宇航学报
宇航學報
우항학보
JOURNAL OF ASTRONAUTICS
2014年
11期
1270-1276
,共7页
参数预测%粒子群优化%模糊数学%支持向量机
參數預測%粒子群優化%模糊數學%支持嚮量機
삼수예측%입자군우화%모호수학%지지향량궤
Parameter prediction%Particle swarm optimization%Fuzzy mathematics%Support vector machines
针对航天器精确预测与健康管理的需求,将粒子群算法、模糊数学与支持向量机的优势相结合,提出了一种粒子群模糊支持向量机预测方法.针对某卫星南帆板输出电流参量的预测实例,设计了总平均绝对误差、总平均绝对百分比误差、总均方根误差三个预测结果评价指标,对不同步长情况下的预测结果进行了比较,证明了粒子群优化模糊支持向量机预测方法的有效性.通过对比粒子群优化模糊支持向量机模型、灰色粒子群神经网络优化模型、粒子群神经网络模型、灰色模型预测的总平均绝对百分比误差,结果证明粒子群优化模糊支持向量机的预测精度和效率较高,在航天器参量预测领域具有较好的应用前景.
針對航天器精確預測與健康管理的需求,將粒子群算法、模糊數學與支持嚮量機的優勢相結閤,提齣瞭一種粒子群模糊支持嚮量機預測方法.針對某衛星南帆闆輸齣電流參量的預測實例,設計瞭總平均絕對誤差、總平均絕對百分比誤差、總均方根誤差三箇預測結果評價指標,對不同步長情況下的預測結果進行瞭比較,證明瞭粒子群優化模糊支持嚮量機預測方法的有效性.通過對比粒子群優化模糊支持嚮量機模型、灰色粒子群神經網絡優化模型、粒子群神經網絡模型、灰色模型預測的總平均絕對百分比誤差,結果證明粒子群優化模糊支持嚮量機的預測精度和效率較高,在航天器參量預測領域具有較好的應用前景.
침대항천기정학예측여건강관리적수구,장입자군산법、모호수학여지지향량궤적우세상결합,제출료일충입자군모호지지향량궤예측방법.침대모위성남범판수출전류삼량적예측실례,설계료총평균절대오차、총평균절대백분비오차、총균방근오차삼개예측결과평개지표,대불동보장정황하적예측결과진행료비교,증명료입자군우화모호지지향량궤예측방법적유효성.통과대비입자군우화모호지지향량궤모형、회색입자군신경망락우화모형、입자군신경망락모형、회색모형예측적총평균절대백분비오차,결과증명입자군우화모호지지향량궤적예측정도화효솔교고,재항천기삼량예측영역구유교호적응용전경.
