改进RVM的装备退化状态预测方法

为提高相关向量机(relevance vector machine,RVM)模型的预测精度,提出了一种改进RVM的装备退化状态预测方法。首先,通过构建一种方差高斯核函数(variance Gauss kernel function,VGKF)来提高核函数的全局性能和泛化能力;然后通过借鉴混沌序列局域预测法中邻近点个数的选取方法,利用H-Q准则(Hannan-Quinn rule)对训练空间预测嵌入维数进行优化,避免了主观选取的盲目性;最后提出一种线性搜索算法,优化确定核参数值。通过末制导雷达装备测试参数的预测实例,验证了改进RVM的有效性和优越性。