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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術(shù)論文>SVM的導(dǎo)彈命中預(yù)測(cè)模型

      SVM的導(dǎo)彈命中預(yù)測(cè)模型

      2017-11-27 | rar | 0.79 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對(duì)國內(nèi)外關(guān)于導(dǎo)彈命中預(yù)測(cè)方面存在的研究深度不足、算法尋優(yōu)能力不強(qiáng)、模型預(yù)測(cè)精度不高等缺陷，提出一種基于自適應(yīng)變異混沌粒子群算法（ AMCPSO）和支持向量機(jī)（SVM）的導(dǎo)彈命中預(yù)測(cè)模型。首先，對(duì)空戰(zhàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，構(gòu)建模型訓(xùn)練所需樣本庫；然后，采用改進(jìn)的AMCPSO算法對(duì)SVM中的懲罰因子C和核函數(shù)參數(shù)g進(jìn)行尋優(yōu)，并用優(yōu)化后的模型對(duì)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)；最后，與經(jīng)典PSO算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、網(wǎng)格法構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法的全局尋優(yōu)能力與局部尋優(yōu)能力均得到提高，模型預(yù)測(cè)精度較高，可為導(dǎo)彈命中預(yù)測(cè)研究提供一定的參考依據(jù)。
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