基于数据驱动的导弹伺服液面预测
Aerospace Control(2016)
Abstract
针对导弹伺服机构液压源液面下降的问题,根据导弹伺服液面实测数据,采用支持向量机、神经网络集成和最小二乘多项式拟合3种数据驱动方法对伺服液面高度进行模型辨识.通过对实测数据仿真分析,发现不同输入维数对预测精度有所影响:当输入维数为4时,支持向量机预测误差最低;不同输入维数下,最小二乘多项式预测误差最稳定,且综合误差最小.
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