基于相空間重構的自適應殘差修正SVR預測算法
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針對模擬電路故障預測存在的非線性時間序列預測問題和傳統支持向量回歸（ SVR）多步預測時出現的誤差累積問題，提出了一種基于相空間重構的自適應殘差修正SVR預測算法。首先，分析了SVR多步預測方法對時間序列趨勢預測的意義和多步預測導致的誤差積累問題；其次，將相空間重構技術引入SVR預測中，對表征模擬電路狀態的時間序列進行相空間重構，并進而進行SVR預測；然后，在對多步預測過程中產生的誤差累積序列進行二次SVR預測的基礎上，實現對初始預測誤差的自適應修正；最后，對所提算法進行了預測仿真驗證。仿真驗證和模擬電路的健康度預測實驗結果表明，所提算法能有效降低多步預測導致的誤差積累，顯著提高回歸估計精度，更好地預測模擬電路狀態的變化趨勢。
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