基于GA和ARMA模型的制導彈藥技術狀態預測

摘要：針對定期檢測判斷制導彈藥技術狀態影響彈藥壽命和實時性較差的問題,提出了基于遺傳算法(GA)優化的自回歸與移動平均(ARMA)模型制導彈藥技術狀態預測方法。在獲取到制導彈藥狀態特征量歷史檢測數據的基礎上,采用遺傳算法對ARMA模型的階數進行優化,通過實例將遺傳算法優化后的ARMA模型與經典ARMA模型的預測結果進行比較分析,結果表明,經過優化后的ARMA模型具有更好的預測效果。該方法提高了制導彈藥技術狀態確定的實時性,對降低、消除制導彈藥故障危害具有實際意義。