《表1 所建AR (10) 模型参数》

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《基于奇异值分解的雷达性能组合预测方法》

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为使得RBFNN模型的建模和预测准确度更高，对分解所得的趋势子序列进行平稳化处理，将趋势子序列进行一阶多项式拟合，分离出线性趋势部分，再对剩余趋势部分利用RBFNN模型建模预测。根据仿真结果，选出SVDF方法序列分解的阈值为0.90。阈值条件下构建的AR模型阶数为10。构建的RBFNN模型输入维数为18，隐层节点数为46。对趋势子序列平稳化处理时用于拟合的一阶多项式为Tt*=-0.0129t+31.6566。所建AR（10）模型的参数值如表1所示。由于RBFNN模型参数较多，不再单独列出。