改进灰色残差模型在航迹预测中的应用

为了提高航迹预测的准确度,加强对来袭目标的打击效果,提出一种改进灰色残差模型对目标航迹进行预测.该方法将灰色GM(1,1)模型与支持向量回归机相结合,通过对原始航迹数据建立灰色模型得到预测值以及残差序列,提出的改进残差模型运用支持向量回归机非线性拟合的能力对预测值进行修正,在一定程度上克服了GM(1,1)模型的缺陷,使模型预测结果的精度得以提升.分别使用灰色GM(1,1)模型、灰色残差GM(1,1)模型、改进灰色残差GM(1,1)模型3种方法对同一航迹进行预测并对预测的结果进行对比.计算结果表明:该改进模型在航迹数据变化较大的情况下能够较为精确地对航迹进行预测,有较高的理论和实用参考价值.     

基于遗传算法优化支持向量机的航空装备维修费用预测

针对传统航空装备维修费用预测方法难以计算得到满意结果的问题,建立遗传算法优化支持向量机的航空装备维修费用预测模型。将遗传算法与支持向量机相结合,利用遗传算法对支持向量机的参数进行优化,通过实例对GA-SVM模型的应用进行分析对比。结果表明：在航空装备维修费用预测中,该模型比SVR、BP神经网络、偏最小二乘回归以及传统普通多元线性回归方法,具有更高预测精度和泛化能力。     

基于SVM的航空兵空运转场载机架次预测研究

分析影响载机架次的主要因素,利用支持向量机(SVM)理论建立非线性回归模型,通过反复试验和网格搜索算法确定预测模型的核函数及参数,进而对载机架次进行预测.预测结果表明:同BP神经网络预测模型相比,支持向量机预测模型具有良好的泛化能力及准确的预测结果.     

一种光电跟踪平台共轴控制的目标运动滤波方法

目标运动估计是光电跟踪平台实现共轴控制的核心。针对目标运动的滤波精度问题,提出了基于灰色预测模型和卡尔曼理论的目标运动融合滤波方法。利用少量前几个时刻的目标运动数据实时在线建立灰色预测模型,替代标准卡尔曼滤波的目标状态预测方程,避免了需要预先假定目标运动数学模型而引起滤波误差的弊端。进一步对灰色模型预测值和融合滤波估计值的残差序列,构建残差在线预估模型;利用残差预测值对灰色预测模型进行实时修正,有效地提高了灰色模型的预测精度,改善了融合滤波的效果。仿真实验验证了灰色模型在目标运动预测中的有效性。实验结果表明：残差修正策略将灰色模型预测精度提高了60%;与其他滤波方法相比,提出的融合滤波方法具有更好的滤波效果及更准确的目标运动估计。     

基于灰色残差修正理论的目标航迹预测方法

针对灰色理论在智能反坦克子弹药对地面目标航迹预测的精度问题,提出两种灰色残差修正的航迹预测模型：标准灰色残差修正模型(GRMM)和基于灰色Verhulst模型理论的灰色Verhulst残差修正模型(GVRMM)。建立目标航迹灰色预测模型,并分析了灰色模型的局限性;对预测值与测量值的残差序列采用GRMM和GVRMM两种模型进行了在线预估,并利用残差预测值对航迹预测值进行实时修正。通过仿真实验验证了基于在线残差修正机制的方法能够有效减少目标跟踪误差,GVRMM的误差修正效果更加明显,具有良好的实用性。     

飞机完好率预测仿真研究

利用飞机完好率时间序列特性,建立了NAR神经网络模型和基于不同核函数的3种支持向量机模型对平时状态下的飞机完好率变化趋势进行建模、训练和预测;运用Matlab仿真软件进行试验验证,结果表明:支持向量机模型具有较好的拟合效果,预测精度优于NAR神经网络模型,基于RBF核函数的支持向量机预测准确率相对较高.两种预测模型相比于部队现行的预测方法均具有更高的准确度和可靠度.     

基于LS-SVM的装备研制费用建模与分析

应用最小二乘支持向量机原理建立基于最小二乘支持向量机的装备研制费用预测模型,利用LS—SVM方法对装备研制费进行预测步骤包括样本数据准备、模型训练学习、训练结果评估等循环过程,然后应用实例进行预测与分析。结果表明采用最小二乘支持向量机进行装备研制费用预测,所需样本量少、预测精度高、泛化能力强。     

一种改进的装备保障能力并联预测模型

为了提高装备保障能力的预测精度,针对当前预测算法及其组合模型存在的问题,提出了一种改进的并联预测模型。利用文本挖掘选择预测指标及权重,改进了区间标度算法并构造了不等距、多尺度区间的模糊时间序列模型。改进了粒子群优化方法中微粒速度和位置及惯性权重值的算法,使用该方法优化了支持向量机参数并建立预测模型。依据改进的模糊时间序列和支持向量机预测模型建立了改进的并联预测模型,通过计算预测权重值并将预测值与预测权重值组合形成并联模型的预测值。通过案例证明了该预测方法具有更高的精度。     

基于支持向量机的振动加速度峰值预测模型

针对传统爆破振动参数预测方法存在的泛化能力不强等缺陷,提出了基于灰色方法和支持向量机(SVM)相结合的爆破振动加速度峰值预测模型。该模型通过灰色关联度计算确定了影响爆破振动加速度峰值的主要因素,利用结构风险最小化代替传统的经验风险最小化原则,较好地解决了小样本、非线性和局部极小等实际问题,从而提高了预测精度。实际算例表明,SVM模型得到的预测结果与实际值的平均相对误差绝对值不足5%,证明了SVM在爆破振动参数预测中的可行性和有效性。     

基于混沌和支持向量机的预测模型分析与应用

应用混沌动力学理论对某型发动机压气机的试车时间序列数据进行处理,计算出最大Lyapunov指数,得到了最大有效预测步数.在此基础上建立支持向量机预测模型,利用支持向量机强大的非线性映射能力,实现时间序列的非线性预测,结果证明该方法具有较高的预测精度.     

灰色神经网络在空舰导弹寿命预测中的应用研究

结合灰色理论与BP神经网络建立了灰色神经网络组合预测模型.该模型有效地将灰色理论弱化数据序列波动性的优点和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合.利用三种灰色模型及灰色神经网络模型对某型空舰导弹某电子设备的失效时间进行预测,研究结果表明灰色神经网络预测效果明显优于灰色模型,是一种实用的且精度较高的预测方法.     

基于粗糙灰色预测的装备维修资源需求预测模型

面向装备维修资源保障任务,首先采用粗糙集理论,通过属性约简算法,简化装备维修备件资源消耗影响因素,在此基础上利用灰色预测模型,对基于虚拟仓储的装备维修资源需求进行预测,通过与单一的灰色预测方法结果相比较,将粗糙集与灰色预测模型相融合的方法应用于装备维修备件资源预测的结果可靠、信息准确,并且预测值与实用值的相对误差和绝对误差很小,达到了准确预测的效果;从而验证了此模型与算法的有效性,为信息化战争中提高装备维修备件资源保障功能提供理论与方法支持。     

一种基于混沌特性的网络流量改进预测算法

高速网络中网络流量具有自相似特征,这种自相似性特征和混沌现象的吸引子有着密切联系。基于相空间重构理论,用网络流量混沌时间序列重构与原网络动力系统等距同构的相空间,通过计算网络关联维数、Kolmogorov熵和最大Lyapunov指数,证实网络流量具有混沌特性。分别采用基于Wolf原始算法和改进算法的最大Lyapunov指数方法,对网络流量进行了预测,并计算了最大可预报时间。仿真结果表明,基于Wolf改进算法的预测方法精度和可靠性高,从而为有效预防网络拥塞奠定了基础。     

平面交叉路口信号优化控制模型

城市平面交叉路口信号的优化控制模型基于直行两相位,用三层BP人工神经网络对交叉路口车辆到达进行预测.并根据交通流饱和度理论,采用模糊控制器对路口各方向绿灯时间进行调整的控制模型.该模型用Matlab 6.1编程进行仿真实验,结果表明可以提高交叉路口通行能力,减少车辆延误.     

一种改进的灰色BP 神经网络预测模型

为提高灰色GM(1,1)模型的预测精度和BP 神经网络的映射能力,提出一种改进的灰色BP 神经网络预测 模型。通过分别对灰色系统理论和BP 神经网络2 种模型进行改进,再串联组合成新的预测模型,并结合实测数据 进行仿真试验。结果表明：改进后的模型能兼具二者优点,预测精度有较大提高,相对误差减小,运算速率更快。     

火力分配问题网络流量化分析

针对目前已有火力分配问题的整数规划模型,建立了运用网络图中的流量费用解决火力运用问题的模型。以导弹的分配去向作为弧的流量,以毁伤概率作为流量的费用。对特别情况下的火力运用问题的模型进行了说明,证明火力运用问题网络化是可实现的。此方法可以利用已有的网络流量计算方法,实例分析表明,此方法简单易行,具有一定的应用价值。     

基于优化的非等间隔灰色理论和BP神经网络的身管磨损量预测

针对火炮身管烧蚀磨损量预测中存在的数据采样时间间隔不均匀、采样难度大、成本高、数据量小,常规数据拟合和预测方法难以处理等问题,提出一种基于改进的非等间隔灰色理论和BP神经网络的组合预测方法。通过组合预测模型对某型火炮身管的烧蚀磨损量进行预测,实例分析表明该组合预测模型具有较高的预测精度,为身管内膛磨损量的预测提供了一种新的技术途径。     

稳压器压力控制系统灰色预测PI D控制方法研究

将灰色预测理论与常规PID控制结合,对灰色预测PID控制在稳压器压力控制系统中的应用进行了研究,在传统压力控制系统的反馈回路中添加了灰色预测控制器,该控制器以灰色GM（1,1）模型为基础,用被控量的灰色预测值替代当前测量值进行超前控制;仿真分析结果表明：基于灰色预测控制算法设计的稳压器压力控制系统性能优于常规PID控制;系统的控制品质得到了改善。