基于預(yù)測校正思想的氣動數(shù)據(jù)融合方法

摘要： 針對氣動數(shù)據(jù)融合研究中不確定度加權(quán)融合算法和基于建模的融合算法難以提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)度和依賴模型精準(zhǔn)度的局限性，提出了一種基于預(yù)測校正思想的氣動數(shù)據(jù)融合方法。該方法通過輸入變量離散全排列的方式來類比時(shí)間項(xiàng)，有效地將基于時(shí)間序列的預(yù)測校正算法應(yīng)用于氣動數(shù)據(jù)融合。在此基礎(chǔ)上提出了基于集合卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)融合算法，并與傳統(tǒng)的Co-Kriging建模融合算法進(jìn)行對比。結(jié)果表明，相比于單源數(shù)據(jù)建... （共6頁）