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一种用于陀螺随机漂移预测的多尺度混合建模方法
被引量:
2
1
作者
何星
王宏力
+1 位作者
陆敬辉
姜伟
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第2期271-275,共5页
针对陀螺随机漂移时间序列由于非平稳和非线性造成单一预测模型难以准确跟踪其变化趋势的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和灰色极端学习机(GELM)的多尺度混合建模方法。首先,利用集合经验模态分解将随机漂移时间序列按照频...
针对陀螺随机漂移时间序列由于非平稳和非线性造成单一预测模型难以准确跟踪其变化趋势的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和灰色极端学习机(GELM)的多尺度混合建模方法。首先,利用集合经验模态分解将随机漂移时间序列按照频率高低分解为多个本征模式分量和一个余量;然后针对不同类型时频特性分量选择合适激活函数和隐层神经元数目的GELM分别进行预测;最后,以等权相加的方式得到最终预测结果。将该方法用于某型激光陀螺随机漂移预测中,仿真结果表明:混合预测模型能够准确预测陀螺随机漂移,预测精度比残差GM(1,1)和GELM预测模型分别提高了33.43%和23.47%,可为激光陀螺的漂移补偿、故障预报和可靠性诊断提供依据。
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关键词
集合经验
模
态分解
多尺度混合建模
灰色极端学习机
随机漂移
预测
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职称材料
题名
一种用于陀螺随机漂移预测的多尺度混合建模方法
被引量:
2
1
作者
何星
王宏力
陆敬辉
姜伟
机构
第二炮兵工程大学控制工程系
出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第2期271-275,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61004128)
文摘
针对陀螺随机漂移时间序列由于非平稳和非线性造成单一预测模型难以准确跟踪其变化趋势的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和灰色极端学习机(GELM)的多尺度混合建模方法。首先,利用集合经验模态分解将随机漂移时间序列按照频率高低分解为多个本征模式分量和一个余量;然后针对不同类型时频特性分量选择合适激活函数和隐层神经元数目的GELM分别进行预测;最后,以等权相加的方式得到最终预测结果。将该方法用于某型激光陀螺随机漂移预测中,仿真结果表明:混合预测模型能够准确预测陀螺随机漂移,预测精度比残差GM(1,1)和GELM预测模型分别提高了33.43%和23.47%,可为激光陀螺的漂移补偿、故障预报和可靠性诊断提供依据。
关键词
集合经验
模
态分解
多尺度混合建模
灰色极端学习机
随机漂移
预测
Keywords
ensemble empirical mode decomposition
multi-scale mixed modeling
grey extreme learning machine
laser gyro random drift
prediction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种用于陀螺随机漂移预测的多尺度混合建模方法
何星
王宏力
陆敬辉
姜伟
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
2
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