石英挠性加速度计是惯性导航系统的关键敏感器件之一,其测量误差直接影响到整个导航系统的精度。在石英挠性加速度计中,其测量误差与自身零偏K₀与标度因数K₁有直接的关系,然而在存储与使用过程中石英挠性加速度计会由于内部因素与外界因素,其K₀与K₁随着时间发生复杂漂移,导致难以对其进行准确的描述,严重影响石英挠性加速度计的稳定性。针对上述问题,本文提出了一种石英挠性加速度计参数稳定性建模方法。该方法将参数预处理与参数变化建模相结合,建立了参数稳定性模型,一定程度解决了之前石英挠性加速度计参数稳定性建模中存在的问题,并对参数的变化进行了短期预测。本文首先对石英挠性加速度计参数稳定性进行分析。从参数时间稳定性与环境应力稳定性两方面对参数稳定性的影响因素进行了分析。并在参数变化机理模型与有限元分析仿真输出的基础上,建立了石英挠性加速度计参数稳定性加速退化模型,进而确定了石英挠性加速度计参数稳定性具有一定规律,为之后的参数稳定性建模奠定理论基础。其次对石英挠性加速度计参数稳定性建模进行了研究。先分析了经验模态分解（EMD）在参数变化序列预处理中的优势,确定使用EMD对参数变化序列进行预处理;然后建立了多核最小二乘支持向量回归（MKLSSVR）数学模型,根据实际特点确定了模型核函数类型,并对于模型关键参数设计了一种自适应人工鱼群寻优算法（AAFSA）进行寻优。建立了基于EMD与改进MKLSSVR的石英挠性加速度计参数稳定性模型。最后对石英挠性加速度计参数变化进行了短期预测。先对所建模型进行了训练与测试,结果表明该模型能明显的降低建模误差,提升模型的精度。再用该模型利用某石英挠性加速度计520天的参数变化数据对接下来180天的参数变化情况进行了预测,结果表明该模型在短期内能够对石英挠性加速度计的参数变化进行准确的预测,每一步的预测误差均低于2×10^-5g,而且每一步的预测误差指标RMSE均在10^-6g量级,符合实际应用的要求。本文一方面对石英挠性加速度计的参数稳定性进行全面分析,为参数稳定性建模与预测奠定了理论基础;另一方面使用EMD对数据进行预处理、利用MKLSSVR建立模型并对其关键参数进行寻优对石英挠性加速度计参数稳定性模型的误差明显降低、对参数变化实现短期内准确预测有重要的意义。因此本论文所做工作具有一定的实际价值。