【摘 要】
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炮控箱是炮控系统的综合控制部件，几乎和炮控系统的各个部件都有关系，对其进行故障预测至关重要。针对炮控系统测试信号成分复杂、数据量少的的问题，提出一种基于DLH搜索策略改进的灰狼算法优化支持向量机的模型预测方法。对采集的原始数据进行灰色关联度分析处理，实现对原始数据参数的约简，选出灰色关联度较高的属性参数构建数据集；采用DLH搜索策略改进的灰狼搜索算法优化支持向量机的参数，进行训练数据集，实现对测试
【基金项目】
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辽宁省“兴辽英才计划”项目（XLYC1903015）；
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炮控箱是炮控系统的综合控制部件，几乎和炮控系统的各个部件都有关系，对其进行故障预测至关重要。针对炮控系统测试信号成分复杂、数据量少的的问题，提出一种基于DLH搜索策略改进的灰狼算法优化支持向量机的模型预测方法。对采集的原始数据进行灰色关联度分析处理，实现对原始数据参数的约简，选出灰色关联度较高的属性参数构建数据集；采用DLH搜索策略改进的灰狼搜索算法优化支持向量机的参数，进行训练数据集，实现对测试集的故障预测。实验结果表明，该方法在炮控系统故障预测中，能够大大提高对处理后数据集预测的准确率，可以对火控系统的维护、维修和更换提供依据。
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