GM(1,1)和SVR的雷达电子部件状态趋势预测模型

• 作者: 刘飞 杨江平 黄建军
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达电子部件 状态趋势预测 GM(1,1)模型 支持向量机回归 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 150-153,156
• 分类号: TP277|TN95
• 字数: 3973字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2012.04.038

摘要

为提高雷达电子部件状态趋势预测的精度,根据测试数据特点,提出了基于GM(1,1)与支持向量机回归(SVR)的组合预测模型.采用粒子群优化算法分别对GM(1,1)和SVR模型进行了改进,提高了单一模型的预测精度.在此基础上,结合GM(1,1)模型对趋向性数据的预测优势和SVR模型对数据波动的强适应性,达到了取长补短、相得益彰的效果.实验结果表明该组合模型不但具有更高的预测精度,而且对不同预测对象有更强的适应能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨江平		72	562	13.0	21.0
2	刘飞		5	31	3.0	5.0
3	黄建军		9	91	3.0	9.0