基于Hermite矩阵求逆的LSSVM在线预测算法研究  

Research on Online LSSVM Prediction Based on Hermite Matrix Inversion

作　　者：洪贝[1] 姜学鹏[1] 齐玉东[1] 陈青华[1] 

机构地区：[1]海军航空工程学院,山东烟台264001

出　　处：《系统仿真学报》2017年第1期1-6,共6页Journal of System Simulation

基　　金：国家自然科学基金(61174031)

摘　　要：为预测某导弹陀螺漂移趋势,以该陀螺漂移角速度时间序列为对象,建立基于最小二乘支持向量机的非线性时间预测模型,提出了一种基于Hermite矩阵求逆引理的在线更新算法。介绍最小二乘支持向量机及其在线算法,针对在线更新时存在复杂的矩阵求逆运算,结合核扩展矩阵为实对称矩阵的特点,利用Hermite矩阵求逆引理递推求取核扩展矩阵。某导弹实测的陀螺漂移数据预测应用研究表明,模型在线更新的过程中,该算法能充分利用历史的训练结果和核扩展矩阵的特点来减小模型计算复杂度,运算速度快、预测精度高。Fo foeing he gyo dif endeny of miile, pediion model ed on LVM w elihed king he ime eie of gyo＇ dif udy oje, nd n online lgoihm fo nonline yem ed on hemie mix inveion w popoed. he mhemil model of egeion LVM, nd online lening lgoihm wee inodued. ed on he heii h he epoduing kenel mix i Hemie nd poiive definie, new online lening lgoihm w popoed y mix lok-inveion. he lgoihm w pplied o pediion eeh on el gyo dif d of ein miile. he expeimen eul how h he lgoihm fully uilize he hioil ining eul, edue oge pe nd lule, h f opeion peed nd high pediion peiion.

关 键 词：非线性系统 最小二乘支持向量机 自适应辨识 陀螺漂移预测 Hermite矩阵求逆 

分 类 号：TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]