一种新型GM(1,1)-AR预测模型在陀螺漂移中的应用
为了对陀螺漂移趋势进行更有效的预测,提出一种基于小波分析的新型GM(1,1)-AR时间序列预测算法.该算法通过运用小波分解算法将陀螺漂移数据中的趋势项和随机项进行分离,然后分别运用GM(1,1)模型和AR时间序列预测模型对趋势项和随机项进行预测,最后用小波重构算法得出最终的预测值.给出了一种算法及具体步骤,最后用某型导弹陀螺漂移数据进行仿真实验,以检验这种算法的有效性和可行性,结果表明这种预测算法应用于陀螺漂移趋势预测是可行的.
作 者： 卢凯 胡昌华 LU Kai HU Changhua 作者单位： 第二炮兵工程学院,西安,710025 刊 名： 电光与控制 ISTIC PKU 英文刊名： ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)： 2010 17(3) 分类号： V271.4 TP391 关键词： 惯性器件 陀螺漂移 灰色预测 自回归预测 小波分析