卫星地面站资源配置的SVM回归模型  

SVM Regression Model for Satellite Ground Station Resources Allocation

作　　者：冯宏胜[1] 陈杨[2] 武小悦[1] 

机构地区：[1]国防科技大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073 [2]北京跟踪与通信技术研究所,北京100094

出　　处：《飞行器测控学报》2011年第2期15-19,共5页Journal of Spacecraft TT&C Technology

摘　　要：针对卫星地面站资源配置问题输入输出关系的复杂性,提出支持向量机（SVM）回归模型。在模型学习过程中,利用正交设计抽样抽取小数量样本对SVM进行训练,求解二次规划问题,根据测试结果对模型参数进行调整以实现较小的预测误差。实验结果表明,该方法具有较好的拟合精度和泛化能力。An SVM regression model is proposed to deal with input/output relation complexity of satellite ground station resources allocation.During the process of model learning,small size samples are used by orthogonal design sampling to train SVM to solve quadratic programming problem.The model parameters are adjusted based on test results to keep prediction error small.Experiment results show that the proposed method has good fitting accuracy and generalization ability.

关 键 词：资源配置 支持向量机回归 二次规划 拟合 

分 类 号：V556[航空宇航科学与技术—人机与环境工程] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]