支持向量机在导弹动力系统推力预测中的应用

李仁兵; 李艾华; 李亮; 王涛

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支持向量机在导弹动力系统推力预测中的应用

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应用改进型支持向量回归算法ν-SVR,研究了导弹动力系统推力预测问题,讨论了不同核函数和惩罚因子对推力预测的影响。发现选用多层感知器核函数和适当的惩罚因子时,得到的预测模型稳定性好,并且训练时间和预测误差相对较小;同时与BP神经网络模型进行了对比研究,仿真结果表明,支持向量机能够更好地预测发动机推力,是一种研究小样本情况下推力预测的有效方法。

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来源
《系统仿真学报》 |2010年第4期|934-937|共4页
作者
李仁兵; 李艾华; 李亮; 王涛;
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作者单位

第二炮兵工程学院502教研室;

海军航空工程学院702教研室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
支持向量机; 推力预测; 导弹动力系统; 仿真;

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