支持向量机在导弹动力系统推力预测中的应用

• 作 者: 李仁兵 李艾华 李亮 王涛
• 机 构: 第二炮兵工程学院502教研室,海军航空工程学院702教研室,
• 出 处: 系统仿真学报
• 发表日期: 2010年04期
• 关键词: support vector machines thrust prediction missile power system simulation

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。