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摘要:
为预测某导弹陀螺漂移趋势,以该陀螺漂移角速度时间序列为对象,建立基于最二乘支持向量机的非线性时间预测模型,提出了一种基于Hermite矩阵求逆引理的在线更新算法.介绍最小二乘支持向量机及其在线算法,针对在线更新时存在复杂的矩阵求逆运算,结合核扩展矩阵为实对称矩阵的特点,利用Hermite矩阵求逆引理递推求取核扩展矩阵.某导弹实测的陀螺漂移数据预测应用研究表明,模型在线更新的过程中,该算法能充分利用历史的训练结果和核扩展矩阵的特点来减小模型计算复杂度,运算速度快、预测精度高.
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文献信息
篇名 基于Hermite矩阵求逆的LSSVM在线预测算法研究
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 非线性系统 最小二乘支持向量机 自适应辨识 陀螺漂移预测 Hermite矩阵求逆
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 仿真建模理论与方法
研究方向 页码范围 1-6
页数 分类号 TP277
字数 语种 中文
DOI 10.16182/j.issn1004731x.joss.201701001
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 齐玉东 62 181 7.0 10.0
2 陈青华 27 64 5.0 6.0
3 姜学鹏 19 5 1.0 2.0
4 洪贝 20 8 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
非线性系统
最小二乘支持向量机
自适应辨识
陀螺漂移预测
Hermite矩阵求逆
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
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
总下载数(次)
35
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173926
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