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基于加權(quán)灰色GM模型的動態(tài)軌跡預(yù)測算法

大小:0.67 MB 人氣:1 2017-12-19 需要積分:1

  針對基于Kalman濾波的跟蹤方法需要對噪聲特性和軌跡的運動規(guī)律進行假設(shè)的不足,將新陳代謝一個變量的一階灰色模型(GM(1,1)引入動態(tài)軌跡預(yù)測方法,提出一種基于加權(quán)灰色GM(1,1)模型的動態(tài)軌跡預(yù)測算法(TR_C M_PR算法)。首先,順序截取預(yù)測點前不同長度的子軌跡,計算采用灰色GM(1,1)模型擬合各子軌跡的相對誤差及相應(yīng)的預(yù)測值;其次,對各子軌跡的相對擬合誤差進行歸一化處理,根據(jù)處理后的結(jié)果設(shè)置各子軌跡預(yù)測值權(quán)重;最后,將各予軌跡獲得的預(yù)測值與其對應(yīng)權(quán)重的線性組合作為軌跡未來運行趨勢的最終預(yù)測結(jié)果。采用2000- 2008年美國大西洋颶風(fēng)數(shù)據(jù)進行實驗,TR_C M_PR算法6h的預(yù)測正確率為67. 605 6%,比基于模式匹配的颶風(fēng)預(yù)測方法提高2. 6056個百分點。實驗結(jié)果表明,TR_GM_PR算法適用于軌跡短期預(yù)測。此外,該預(yù)測算法計算簡單、實時性高,能夠有效提高動態(tài)軌跡的預(yù)測正確率。
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