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針對國內(nèi)外關(guān)于導彈命中預測方面存在的研究深度不足、算法尋優(yōu)能力不強、模型預測精度不高等缺陷，提出一種基于自適應變異混沌粒子群算法（ AMCPSO）和支持向量機（SVM）的導彈命中預測模型。首先，對空戰(zhàn)數(shù)據(jù)進行特征提取，構(gòu)建模型訓練所需樣本庫；然后，采用改進的AMCPSO算法對SVM中的懲罰因子C和核函數(shù)參數(shù)g進行尋優(yōu)，并用優(yōu)化后的模型對樣本進行預測；最后，與經(jīng)典PSO算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、網(wǎng)格法構(gòu)建的預測模型進行了對比實驗。實驗結(jié)果表明，所提算法的全局尋優(yōu)能力與局部尋優(yōu)能力均得到提高，模型預測精度較高，可為導彈命中預測研究提供一定的參考依據(jù)。
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