南方玉米籽粒联合收获机清选装置参数优化与试验 被引量：1

1

作者 刘志 季邦 +2 位作者 王修善 范荣巍 谢方平 《江西农业大学学报》 北大核心 2025年第3期791-802,共12页

【目的】针对南方丘陵地区玉米籽粒联合收获机在清选作业中籽粒含杂率和清选损失率偏高的问题,通过优化清选装置结构和工作参数,提升清选效率,降低籽粒含杂率和清选损失率。【方法】对清选装置的工作原理进行了系统分析,并针对尾部逐稿... 【目的】针对南方丘陵地区玉米籽粒联合收获机在清选作业中籽粒含杂率和清选损失率偏高的问题,通过优化清选装置结构和工作参数,提升清选效率,降低籽粒含杂率和清选损失率。【方法】对清选装置的工作原理进行了系统分析,并针对尾部逐稿器结构进行了优化设计。在此基础上,设计了一种以鱼鳞筛为主体结构的风机转速、振动频率和鱼鳞筛开度参数可调的玉米清选试验台。通过单因素试验,选取风机转速、振动频率和鱼鳞筛开度作为主要影响因素,以籽粒含杂率和清选损失率为评价指标,确定了各因素的最佳参数范围。随后,采用三因素三水平响应曲面试验,建立了各因素与评价指标之间的回归数学模型,并利用Design Expert 13.0软件对模型进行求解,得出最佳参数组合。最后,将优化后的参数应用于清选试验台和4YZ-2玉米联合收获机,分别进行了验证试验和田间试验,以评估优化效果。【结果】单因素试验结果表明,风机转速、振动频率和鱼鳞筛开度对清选性能具有显著影响。最佳参数范围为:风机转速1500~1700 r/min、振动频率540~580 r/min、鱼鳞筛开度16~20 mm。响应曲面试验进一步优化了参数组合,得出最佳参数为:风机转速1604.3 r/min、振动频率540.0 r/min、鱼鳞筛开度18.1 mm,此时对应的籽粒含杂率与清选损失率分别为2.21%和0.9%。将此参数取整后的验证试验结果显示,最佳参数组合下的籽粒含杂率与清选损失率分别为2.304%和0.73%。田间试验结果表明,当籽粒含水率为27.8%时,籽粒含杂率为2.13%,清选损失率为0.98%。【结论】验证试验和田间试验结果与回归模型的预测值较为接近,表明所建立的回归模型具有较高的可信度,优化结果有效。本研究通过优化清选装置的结构和工作参数,降低了籽粒含杂率和清选损失率,为玉米籽粒联合收获机清选性能的改善提供了可靠的理论依据。 展开更多

关键词 玉米籽粒联合收获机 清选装置 参数优化 籽粒含杂率 清选损失率 鱼鳞筛

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基于遗传算法对支持向量机模型中参数优化 被引量：19

2

作者 袁玉萍 胡亮 周志坚 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第19期5016-5018,共3页

支持向量机是基于统计学习理论的结构风险最小化原理基础上提出来的一种学习算法,其在理论上保证了模型的最大泛化能力。针对支持向量机结构参数的选取在没有理论支持,选取又比较困难的情况下,对影响模型分类能力的相关参数进行了研究,... 支持向量机是基于统计学习理论的结构风险最小化原理基础上提出来的一种学习算法,其在理论上保证了模型的最大泛化能力。针对支持向量机结构参数的选取在没有理论支持,选取又比较困难的情况下,对影响模型分类能力的相关参数进行了研究,提出了一种基于遗传算法和十折交叉检验相结合的遗传支持向量机(GA-SVM)算法,利用遗传算法的全局搜索特性得到支持向量机(SVM)的最优参数值,并用算例表明了此算法有效提高了分类的精度和效率。 展开更多

关键词 支持向量机 遗传算法 参数优化 十折交叉 核函数

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基于粒子群优化的核主元分析特征的提取技术 被引量：14

3

作者 魏秀业 潘宏侠 王福杰 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期162-166,共5页

针对核主元分析在参数设置上的盲目性,提出应用粒子群优化算法优化核函数参数,并将核主元分析应用于特征提取中。首先建立核函数参数优化的数学模型,然后应用加速度自适应粒子群优化算法对其寻优,并通过Iris数据集进行仿真研究,验证其... 针对核主元分析在参数设置上的盲目性,提出应用粒子群优化算法优化核函数参数,并将核主元分析应用于特征提取中。首先建立核函数参数优化的数学模型,然后应用加速度自适应粒子群优化算法对其寻优,并通过Iris数据集进行仿真研究,验证其提取特征的有效性。将优化的核主元分析方法应用于齿轮箱典型故障的特征提取中,结果表明:参数优化的核主元分析能有效降低齿轮箱特征向量的维数,较线性主元分析取得更好的故障识别效果。该方法在机械故障信号的非线性特征提取中具有优势。 展开更多

关键词 粒子群优化 核主元分析 特征提取 核函数参数 故障诊断 齿轮箱

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支持向量机在短期负荷预测中的应用概况 被引量：53

4

作者 王奔 冷北雪 +2 位作者 张喜海 单翀皞 从振 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期115-121,共7页

全面总结了支持向量机(SVM)在短期负荷预测中的应用概况,并从SVM的原理出发,对比人工神经网络方法,从本质上阐述了SVM方法在短期负荷预测中应用的优越性。同时针对SVM在应用中存在的问题,包括数据预处理、核函数构造及选取和参数优化的... 全面总结了支持向量机(SVM)在短期负荷预测中的应用概况,并从SVM的原理出发,对比人工神经网络方法,从本质上阐述了SVM方法在短期负荷预测中应用的优越性。同时针对SVM在应用中存在的问题,包括数据预处理、核函数构造及选取和参数优化的方法,做出分析,并归纳了现行的解决方法。从SVM算法用于负荷预测的机理及提高预测精度和速度的角度,对于一系列SVM的改进方法,全面地进行了归纳,并提出需进一步探讨的关键问题。最后对基于SVM的短期负荷预测所需注意的关键问题做出总结,并提出建议。 展开更多

关键词 支持向量机 人工神经网络 短期负荷预测 数据预处理 核函数 参数优化 混合预测方法

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说话人识别中支持向量机核函数参数优化研究 被引量：50

5

作者 刘祥楼 贾东旭 +1 位作者 李辉 姜继玉 《科学技术与工程》 2010年第7期1669-1673,共5页

在基于SVM的说话人识别系统研究中,如何获得理想的识别率是亟待解决的问题。SVM核函数是众多影响识别率因素中最明显的。该系统提高识别率的技术关键是SVM核函数的选取及其参数优化。为此,在对三种常用核函数的特点进行研究的基础上,利... 在基于SVM的说话人识别系统研究中,如何获得理想的识别率是亟待解决的问题。SVM核函数是众多影响识别率因素中最明显的。该系统提高识别率的技术关键是SVM核函数的选取及其参数优化。为此,在对三种常用核函数的特点进行研究的基础上,利用网格搜索法来分别进行参数优选,通过实际语音的训练和识别验证识别效果。目前优选参数可以实现识别率≥99.9%且识别时间<0.1 s。 展开更多

关键词 支持向量机 说话人识别 核函数 参数优化 网格搜索法

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基于几何判据的SVM参数快速选择方法 被引量：7

6

作者 杨紫微 王儒敬 +2 位作者 檀敬东 应磊 苏雅茹 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第17期206-209,共4页

支持向量机中核函数及其参数的选择具有重要意义。提出一种基于高斯核函数的支持向量机参数对快速求取方法,根据支持向量之间的几何判据,结合线性搜索法完成参数寻优,具有简单、计算量小、易于实现的优点。实验结果表明,该方法较好地解... 支持向量机中核函数及其参数的选择具有重要意义。提出一种基于高斯核函数的支持向量机参数对快速求取方法,根据支持向量之间的几何判据,结合线性搜索法完成参数寻优,具有简单、计算量小、易于实现的优点。实验结果表明,该方法较好地解决了高斯核函数参数在实际使用中不易确定的问题,且运算速度高于原有方法。 展开更多

关键词 支持向量机 参数优化 高斯核函数

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基于进化高斯过程回归算法的隧道工程弹塑性模型参数反演 被引量：9

7

作者 刘开云 方昱 刘保国 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期883-889,共7页

学习机器性能是决定智能位移反分析效果的关键,针对现有智能反分析存在的问题,将高斯过程回归(Gaussian Process Regression,简称GPR)引入隧道工程计算模型参数的反演,并采用单一各向同性核函数之和作为GPR的组合核函数以提高其泛化性... 学习机器性能是决定智能位移反分析效果的关键,针对现有智能反分析存在的问题,将高斯过程回归(Gaussian Process Regression,简称GPR)引入隧道工程计算模型参数的反演,并采用单一各向同性核函数之和作为GPR的组合核函数以提高其泛化性能。为克服传统共轭梯度法优化求取最优GPR超参数的缺陷,改用十进制遗传算法替代共轭梯度法在训练过程中搜索GPR最优超参数,并编制了相应的计算程序。结合北口隧道施工监测进行了算法程序的应用,并与进化–单一核函数高斯过程回归算法和进化支持向量回归(SVR)算法的应用结果作了对比,结果表明本文提出的进化高斯过程算法显著提高了反演精度,可以应用于岩土工程计算模型参数的反演辨识,并为类似工程提供了借鉴。 展开更多

关键词 隧道工程 数值计算 参数辨识 高斯过程 组合核函数 遗传算法

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组合核函数多支持向量机的直线电机建模 被引量：3

8

作者 赵吉文 汪娅骅 +4 位作者 陈盼盼 黄健 刘凯 谢芳 张梅 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期90-95,共6页

为了研究永磁同步直线电机结构参数优化中快速计算问题,提出一种基于组合核函数多输出支持向量机的电机非参数建模方法。通过分析各种核函数的性质,构造高阶多项式和低阶多项式核函数的组合,利用交叉验证的方法对惩罚参数C进行选择,建... 为了研究永磁同步直线电机结构参数优化中快速计算问题,提出一种基于组合核函数多输出支持向量机的电机非参数建模方法。通过分析各种核函数的性质,构造高阶多项式和低阶多项式核函数的组合,利用交叉验证的方法对惩罚参数C进行选择,建立永磁直线电机的多输出支持向量机模型。以U型永磁同步直线电机为对象进行仿真和实验,结果表明,利用该方法建立的模型较单一核函数模型,其计算精度有所提高,可达到94%以上,并且该模型的计算效率能够满足电机优化计算中大规模的计算问题。 展开更多

关键词 永磁同步直线电机 组合核函数 多支持向量机 交叉验证 参数优化

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基于粒子群优化的核主元分析的故障状态识别 被引量：4

9

作者 魏秀业 潘宏侠 +1 位作者 黄晋英 王福杰 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2009年第12期1546-1550,共5页

提出一种基于粒子群优化的核主元分析的方法,并将其应用于齿轮箱的故障状态识别中。综合考虑样本的类内散布和类间散布,建立了核函数参数优化的适应度函数,应用加速度自适应粒子群优化算法对其寻优,将优化的核主元分析方法应用于齿轮箱... 提出一种基于粒子群优化的核主元分析的方法,并将其应用于齿轮箱的故障状态识别中。综合考虑样本的类内散布和类间散布,建立了核函数参数优化的适应度函数,应用加速度自适应粒子群优化算法对其寻优,将优化的核主元分析方法应用于齿轮箱故障状态识别中,并与主元分析的识别结果进行比较。结果表明:基于粒子群优化的核主元分析技术,通过优化核参数减少了其设置的盲目性,可有效地识别齿轮箱的不同故障状态,且故障识别结果优于主元分析。结论是:基于粒子群优化的核主元分析对于机械故障的非线性特征提取具有优势,有利于复杂机械的故障状态识别。 展开更多

关键词 粒子群优化 核主元分析 核函数参数 特征提取 齿轮箱状态识别

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空中目标威胁的ABC-RVM评估方法 被引量：5

10

作者 牛军锋 甘旭升 +2 位作者 刘影 韦刚 刘飞 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2022年第4期63-68,74,共7页

为改善防空作战中对空中目标威胁的判断决策能力,提出了一种基于蜂群(ABC)算法和相关向量机(RVM)的空中目标威胁评估方法。从防空作战的实际出发,依据数理统计分析构建空中目标威胁指标体系;采用ABC算法优化多核RVM的相关参数,构建空中... 为改善防空作战中对空中目标威胁的判断决策能力,提出了一种基于蜂群(ABC)算法和相关向量机(RVM)的空中目标威胁评估方法。从防空作战的实际出发,依据数理统计分析构建空中目标威胁指标体系;采用ABC算法优化多核RVM的相关参数,构建空中目标威胁评估模型。仿真分析表明,该方法是一种精度较高的空中目标威胁评估方法,在各项精度指标上均优于单一Gauss核或单一Sigmoid核的RVM方法,从而证实它的有效性和可行性。 展开更多

关键词 目标威胁评估 核函数 参数优化 相关向量机 蜂群算法

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特征选择和分类器优化耦合的网络入侵检测 被引量：2

11

作者 刘冬冬 王峰 +1 位作者 牛磊 郭博 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第20期87-90,共4页

针对网络入侵中特征选择与分类器参数不匹配问题,提出一种特征选择和分类器优化耦合的网络入侵检测模型(F-SVM)。通过径向基核函数将网络特征的评估标准映射至高维空间进行计算,建立网络特征评估和后续网络入侵分类器之间的联系,在特征... 针对网络入侵中特征选择与分类器参数不匹配问题,提出一种特征选择和分类器优化耦合的网络入侵检测模型(F-SVM)。通过径向基核函数将网络特征的评估标准映射至高维空间进行计算,建立网络特征评估和后续网络入侵分类器之间的联系,在特征选择阶段解决了分类器的参数设计问题,建立网络入侵检测模型,并采用KDD 99数据集对F-SVM的性能进行测试。结果表明,F-SVM不仅可以消除无用、冗余特征,网络特征的维数显著降低,而且获得了网络入侵分类器的最优参数,从而提高了网络入侵检测的正确率和检测效率。 展开更多

关键词 特征选择 分类器 网络入侵 参数优化 核函数参数

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基于DNPSO的支持向量机的发动机故障诊断 被引量：3

12

作者 聂立新 张天侠 +1 位作者 张丽萍 郭立新 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期571-575,共5页

设定了基于粒子序号和粒子邻居数量的动态邻域粒子群模式,并通过田口试验分析了6种测试函数的优化性能,选定了粒子群算法的惯性权重、粒子邻居数量及加速系数等参数的较优渐变模式,建立了具有较为广泛适应性且运算量相对较低的动态邻域... 设定了基于粒子序号和粒子邻居数量的动态邻域粒子群模式,并通过田口试验分析了6种测试函数的优化性能,选定了粒子群算法的惯性权重、粒子邻居数量及加速系数等参数的较优渐变模式,建立了具有较为广泛适应性且运算量相对较低的动态邻域粒子群模型.利用该模型优化了支持向量机的惩罚参数和核函数评估参数,在发动机的故障特征识别过程中,通过与BP神经网络及标准粒子群算法优化参数的支持向量机等分类器的比较,动态邻域粒子群算法优化的支持向量机具有较高的特征识别能力和较强的鲁棒性. 展开更多

关键词 支持向量机 粒子群优化算法 动态邻域 田口试验 惩罚参数 核函数评估参数 故障诊断

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基于改进PSO算法的混合核SVM算法 被引量：7

13

作者 徐中宇 苏明玉 姚庆安 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期625-630,共6页

提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的优化混合核支持向量机(SVM)算法(ILPSO),解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题.该算法通过限定粒子的速度、搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性,得到了参数的最佳组合.仿... 提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的优化混合核支持向量机(SVM)算法(ILPSO),解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题.该算法通过限定粒子的速度、搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性,得到了参数的最佳组合.仿真实验表明,该算法能更快速、有效地获得参数的最优值. 展开更多

关键词 粒子群优化 混合核函数 支持向量机 参数优化

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对地攻击型无人机作战效能多核RVM评估模型 被引量：3

14

作者 李永新 陈双艳 +1 位作者 甘旭升 李双峰 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第10期16-20,共5页

为了更充分地发挥对地攻击型无人机的作战潜力,提出了一种基于萤火虫优化算法(FOA)与相关向量机(RVM)的无人机作战效能评估模型。首先,根据无人机特点和战场需求,从数理统计角度建立了对地攻击型无人机作战效能评估指标体系;然后,针对... 为了更充分地发挥对地攻击型无人机的作战潜力,提出了一种基于萤火虫优化算法(FOA)与相关向量机(RVM)的无人机作战效能评估模型。首先,根据无人机特点和战场需求,从数理统计角度建立了对地攻击型无人机作战效能评估指标体系;然后,针对单一核函数的不足,采用多项式核函数和高斯核函数为RVM构造了混合核函数;最后,基于所构建的评估指标体系,采用FOA算法优化多核RVM的相关参数,构建对地攻击型无人机作战效能评估模型。仿真分析表明,该模型取得了较高的评估精度,在各项评价指标上均优于单一的高斯核或多项式核的RVM模型,从而证实其有效性和可行性。 展开更多

关键词 无人机 作战效能 核函数 参数优化 相关向量机 萤火虫优化算法

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基于加权精度的ε-SVR组合参数优化 被引量：5

15

作者 孙林凯 金家善 耿俊豹 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1820-1823,共4页

针对支持向量机参数的选取还没有一套完整的理论支撑,提出以加权精度来评价某一组参数的预测效果。通过循环交叉验证和全局变步长的方法,对最优参数进行搜索。考虑参数间的相互影响,研究参数的组合形式对精度的影响,确定参数的最优组合... 针对支持向量机参数的选取还没有一套完整的理论支撑,提出以加权精度来评价某一组参数的预测效果。通过循环交叉验证和全局变步长的方法,对最优参数进行搜索。考虑参数间的相互影响,研究参数的组合形式对精度的影响,确定参数的最优组合形式。实例分析表明,参数的最优组合能够提高支持向量机对设备费用的预测精度。 展开更多

关键词 费用预测 循环交叉验证 ε-支持向量回归机 最优参数 核函数

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基于遗传算法的电路故障诊断超参数优化算法框架 被引量：3

16

作者 唐静 胡云安 肖支才 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第3期13-16,共4页

针对基于SVM的模拟电路故障诊断中诊断参数的调节是通过试凑法或按照全局最优的原则确定的,没有考虑实际诊断要求,无法进行各诊断环节参数同时调整优化的现状。提出一种适应度模型用于遗传算法参数寻优,把实际电路诊断要求量化成参数指... 针对基于SVM的模拟电路故障诊断中诊断参数的调节是通过试凑法或按照全局最优的原则确定的,没有考虑实际诊断要求,无法进行各诊断环节参数同时调整优化的现状。提出一种适应度模型用于遗传算法参数寻优,把实际电路诊断要求量化成参数指标引入模拟电路故障诊断的优劣评估中;建立了基于遗传算法的电路诊断模型参数闭环寻优框架,对诊断系统的各部分参数优化进行整体度量,并分析了参数搜索算法的收敛性。通过实例诊断分析了闭环故障诊断参数寻优框架下各部分的参数制定对决策的影响,说明了建立的闭环故障诊断模型参数寻优框架和搜索算法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 核函数 遗传算法 模拟电路 故障诊断 支持向量机 参数优化

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基于KPCA-PSO-RBF-SVM的矿井突水水源识别模型 被引量：6

17

作者 温廷新 孔祥博 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第1期6-11,共6页

为对矿井突水水源进行识别以减少矿井突水事故的发生,提出了粒子群(PSO)结合RBF核参数优化的SVM模型,并使用核主成分分析法(KPCA)对选取水源特征指标进行高效降维.根据水源离子敏感性选取了8种水化学指标(K+、Na+、Mg2+、Ga2+、HCO3-、... 为对矿井突水水源进行识别以减少矿井突水事故的发生,提出了粒子群(PSO)结合RBF核参数优化的SVM模型,并使用核主成分分析法(KPCA)对选取水源特征指标进行高效降维.根据水源离子敏感性选取了8种水化学指标(K+、Na+、Mg2+、Ga2+、HCO3-、Cl-、F-、SO42-)作为突水水源识别特征参数.使用基于最大方差关联度准则的核参数选择方法并结合粒子群算法构造参数优化算法,使用参数优选后的支持向量机模型对90组突水水源识别训练数据进行模型训练,用其余32组数据进行测试,模型实测效果与Logistic模型、PCA-Fisher模型以及PSO-SVM模型进行对比,结果表明:采用径向基核函数优化的支持向量机模型能够选取较优参数,模型实测平均准确率为93.75%,误差明显低于其他模型,证明了该模型能精准且高效地识别矿井突水水源. 展开更多

关键词 矿井突水 支持向量机 参数优化 径向基核函数 粒子群算法

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基于Fisher判别准则的故障分类器核函数参数优化研究 被引量：2

18

作者 何学文 付静 +1 位作者 汪峰锁 孙林 《机床与液压》 北大核心 2008年第11期189-191,共3页

核函数选择及其参数优化对提高支持向量机分类性能是极其重要的。针对支持向量机故障分类器的核参数优化问题,讨论了以Fisher判别准则为目标函数的核函数参数优化的原理,提出了基于Fisher判别准则和固定步长优化算法相结合的核函数参数... 核函数选择及其参数优化对提高支持向量机分类性能是极其重要的。针对支持向量机故障分类器的核参数优化问题,讨论了以Fisher判别准则为目标函数的核函数参数优化的原理,提出了基于Fisher判别准则和固定步长优化算法相结合的核函数参数优化算法。依据该算法实现了故障分类器的核参数优化,并应用于转子试验台不平衡和不对中故障的分类器中。理论分析和实验结果表明,通过这种参数优化算法能够提高分类器的分类性能,并且具有算法简单、优化效率高等优点。 展开更多

关键词 支持向量机 故障分类器 核函数 参数优化

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基于自适应核参数优化的小波核相关向量机算法 被引量：2

19

作者 高明哲 许爱强 张伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期245-249,共5页

传统相关向量机算法在处理大规模数据集时训练速度较慢,并且高斯径向核无法完备表示特征空间。为此,基于自适应核参数优化,提出一种小波核相关向量机算法。以小波核作为基函数,在训练中,采取增量学习流程实现各个小波核参数的快速自适... 传统相关向量机算法在处理大规模数据集时训练速度较慢,并且高斯径向核无法完备表示特征空间。为此,基于自适应核参数优化,提出一种小波核相关向量机算法。以小波核作为基函数,在训练中,采取增量学习流程实现各个小波核参数的快速自适应优化。将提出算法应用于混沌时间序列预测及UCI数据集分类实验,结果表明,自适应参数优化小波相关向量机算法在预测精度、训练速度上均优于传统相关向量机算法。 展开更多

关键词 相关向量机 小波核函数 自适应参数优化 增量学习 稀疏度先验

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基于SABA优化的Volterra级数空战目标机动轨迹预测 被引量：4

20

作者 李战武 彭明毓 +3 位作者 高春庆 杨爱武 徐安 方诚喆 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期503-513,共11页

目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题,通过分析并结合目标机动轨迹时序数据所具备的混沌特性,引入Volterra泛函级数模型进行目标机动轨迹预测。为解决Vol... 目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题,通过分析并结合目标机动轨迹时序数据所具备的混沌特性,引入Volterra泛函级数模型进行目标机动轨迹预测。为解决Volterra泛函级数模型中存在高阶核函数难以求解的问题,利用变异机制和自适应步长控制机制改进蝙蝠算法的寻优能力,进而构建了一种基于自适应蝙蝠算法(SABA)优化的Volterra泛函级数目标机动轨迹预测模型,并利用优化后不同阶数的Volterra泛函级数模型对目标未来机动轨迹进行预测。仿真实验中,通过与其他优化算法改进的Volterra泛函级数模型的预测精度对比,验证了所提预测模型的可行性,同时也说明了二阶Volterra泛函级数模型更加适用于目标机动轨迹预测。 展开更多

关键词 轨迹预测 Volterra泛函级数模型 核参数优化 自适应蝙蝠算法 截断阶数

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