【摘 要】
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采用经验模式分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,对火炮振动信号进行预测研究.通过经验模式分解将火炮振动信号分解为有限个本征模式分量和一个剩余分量,然后根
【机 构】
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装甲兵工程学院控制工程系,北京100072
【出 处】
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第八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
论文部分内容阅读
采用经验模式分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,对火炮振动信号进行预测研究.通过经验模式分解将火炮振动信号分解为有限个本征模式分量和一个剩余分量,然后根据各分量的特征选取不同的参数和核函数,利用LS-SVM建立各分量的预测模型,再次通过支持向量回归对每个预测模型进行非线性组合,得到最终的火炮非平稳序列预测模型.实验结果表明,基于EMD和LS-SVM的预测模型能够较为准确地预测振动信号的变化趋势,相比LS-SVM预测模型,优势明显.
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