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基于相空間重構(gòu)的自適應(yīng)殘差修正SVR預(yù)測算法

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　　針對模擬電路故障預(yù)測存在的非線性時(shí)間序列預(yù)測問題和傳統(tǒng)支持向量回歸（ SVR）多步預(yù)測時(shí)出現(xiàn)的誤差累積問題，提出了一種基于相空間重構(gòu)的自適應(yīng)殘差修正SVR預(yù)測算法。首先，分析了SVR多步預(yù)測方法對時(shí)間序列趨勢預(yù)測的意義和多步預(yù)測導(dǎo)致的誤差積累問題；其次，將相空間重構(gòu)技術(shù)引入SVR預(yù)測中，對表征模擬電路狀態(tài)的時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu)，并進(jìn)而進(jìn)行SVR預(yù)測；然后，在對多步預(yù)測過程中產(chǎn)生的誤差累積序列進(jìn)行二次SVR預(yù)測的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對初始預(yù)測誤差的自適應(yīng)修正；最后，對所提算法進(jìn)行了預(yù)測仿真驗(yàn)證。仿真驗(yàn)證和模擬電路的健康度預(yù)測實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法能有效降低多步預(yù)測導(dǎo)致的誤差積累，顯著提高回歸估計(jì)精度，更好地預(yù)測模擬電路狀態(tài)的變化趨勢。

基于相空間重構(gòu)的自適應(yīng)殘差修正SVR預(yù)測算法

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