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基于GA优化小波LS-SVR的惯性器件故障预报
被引:1
作者
:
蔡艳宁
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机构:
第二炮兵工程学院教研室
蔡艳宁
胡昌华
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机构:
第二炮兵工程学院教研室
胡昌华
机构
:
[1]
第二炮兵工程学院教研室
来源
:
系统工程与电子技术
|
2008年
/ 01期
关键词
:
最小二乘支持向量回归机;
小波核函数;
遗传算法;
惯性器件;
故障预报;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TN966 [各种体制的导航系统];
学科分类号
:
080401 ;
081105 ;
0825 ;
摘要
:
为了提高最小二乘支持向量回归机的性能,将Morlet小波核函数引入其中,形成了最小二乘小波支持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件,并在此基础上通过遗传算法进行参数选择,从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测,仿真实验结果表明了该方法的有效性和可行性,因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。
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相关论文
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[1]
一种基于Morlet小波核的约简支持向量机
[J].
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2006,
(08)
:848
-852+856
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2005,
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最小二乘Littlewood-Paley小波支持向量机
[J].
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赵银亮
.
信息与控制,
2005,
(05)
:94
-99
[4]
基于非平稳时间序列的陀螺漂移性能建模与预测方法研究
[J].
周志杰
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周志杰
;
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第二炮兵工程学院教研室
胡昌华
;
韩晓霞
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电光与控制,
2005,
(03)
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-26
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西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室!陕西
焦李成
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红外与毫米波学报,
2001,
(03)
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-227
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Optimal control by least squares support vector machines
[J].
Suykens, JAK
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Katholieke Univ Leuven, ESAT SISTA, Dept Elect Engn, B-3001 Heverlee, Belgium
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Suykens, JAK
;
Vandewalle, J
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De Moor, B
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.
NEURAL NETWORKS,
2001,
14
(01)
:23
-35
[7]
Least squares support vector machine classifiers
[J].
Suykens, JAK
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Vandewalle, J
.
NEURAL PROCESSING LETTERS,
1999,
9
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NEURAL NETWORKS[P]. PERRETT JAY;KING DANIEL.WO2004097733A3,2005-12-29
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[1]
一种基于Morlet小波核的约简支持向量机
[J].
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基于小波核LS-SVM的网络流量预测
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14
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1999,
9
(03)
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