基于改进的Markov方法-LS-SVM预测模型在电磁环境预测中的应用

摘要：

掌握电磁环境变化的趋势能够很好地为下阶段的管理、决策提供足够的依据.本文提出一种基于改进Markov方法进行修正误差的最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,该模型首先用LS-SVM模型对样本数据做预测,然后用改进的Markov方法对预测结果进行修正.同时,该模型兼具LS-SVM模型及马尔可夫模型的优点,既能利用较少数据建模,预报总体趋势,又适合于波动性较大的随机序列预报.最后,将提出的预测模型用在无线电监测电磁环境预测中,实验结果表明该模型不仅是合理的、有效的,而且显著地提高了预测精度.

关键词： 无线电监测 电磁环境预测 马尔科夫模型 最小二乘支持向量机

作者: 李猛 高志升 裴峥

作者单位: 西华大学,数学与计算机学院,成都,610039 西华大学,无线电管理技术研究中心,成都,610039

会议类型: 国内会议

会议名称: 2014年全国无线电应用与管理学术会议

会议地点: 海口

会议语种:中文

页码: 153-159

在线出版日期: 2014-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）