基于FIG-SVR的姿控发动机推力校准斜率预测

摘要

为了对某型号姿控发动机高空模拟试验推力现场校准斜率进行趋势预测,提出了一种模糊信息粒化(fuzzy information granulation,FIG)和支持向量回归机(support vector regression,SVR)相结合的时间序列预测方法.借助模糊信息粒化方法将推力现场校准的斜率映射为包含区间最小值Low、中值R和最大值Up 3个参数的模糊信息粒,以降低样本的维数,并以其为输入构建SVR回归模型.预测结果表明,基于模糊信息粒化SVR确定的预测区间较好地反映了推力现场校准斜率的变化趋势.