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基于任务的装备器材具有非稳态、小样本等特征,针对其需求难以准确预测的问题,提出非稳态区间划分和支持向量回归(support vector regression, SVR)的预测方法。首先根据非稳态度量函数将需求序列划分为稳态子区间,然后对各子区间采用SVR进行预测,同时针对基于径向基函数(radial basis function, RBF)核函数的SVR对参数的敏感性问题,采用布谷鸟搜索算法(cuckoo search, CS)对SVR参数进行寻优,最后将各区间的预测结果进行加权求和得到最终预测结果。算例对比分析表明,该方法能够一定程度上降低数据非稳态影响,提高任务器材需求预测准确率。 相似文献
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气象卫星遥感探测海面大气温度垂直廓线 总被引:3,自引:0,他引:3
采用物理统计反演法,对1998年7月台湾、中国南海等热带海域进行了研究。通过大气温度垂直廓线反演试验的结果表明,该法反演结果稳定,精度也比较高,可望投入业务使用。 相似文献
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