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发明公开
一种基于在线学习的航天器运行状态短时预测方法审中-实审

公开(公告)号：CN117010079A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310810033.1

申请日：2023-07-04

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 宋宇晨 , 杨黎 , 庞景月 , 刘大同 , 康守强

IPC: G06F30/15 , G06F30/27

Abstract: 本发明提出一种基于在线学习的航天器运行状态短时预测方法。本发明所述方法首先基于有限的地面试验数据，挖掘航天器运行状态以及对应状态监测参数在时序上的关联关系，进而建立基于时间卷积网络(TemporalConvolutionalNetwork,TCN)的航天器运行状态短时预测模型。在此基础上，基于实时采集的航天器遥测数据，采用递推极限学习机(RecursionExtremeLearningMachine,R‑ELM)的方法对模型进行在线更新，并用更新后的模型完成航天器运行状态的短时预测，进而减少因为模型失配导致的预测偏差。

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