【摘 要】
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针对少数据、小样本序列的预测问题，在分析常规灰色GM（1，1）预测模型缺点的基础上提出了优化的算法模型，将优化后的预测方法推广为多参数预测．首先，建立了利用最新量测量进行初始化的
【机 构】
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西北工业大学航天学院,航天飞行动力学技术重点实验室
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针对少数据、小样本序列的预测问题，在分析常规灰色GM（1，1）预测模型缺点的基础上提出了优化的算法模型，将优化后的预测方法推广为多参数预测．首先，建立了利用最新量测量进行初始化的预测模型，然后通过新陈代谢的方法利用新信息代替旧信息实现等维的模型预测，同时引入衰减记忆最小二乘法对新旧信息进行加权处理，背景值以归一化的平均相对误差作为精度检验标准，采用粒子群算法自适应寻优．最后，通过对某型惯性测量单元（IMU）的标定参数稳定性进行预测，预测结果平均相对误差降低了6％～58％，表明预测方法可以应用于IMU标定参
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