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摘要:
为了提高遥测数据预测的精度和实时性,针对遥测数据的非平稳性和周期性特点,引入小波分析的预测技术,提出了一种对遥测数据序列进行不同频段上的分解方法:遥测数据时间序列依据选定的N阶多贝西小波和分解尺度值2分解为低频分量和高频分量,针对不同分量建立了基于马特拉算法、周期自回归模型和指数平滑法的时间序列短期预测模型,各分量预测结果经小波变换的逆算法重构后输出.仿真实验结果表明该方法满足遥测数据工程预测要求,能够有效地解决遥测数据的短期预测问题.通过对遥测数据短期预测结果的研究分析可提前判断卫星潜在的趋势,为指挥人员的正确决策提供科学依据.
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文献信息
篇名 马特拉算法在遥测数据短期预测中的应用
来源期刊 武汉工程大学学报 学科 工学
关键词 马特拉算法 周期自回归模型 指数平滑法 短期预测
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 73-78
页数 6页 分类号 TP391
字数 4460字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-2869.2014.02.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱变 周口师范学院计算机科学与技术学院 13 16 2.0 3.0
2 朱海 周口师范学院计算机科学与技术学院 28 55 4.0 6.0
3 任国恒 周口师范学院计算机科学与技术学院 22 60 5.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
马特拉算法
周期自回归模型
指数平滑法
短期预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
武汉工程大学学报
双月刊
1674-2869
42-1779/TQ
大16开
武汉市江夏区流芳大道特1号,武汉工程大学流芳校区,西北区1号楼504学报编辑部收
1979
chi
出版文献量(篇)
3719
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