ和核參數(shù)σ)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。并把P-LSSVM模型用在電磁環(huán)境參數(shù)預(yù)測中。(2)提出了一種基于FCM的模糊Markov預(yù)測模型(FCM Fuzzy-Markov)。該模型首先用FCM算法對時間序列進(jìn)行模糊狀態(tài)劃分(每一個聚類中心代表一個狀態(tài)),其次利用隸屬函數(shù),計(jì)算時間序列任一個時刻的值,關(guān)于各個模糊狀態(tài)的隸屬度向量及轉(zhuǎn)移概率。最后,將預(yù)測點(diǎn)的隸屬度向量作為權(quán)重,利用聚類中心計(jì)算預(yù)測值。并將FCM Fuzzy-Markov模型用在電磁環(huán)境參數(shù)預(yù)測中。(3) P-LSSVM模型與FCM Fuzzy-Markov模型比較分析,通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)對于混沌時間序列預(yù)測,P-LSSVM模型比FCM Fuzzy-Markov模型效果更優(yōu)。
【關(guān)鍵詞】：P系統(tǒng) 最小二乘支持向量機(jī) 混沌時間序列 電磁環(huán)境參數(shù)預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：西華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O211.61;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意義9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 主要研究內(nèi)容11-12
• 1.3.1 基于P系統(tǒng)的混沌時間序列預(yù)測模型(P-LSSVM)11
• 1.3.2 基于P-LSSVM模型的電磁環(huán)境參數(shù)預(yù)測11
• 1.3.3 基于FCM的模糊Markov預(yù)測模型(FCM Fuzzy-Markov)11
• 1.3.4 基于FCM Fuzzy-Markov模型的電磁環(huán)境參數(shù)預(yù)測11-12
• 1.3.5 P-LSSVM模型與FCM Fuzzy-Markov模型比較分析12
• 1.4 論文的框架12-13
• 2 預(yù)備知識13-18
• 2.1 膜計(jì)算概述13-14
• 2.2 相空間重構(gòu)14
• 2.3 最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)回歸14-15
• 2.4 FCM算法15-16
• 2.5 Markov預(yù)測模型16-18
• 3 基于P系統(tǒng)的混沌時間序列預(yù)測模型(P-LSSVM)18-40
• 3.1 引言18
• 3.2 細(xì)胞狀膜結(jié)構(gòu)的建立及對象的生成18-19
• 3.3 適應(yīng)度函數(shù)構(gòu)造19
• 3.4 運(yùn)算規(guī)則的選擇19-20
• 3.5 參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化算法具體步驟20-21
• 3.6 基于P-LSSVM模型的電磁環(huán)境參數(shù)預(yù)測21-39
• 3.6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源21-22
• 3.6.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理22-23
• 3.6.3 參比模型及評價標(biāo)準(zhǔn)23-24
• 3.6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果24-39
• 3.6.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析39
• 3.7 小結(jié)39-40
• 4 基于FCM的模糊Markov預(yù)測模型(FCM Fuzzy-Markov)40-46
• 4.1 引言40
• 4.2 模糊狀態(tài)劃分40-41
• 4.3 計(jì)算轉(zhuǎn)移概率及轉(zhuǎn)移概率矩陣41
• 4.4 對未來時刻n+1做預(yù)測41-42
• 4.5 基于FCM Fuzzy-Markov模型的電磁環(huán)境參數(shù)預(yù)測42-45
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源42-43
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果43-45
• 4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析45
• 4.6 小結(jié)45-46
• 5 P-LSSVM模型與FCM Fuzzy-Markov模型比較實(shí)驗(yàn)46-50
• 5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源46
• 5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果46-48
• 5.2.1 單步預(yù)測46-47
• 5.2.2 多步預(yù)測47-48
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析48-49
• 5.4 小結(jié)49-50
• 6 總結(jié)與展望50-51
• 6.1 全文工作總結(jié)50
• 6.2 未來研究方向50-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及科研成果55-56
• 發(fā)表的論文55
• 負(fù)責(zé)及參加的科研項(xiàng)目55-56
• 致謝56

【相似文獻(xiàn)】

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