支持向量回归在地面站资源评价模型中的应用

针对多遥感卫星地面站资源配置问题涉及的因素众多,而且仿真求解过程需要对不同场景的资源进行配置、调度,导致求解过程复杂、耗费时间较长的问题,提出了基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的资源评价模型。选取评价模型的评价指标,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)与灰色关联理论并通过仿真得到评价值,将仿真数据随机分为训练样本和测试样本,求解二次规划问题,并采用遗传算法对模型进行参数寻优。试验表明,该方法求解迅速,模型具有较好的拟合和泛化能力。