基于多智能体遗传算法优化的航空电子设备状态组合预测

• 作者: 张磊 欧阳中辉 赵建印 赵建忠
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 飞行器仪表、设备 参数估计 隐马尔可夫模型 最小二乘支持向量机 多智能体遗传算法 状态预测
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 727-734
• 页数: 8页
• 分类号: V241
• 字数: 5432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1093.2016.04.022

摘要

针对传统单一预测方法预测航空电子设备状态的不足,提出了将隐马尔可夫模型(HMM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的组合预测方法.采用多智能体遗传算法(MAGA)对HMM参数进行训练优化,克服了Baum-Welch算法易陷入局部最优解的缺陷,并在HMM建模过程中引入状态条件概率,以降低不确定性因素造成的影响.采用MAGA估计LS-SVM模型参数,并在参数估计的过程中采用剪枝法实现LS-SVM的稀疏性,从而达到提高LS-SVM泛化性能的目的.在此基础上构建了航空电子设备状态组合预测模型.实例分析结果验证了组合预测模型在预测精度、计算速度和稳定性方面的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张磊	海军航空工程学院科研部	58	157	6.0	7.0
2	欧阳中辉	海军航空工程学院兵器科学与技术系	65	262	8.0	12.0
3	赵建印	海军航空工程学院兵器科学与技术系	31	206	8.0	13.0
4	赵建忠	海军航空工程学院兵器科学与技术系	80	223	8.0	11.0