摘要
本发明公开了一种考虑因果相关性的光电测角装置性能趋势预测方法,包括:构建性能趋势预测模型;通过实测结合预测方式获取预设指标在多个时刻的监测数据;根据性能等级将监测数据转化为置信分布形式;根据子系统的因果相关性,计算条件混合相关系数;计算预设指标的指标权重和可靠度,将预设指标转化为证据的置信分布形式并确定证据融合顺序;通过证据融合计算出各子系统最终的基本概率质量,从而初步确定模型参数;构建优化目标函数,并重新获取预设指标的监测数据进行模型优化训练,得到训练完成的光电测角装置性能趋势预测模型,用于预测目标光电测角装置的性能趋势。本发明将子系统间的因果相关性纳入性能趋势预测模型,能提高预测精度。
技术关键词
光电测角装置
子系统
趋势预测模型
性能趋势预测方法
指标
证据推理规则
历史统计数据
参数
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