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时序回归支持向量机在卫星振动预测中的应用
1
作者
付忠广
曹宏芳
齐敏芳
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015年第17期137-141,共5页
将支持向量机算法与时间序列原理相结合,可构造出基于时间序列的支持向量机模型。通过对大量遥感卫星振动数据进行分析,得出该卫星振动规律为有随机波动成分的简谐振动。应用时间序列的原理,动态更新模型训练集和预测集,构建基于时序回...
将支持向量机算法与时间序列原理相结合,可构造出基于时间序列的支持向量机模型。通过对大量遥感卫星振动数据进行分析,得出该卫星振动规律为有随机波动成分的简谐振动。应用时间序列的原理,动态更新模型训练集和预测集,构建基于时序回归的支持向量机在线预测模型。模型测试结果表明,这种方法可以比较准确有效地实现振动趋势的提前预测,为振动抑制措施的快速实现提供帮助。
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关键词
遥感卫星振动
支持向量机
时间序列
ARMA模型
在线预测
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职称材料
题名
时序回归支持向量机在卫星振动预测中的应用
1
作者
付忠广
曹宏芳
齐敏芳
机构
华北电力大学能源动力与机械工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015年第17期137-141,共5页
基金
国家自然科学基金项目(50776029
51036002)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(13XS12)
文摘
将支持向量机算法与时间序列原理相结合,可构造出基于时间序列的支持向量机模型。通过对大量遥感卫星振动数据进行分析,得出该卫星振动规律为有随机波动成分的简谐振动。应用时间序列的原理,动态更新模型训练集和预测集,构建基于时序回归的支持向量机在线预测模型。模型测试结果表明,这种方法可以比较准确有效地实现振动趋势的提前预测,为振动抑制措施的快速实现提供帮助。
关键词
遥感卫星振动
支持向量机
时间序列
ARMA模型
在线预测
Keywords
remote sensing satellite vibration
SVM
time series
ARMA model
online prediction
分类号
V233.7 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
时序回归支持向量机在卫星振动预测中的应用
付忠广
曹宏芳
齐敏芳
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015
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