动态多模型指数平滑法融合的在线预测方法

TP277%E917; 针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法.该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测.仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法....

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Published in系统工程与电子技术 Vol. 42; no. 9; pp. 2013 - 2021
Main Authors 杨博帆, 张琳, 张搏, 宋亚飞, 丁尔启
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051 01.09.2020
中国人民解放军94221部队,山东日照276800%空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051
Subjects
指数平滑法
动态参数
模型融合
在线预测
故障预测
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ISSN1001-506X
DOI10.3969/j.issn.1001-506X.2020.09.17

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Abstract TP277%E917; 针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法.该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测.仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法.
AbstractList TP277%E917; 针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法.该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测.仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法.
Author 张琳
杨博帆
张搏
丁尔启
宋亚飞
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