系统工程与电子技术 ›› 2020, Vol. 42 ›› Issue (9): 2013-2021.doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2020.09.17

• 传感器与信号处理 • 上一篇    下一篇

动态多模型指数平滑法融合的在线预测方法

杨博帆1,2(), 张琳1(), 张搏1(), 宋亚飞1(), 丁尔启1()   

  1. 1. 空军工程大学防空反导学院, 陕西 西安 710051
    2. 中国人民解放军94221部队, 山东 日照 276800
  • 收稿日期:2019-11-04 出版日期:2020-08-26 发布日期:2020-08-26
  • 作者简介:杨博帆(1990-),男,博士研究生,主要研究方向为军事装备基础理论、信息融合。E-mail:yangbofan508@hotmail.com|张琳(1975-),男,教授,博士研究生导师,博士,主要研究方向为军事装备基础理论。E-mail:csdmmsh0@163.com|张搏(1987-),男,讲师,博士,主要研究方向为军事装备基础理论、决策理论与方法。E-mail:zhb8706@163.com|宋亚飞(1988-),男,讲师,博士,主要研究方向为智能信息处理。E-mail:yafei_song@163.com|丁尔启(1978-),男,副教授,硕士研究生导师,硕士,主要研究方向为军事装备基础理论。E-mail:245244043@qq.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61703426);中国博士后科学基金(2017M6623417)

Method of online prediction based on fused by dynamic exponential smoothing of multi-model

Bofan YANG1,2(), Lin ZHANG1(), Bo ZHANG1(), Yafei SONG1(), Erqi DING1()   

  1. 1. Air and Missile Defense College, Air Force Engineering University, Xi'an 710051, China
    2. Unit 94221 of the PLA, Rizhao 276800, China
  • Received:2019-11-04 Online:2020-08-26 Published:2020-08-26

摘要:

针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测。仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法。

关键词: 在线预测, 指数平滑法, 动态参数, 故障预测, 模型融合

Abstract:

To solve the problems of poor real-time for the traditional prediction algorithms, poor adaptability of the multiple data variations, and the parameters can't be adjusted online with real-time change in data, a method of real-time prediction based on fused by dynamic exponential smoothing of multi-model is proposed. In this algorithm, smoothing factors of exponential smoothing, fusion weights of single, quadratic and cubic exponential smoothing are adjusted dynamically based on the prediction error of historical data, and the sensors measuring parameters are real-time predicted accurately. The simulation shows that the algorithm is better than other exponential smoothing using independently in the case of multiple data variations.

Key words: online prediction, exponential smoothing, dynamic parameter, failure prediction, model fusion

中图分类号: