一种基于在线修正时间序列预测方法的UCAV粗决策模型
赵辉1
蚩军祥1
胡杰1
肖树臣2
1.空军工程大学,工程学院,陕西,西安,7100382.空军航空大学,航空军械工程系,吉林,长春,130022
摘要：针对机载传感器不能在作战时限内获取目标参数从而造成属性匹配过程失败的情况,提出了一种基于在线修正时间序列预测方法的UCAV粗决策模型.通过对以往时刻传感器数据的时间序列分析,建立最优自回归移动平均模型,根据延迟获取的数据,运用在线修正预测方法,完成对未来时刻传感器数据的预测及预测值的修正,作为粗糙集决策属性匹配的输入完成决策过程.通过对UCAV目标威胁估计实例的分析可知,该模型能在决策数据的基础上,根据时间序列预测值,提取出所有条件下的决策规则,给出有效决策建议.
关键词：在线修正时间序列预测粗糙集决策自回归移动平均
分类号：V279(各类型航空器)
资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）(863;2008AAXX50703)空军工程大学教研新星培养计划(BC08002)
论文发表日期：2010-01-01
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：6( 5-10 )
英文信息