基于WLS-SVM的飞机状态监控与预测方法
张建业1
潘泉1
宋吉学2
1.西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,7100722.空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038
摘要：介绍了加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)在时间序列预测中应用的基本方法,给出了一维时间序列建模预测的一般框架.提出采用BIC准则选取嵌入维数,并给出了基于统计量的模型性能评价方法.针对飞机发动机的典型状态参数,分别进行基于加权最小二乘支持向量机和AR模型的建模与预测,给出了详细的比较结果.试验表明,由于加权最小二乘支持向量机采用了新型的结构风险最小化准则,因而表现出优秀的推广能力,可预测区间较长且具有较高的准确度.
关键词：加权最小二乘支持向量机AR模型监控预测飞机
分类号：V249(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)
资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）(2006AA701409)陕西省自然科学基金(2005f52)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 1-4 )
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