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基于LS-SVM的天线指向模型研究
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基于LS-SVM的天线指向模型研究
内容简介：提出了一种新的基于最小二乘支持向量机的天线指向模型(LSSVM-PM).不同于线性指向模型(Linear-PM)对天线指向偏差的分项进行代数相加,LSSVM-PM是对影响天线指向的因素进行考察,将因素变量作为支持向量机的输入,指向偏差作为输出,模型的求解是将原空间非线性地映射到一个高维的特征空间,然后在此空间中引入最小二乘法进行优化求解.因此,LSSVM-PM模型可解决天线指向偏差的非线性问题,同时将影响指向的外部因素考虑周全.实验数据模拟结果表明,该模型与线性模型相比,指向预测精度提高了17.36%,能更有效地提高天线的指向精度.最后,对LSSVM-PM模型的参数选择、学习样本数量及分布对模型精度的影响进行了分析.
作者：张巨勇, 施浒立, 王伟, 陈志平,
关键词：天线, 指向误差, 最小二乘支持向量机, 建模, 预测分析,
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