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基于相空間重構(gòu)的自適應(yīng)殘差修正SVR預(yù)測算法

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  針對模擬電路故障預(yù)測存在的非線性時間序列預(yù)測問題和傳統(tǒng)支持向量回歸( SVR)多步預(yù)測時出現(xiàn)的誤差累積問題,提出了一種基于相空間重構(gòu)的自適應(yīng)殘差修正SVR預(yù)測算法。首先,分析了SVR多步預(yù)測方法對時間序列趨勢預(yù)測的意義和多步預(yù)測導(dǎo)致的誤差積累問題;其次,將相空間重構(gòu)技術(shù)引入SVR預(yù)測中,對表征模擬電路狀態(tài)的時間序列進行相空間重構(gòu),并進而進行SVR預(yù)測;然后,在對多步預(yù)測過程中產(chǎn)生的誤差累積序列進行二次SVR預(yù)測的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)對初始預(yù)測誤差的自適應(yīng)修正;最后,對所提算法進行了預(yù)測仿真驗證。仿真驗證和模擬電路的健康度預(yù)測實驗結(jié)果表明,所提算法能有效降低多步預(yù)測導(dǎo)致的誤差積累,顯著提高回歸估計精度,更好地預(yù)測模擬電路狀態(tài)的變化趨勢。

基于相空間重構(gòu)的自適應(yīng)殘差修正SVR預(yù)測算法

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