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应用支持向量回归估计预测陀螺误差系数
1
作者
焦巍
王宏力
刘光斌
《电光与控制》
北大核心
2006年第5期80-82,共3页
针对目前小样本容量陀螺误差系数预测精度不高的问题,本文将支持向量回归估计引入到陀螺误差系数的预测研究中。通过对某型陀螺某项误差系数的预测,并且对比分析该方法与目前通用的AR模型预测方法的预测效果,结果表明本文采用的支持向...
针对目前小样本容量陀螺误差系数预测精度不高的问题,本文将支持向量回归估计引入到陀螺误差系数的预测研究中。通过对某型陀螺某项误差系数的预测,并且对比分析该方法与目前通用的AR模型预测方法的预测效果,结果表明本文采用的支持向量回归估计具有更高的预测精度。
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关键词
支持向量机
支持向量回归估计
误差系数预测
AR模型
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职称材料
题名
应用支持向量回归估计预测陀螺误差系数
1
作者
焦巍
王宏力
刘光斌
机构
第二炮兵工程学院
出处
《电光与控制》
北大核心
2006年第5期80-82,共3页
文摘
针对目前小样本容量陀螺误差系数预测精度不高的问题,本文将支持向量回归估计引入到陀螺误差系数的预测研究中。通过对某型陀螺某项误差系数的预测,并且对比分析该方法与目前通用的AR模型预测方法的预测效果,结果表明本文采用的支持向量回归估计具有更高的预测精度。
关键词
支持向量机
支持向量回归估计
误差系数预测
AR模型
Keywords
support vector machines（SVM）
support vector regression（SVR）
error coefficients prediction
AR model
分类号
V241.5 [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
应用支持向量回归估计预测陀螺误差系数
焦巍
王宏力
刘光斌
《电光与控制》
北大核心
2006
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