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441.
为了提高目标轨迹预测的精度以及预测模型的泛化能力,提出基于改进蝙蝠算法优化的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和集成学习理论目标机动轨迹预测模型。构建KELM模型,并采用改进的蝙蝠算法对KELM的参数进行优化;以优化后的KELM神经网络为弱预测器,结合集成学习算法生成强预测器,通过训练不断优化强预测的结构和参数,得到一种基于集成学习理论的目标机动轨迹预测模型;基于不同规模的样本,将所得预测模型与逆传播神经网络、支持向量机和极限学习机等模型进行对比分析。仿真结果表明:所提目标机动轨迹预测模型具有较好的预测精度和泛化能力。 相似文献
442.
针对经典有限集模型预测控制(FCS-MPC)算法在无位置传感器控制应用场合依赖电机参数匹配精度等问题,提出一种参数自适应设置改进的FCS-MPC预测控制算法,算法将系统干扰等未建模因素折算为改进模型的等效电压总误差,并依据Popov超稳定性定理推导出改进模型参数的自适应律,实现等效总误差和总电感在线辨识估计,进而推导出电机转位置观测器的辨识表达式,实现改进算法的自适应预测控制,结合补偿后低能滤波和均值修正有效消除直流偏置量,进一步提高位置观测精度.仿真实验结果表明,改进算法在电机不同工况和负载下能准确估计转子的位置,验证了算法的有效性. 相似文献
443.
空地弹药是打击地面目标的重要武器,科学预测其作战弹药消耗量十分重要.针对预测方法存在的目标函数构建不合理、约束条件设置不全面、时间要素缺乏等问题,提出了基于时序打击的空地弹药消耗预测模型.在火力分配方法的基础上,将作战过程分为多个阶段,综合考虑各种因素影响,以目标集合阶段指标完成度、出动架次数、飞机损失数和弹药消耗量的最小值作为目标函数,设置弹药储备、可用架次、飞机最大损失等约束条件,计算最优飞机-弹药-目标分配方案.定义的多要素目标函数有效解决了目标价值难以确定和目标函数组成单一的问题,提出的目标修复、架次损失、目标毁伤效果评估对弹药消耗影响的计算方法,使得预测模型更贴近作战实际.仿真算例结果表明:该方法合理有效、可操作性强,符合空地弹药打击特点,可为作战计划、弹药保障计划的制定提供有益借鉴. 相似文献
444.
在役考核中,对遥测参数进行监控与分析,是评估在轨卫星工作状态及健康状况的重要途径.为解决在线多任务故障预测问题,提出了结合长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的数据挖掘模型,并运用了一种基于误差反馈的权重自调整机制.利用某型卫星(含故障)遥测参数的仿真数据进行分析处理,实验结果表明:在线CNN-LSTM模型以最小的信息损失进行建模,对比单一模型以及传统的回归模型,CNN-LSTM模型不仅在测试集上取得了最小平均绝对百分比误差12.61%,同时模型预测性能在长时间预测中优于离线模型. 相似文献
445.
针对极端学习机(ELM)方法在预测建模过程中因参数随机生成导致的结果不确定性,提出了一种加速鱼群算法(AAFSA)优化极端学习机的锂离子电池剩余寿命预测方法.针对基本人工鱼群算法(AFSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解,通过自适应确定感知距离和移动步长加快收敛速度,并在随机移动时增加混沌扰动提高种群多样性改善AF... 相似文献
446.
欧钢 《国防科技大学学报》2001,23(1):66-72
流水时序调度是专用数字信号处理器高层综合中的一个困难而急待解决的问题 ,文中提出了一种有着鲜明物理意义的归一化定时数据流图 ,基于节点移动研究了合法流水调度变换的内部机理 ,从而证明从任一合法的初始流水调度出发 ,通过合法的节点移动可以搜索到设计空间中任何一个合法的流水调度。一个合法、完备的变换集 ,为寻优搜索的算法应用于流水调度解决了理论和算法实现问题。文中还给出了一些实验结果。 相似文献
447.
在对非线性时间序列的短期预测中经常采用局部线性化的预测算法 ,原有的算法使用普通最小二乘法 (LS)估计近似线性模型的参数。对于存在噪声的数据 ,该算法的数值稳定性较差。本文在对非线性空间进行局部线性化的基础上 ,采用正交最小二乘方法 (OLS)对线性模型同时进行结构选择与参数辨识 ,改善了数值的病态特性 ,增强了算法的稳定性 相似文献
448.
449.
在论证作战系统中时间与精度关系中,当位置误差压缩系数恒定时,曾引出了二乘滤波和一步预测采样点数不等式,在文献[2]进行了改进,本文最终给了二乘滤波与一步预测采样点数的精确结果。 相似文献
450.
战术互联网流量具有极强的动态时空特征,且与天气、高程等外部特征紧密相关,现有的网络流量预测模型不能很好地提取其复杂特征,提出了一种融合多源动态时空特征的战术互联网流量预测模型。首先,将外部特征与流量特征融合为多源特征;然后,提取当前时刻网络流量的空间特征,并对随时间变化的卷积权重迭代更新得到不同时间片下的空间特征信息;最后,通过时间卷积聚合当前和历史时刻的空间信息以预测下一时刻的多源动态时空流量。相比单一的基础模型,该方法在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)三种评估指标中效果均更好。 相似文献