基于改进PSO优化LSSVM的MEMS陀螺随机漂移预测

发布时间：2018-05-02 21:00

  本文选题：微机械陀螺仪 + 最小二乘支持向量机　； 参考：《传感技术学报》2016年06期

【摘要】：提出一种基于改进粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的MEMS陀螺随机漂移的预测模型建立方法。该方法首先应用最小二乘支持向量机对MEMS陀螺随机漂移建立预测模型,然后应用改进粒子群算法对该模型进行优化,最后应用参数优化后的LSSVM预测模型对随机漂移进行预测。该方法不仅解决了支持向量机训练速度慢和所需计算资源多的问题,而且文中提出的改进的惯性权值递减策略使PSO算法在全局或局部搜索能力上的侧重具有更好的适应度。实验结果表明,该预测模型可以有效地进行陀螺随机漂移的预测,且预测效果优于基本PSO优化的最小二乘支持向量机。
[Abstract]:A prediction model of random drift of MEMS gyroscope based on the improved particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed, which is based on the least squares support vector machine (LSSVM). In this method, the prediction model of random drift of MEMS gyroscope is established by least square support vector machine (LS-SVM), then the model is optimized by using improved particle swarm optimization (PSO) algorithm, and the random drift is predicted by LSSVM model after parameter optimization. This method not only solves the problems of slow training speed and more computing resources of SVM, but also the improved inertial weight decrement strategy proposed in this paper makes the PSO algorithm more suitable for the global or local search ability. The experimental results show that the prediction model can effectively predict the random drift of gyroscope, and the prediction effect is better than the least square support vector machine (LS-SVM) optimized by basic PSO.
【作者单位】： 第二炮兵工程大学控制工程系;二炮驻699厂军代室;
【分类号】：V241.5;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1835478