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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術論文>SVM的導彈命中預測模型

      SVM的導彈命中預測模型

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

      資料介紹

      　　針對國內外關于導彈命中預測方面存在的研究深度不足、算法尋優能力不強、模型預測精度不高等缺陷，提出一種基于自適應變異混沌粒子群算法（ AMCPSO）和支持向量機（SVM）的導彈命中預測模型。首先，對空戰數據進行特征提取，構建模型訓練所需樣本庫；然后，采用改進的AMCPSO算法對SVM中的懲罰因子C和核函數參數g進行尋優，并用優化后的模型對樣本進行預測；最后，與經典PSO算法、BP神經網絡法、網格法構建的預測模型進行了對比實驗。實驗結果表明，所提算法的全局尋優能力與局部尋優能力均得到提高，模型預測精度較高，可為導彈命中預測研究提供一定的參考依據。
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