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ARIMA-SVR组合模型在卫星遥测参数预测中的应用
被引量：
7
1
作者
顾昕雨
肖志刚
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期306-312,共7页
为辅助卫星在轨运行提供决策分析支持,结合卫星遥测参数的时间序列特性,利用一种ARIMASVR组合预测方法,通过对卫星遥测参数进行预测,判定实际遥测数据是否处于正常范围。该组合模型利用ARIMA模型对预处理后的数据进行线性拟合,并利用SV...
为辅助卫星在轨运行提供决策分析支持,结合卫星遥测参数的时间序列特性,利用一种ARIMASVR组合预测方法,通过对卫星遥测参数进行预测,判定实际遥测数据是否处于正常范围。该组合模型利用ARIMA模型对预处理后的数据进行线性拟合,并利用SVR模型对数据的非线性部分进行补偿。以KX09卫星星敏A的温度遥测数据为基础,分别利用组合模型对短期及中期星敏A温度进行预测,得出短期和中期均方根误差(RMSE)分别为0.768和0.968,相比单一ARIMA模型,短中期RMSE分别提高46.2%和16.4%。此外,对该卫星陀螺B的x轴角速度进行了短中期预测:短期预测中,组合模型比单一ARIMA模型的RMSE提高71.2%;中期预测中,组合模型比单一ARIMA模型的RMSE提高64.2%。实验结果表明,ARIMA-SVR组合模型为保证卫星在轨正常运行提供了有效的决策分析支持。
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关键词
卫星正常运行
遥测参数预测
时间序列
ARIMA-SVR
组合模型
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职称材料
题名
ARIMA-SVR组合模型在卫星遥测参数预测中的应用
被引量：
7
1
作者
顾昕雨
肖志刚
机构
中国科学院国家空间科学中心
中国科学院大学
出处
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期306-312,共7页
基金
中国科学院科学卫星任务运控技术项目资助(Y829141A9S)。
文摘
为辅助卫星在轨运行提供决策分析支持,结合卫星遥测参数的时间序列特性,利用一种ARIMASVR组合预测方法,通过对卫星遥测参数进行预测,判定实际遥测数据是否处于正常范围。该组合模型利用ARIMA模型对预处理后的数据进行线性拟合,并利用SVR模型对数据的非线性部分进行补偿。以KX09卫星星敏A的温度遥测数据为基础,分别利用组合模型对短期及中期星敏A温度进行预测,得出短期和中期均方根误差(RMSE)分别为0.768和0.968,相比单一ARIMA模型,短中期RMSE分别提高46.2%和16.4%。此外,对该卫星陀螺B的x轴角速度进行了短中期预测:短期预测中,组合模型比单一ARIMA模型的RMSE提高71.2%;中期预测中,组合模型比单一ARIMA模型的RMSE提高64.2%。实验结果表明,ARIMA-SVR组合模型为保证卫星在轨正常运行提供了有效的决策分析支持。
关键词
卫星正常运行
遥测参数预测
时间序列
ARIMA-SVR
组合模型
Keywords
Satellite healthy operation
Telemetry parameter prediction
Time series
ARIMA-SVR combination model
分类号
V474 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ARIMA-SVR组合模型在卫星遥测参数预测中的应用
顾昕雨
肖志刚
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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