支持向量回归在地面站资源评价模型中的应用

发布时间：2017-09-16 19:42

  本文关键词：支持向量回归在地面站资源评价模型中的应用

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【摘要】：针对多遥感卫星地面站资源配置问题涉及的因素众多,而且仿真求解过程需要对不同场景的资源进行配置、调度,导致求解过程复杂、耗费时间较长的问题,提出了基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的资源评价模型。选取评价模型的评价指标,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)与灰色关联理论并通过仿真得到评价值,将仿真数据随机分为训练样本和测试样本,求解二次规划问题,并采用遗传算法对模型进行参数寻优。试验表明,该方法求解迅速,模型具有较好的拟合和泛化能力。
【作者单位】： 中国科学院遥感与数字地球研究所;中国科学院大学;
【关键词】： 资源配置 建模 支持向量回归 二次规划 地面站
【基金】：中国科学院遥感与数字地球研究所研究生所长基金(Y4ZZ08101B)
【分类号】：TP18;V55
【正文快照】： 0引言随着卫星遥感技术的快速发展,卫星遥感数据在国民经济建设中发挥着越来越重要的作用。而遥感数据的获取离不开卫星地面站的建设与运行。卫星地面接收站获取卫星数据的能力决定着卫星数据获取的完整性、时效性,获取能力的不足制约着地面数据的应用普及,影响国防安全、地球，

本文编号：865066