机器学习驱动的卫星参数预测：方法优化与应用验证

本文主要探讨了机器学习在趋势预测领域的应用，特别是在卫星关键参数的预测中，通过对现有问题如噪声影响、数据缺失以及模型选择的深入分析和解决策略。首先，作者提出了一种基于BAS优化的自适应小波阈值去噪算法，以应对噪声干扰，实验结果显示该算法在减少噪声影响方面表现出色。 接着，文章介绍了浅层学习模型的应用，包括快速学习网络(FLN)、Elman神经网络和回声状态网络(ESN)。针对ESN的局限性，如神经元状态更新缺乏直接关联，作者通过引入调节参数β来增强其记忆能力，并采用岭回归算法处理训练过程中可能出现的奇异值问题。同时，运用樽海鞘群算法(SSA)优化ESN网络参数，提高了预测模型的准确性。 进一步，为了克服单一模型在处理非线性和非平稳时间序列时的不足，文章提出了将改进的集成经验模态分解(MEEMD)与长短时记忆网络(LSTM)相结合的MEEMD-LSTM组合预测模型，以提升预测精度。作者通过实际的锂离子电池容量趋势预测案例，验证了这些模型的有效性，发现ESN在浅层学习模型中表现较好，而MEEMD-LSTM在深度学习模型中显示出优良的预测性能。 此外，论文还强调了MATLAB和C#语言的联合编程，开发了一套综合电子系统健康监测软件系统，实现了对卫星电子设备趋势预测的实时监测和维护。关键词涉及趋势预测、群智能优化算法、机器学习方法和改进的集成经验模态分解法。 本文深入研究了机器学习在卫星关键参数趋势预测中的实际应用，展示了如何通过各种算法和技术优化预测模型，以提高预测精度，并通过实例研究证实了这些方法的有效性。这为卫星系统的健康管理和故障预警提供了有力的支持，同时也展示了机器学习技术在实际工业场景中的潜力和价值。