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激光陀螺静态漂移的系统辨识研究

朱家海  谢聂  杨文杰  李军  
【摘要】:激光陀螺作为一种光电敏感元件,其静态漂移输出数据中由于噪声的影响往往呈现出非平稳特性,传统的时序的辨识方法缺乏可靠的建模精度.分析了RBF神经网络和支持向量机(SVM)辨识方法的优点,将小波变换理论与两者相结合,研宄了基于小波神经网络(WT-RBF)和小波支持向量机(WT-SVM)的激光陀螺漂移数据辨识方法,分别构造了RBF、SVM、WT-RBF和WT-SVM四种模型.并利用六项性能指标对建模精度进行了比较,通过计算机辅助分析的结果表明,组合预测方法比采用单一的辨识方法能够满足指标要求,具有更高的辨识精度.

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