基于EMD-SVR的光纤陀螺随机误差预测

• 作者: 戴邵武 毕新乐 许立科 陈强强
• 来源期刊: 导航定位与授时
• 学科: 航空航天
• 关键词: 光纤陀螺 经验模态分解 支持向量机 预测
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 仪表与部件
• 页码范围: 120-125
• 页数: 6页
• 分类号: V241.5+9
• 字数: 2979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19306/j.cnki.2095-8110.2020.01.018

摘要

为了提升光纤陀螺随机误差建模的准确性及补偿结果,提出了一种基于经验模态分解与支持向量机结合的随机误差预测方法.鉴于随机误差的非线性及不稳定性,直接进行预测时精度不高,采用经验模态分解对原始数据进行分解以降低时间序列的复杂程度;然后根据经验模态分解得到的各本征模态函数及趋势序列,构建基于支持向量机的预测模型;再将所得的各分量的预测结果综合以得到光纤陀螺随机误差的预测结果.以光纤陀螺随机误差数据作为验证,结果表明,相较于传统的预测方法,均方根误差与平均绝对误差分别降低了78.4％和75.5％,有效提高了回归精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴邵武		89	376	9.0	15.0
2	陈强强		10	15	2.0	3.0
3	许立科		6	8	2.0	2.0