武汉工程大学学报
武漢工程大學學報
무한공정대학학보
JOURNAL OF WUHAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2014年
2期
73-78
,共6页
马特拉算法%周期自回归模型%指数平滑法%短期预测
馬特拉算法%週期自迴歸模型%指數平滑法%短期預測
마특랍산법%주기자회귀모형%지수평활법%단기예측
Mallat algorithm%periodic auto-regression model%exponential smoothing method%short-term forecasting
为了提高遥测数据预测的精度和实时性,针对遥测数据的非平稳性和周期性特点,引入小波分析的预测技术,提出了一种对遥测数据序列进行不同频段上的分解方法:遥测数据时间序列依据选定的N阶多贝西小波和分解尺度值2分解为低频分量和高频分量,针对不同分量建立了基于马特拉算法、周期自回归模型和指数平滑法的时间序列短期预测模型,各分量预测结果经小波变换的逆算法重构后输出.仿真实验结果表明该方法满足遥测数据工程预测要求,能够有效地解决遥测数据的短期预测问题.通过对遥测数据短期预测结果的研究分析可提前判断卫星潜在的趋势,为指挥人员的正确决策提供科学依据.
為瞭提高遙測數據預測的精度和實時性,針對遙測數據的非平穩性和週期性特點,引入小波分析的預測技術,提齣瞭一種對遙測數據序列進行不同頻段上的分解方法:遙測數據時間序列依據選定的N階多貝西小波和分解呎度值2分解為低頻分量和高頻分量,針對不同分量建立瞭基于馬特拉算法、週期自迴歸模型和指數平滑法的時間序列短期預測模型,各分量預測結果經小波變換的逆算法重構後輸齣.倣真實驗結果錶明該方法滿足遙測數據工程預測要求,能夠有效地解決遙測數據的短期預測問題.通過對遙測數據短期預測結果的研究分析可提前判斷衛星潛在的趨勢,為指揮人員的正確決策提供科學依據.
위료제고요측수거예측적정도화실시성,침대요측수거적비평은성화주기성특점,인입소파분석적예측기술,제출료일충대요측수거서렬진행불동빈단상적분해방법:요측수거시간서렬의거선정적N계다패서소파화분해척도치2분해위저빈분량화고빈분량,침대불동분량건립료기우마특랍산법、주기자회귀모형화지수평활법적시간서렬단기예측모형,각분량예측결과경소파변환적역산법중구후수출.방진실험결과표명해방법만족요측수거공정예측요구,능구유효지해결요측수거적단기예측문제.통과대요측수거단기예측결과적연구분석가제전판단위성잠재적추세,위지휘인원적정학결책제공과학의거.
