[发明专利]一种飞行参数缺失数据的预测估计方法

摘要

本发明公开了一种飞行参数缺失数据的预测估计方法，本方法首先计算各参量之间的相关度得到相关矩阵，通过对相关矩阵进行主成分分析确定反映飞机飞行状态的各主成分，接着选择与缺失数据相关度较大的参量，比较与缺失数据的参量相关性较大的主成分在各参量上的载荷，进一步选择与缺失数据相关度最大的参量，进而利用时序建模方法进行时序建模、定阶，并利用分析残差白性的方法对模型进行检验，得到合理的模型后进行缺失数据的估计预测。本发明能够提高飞行参数缺失数据的预测估计准确度，同时降低数据处理的维数。

主权项

一种飞行参数缺失数据的预测估计方法，其特征在于利用主成分分析提取与飞行动作最相关的参量，并将这些参量的相关性融入到对失真及缺失数据的估计过程，从而得到能够合理反映和重现飞机飞行动作的时间序列数据，具体步骤为：(1)从给定的飞行参数数据中提取部分完整的、没有缺失的时间序列数据集，并对数据集进行标准化处理；(2)建立数据集各元参量数据之间的相关矩阵；(3)进行主成分分析：通过对相关矩阵进行特征矩阵计算求得各主成分在各参量上的载荷，并通过计算主成分的累积贡献率来确定反映飞机飞行状态的主成分；(4)选择与缺失数据的参量相关性较大的参量，并通过比较所选参量的主成分在各参量上的载荷，进一步选择与缺失数据相关性最大的参量；(5)利用时序建模分析方法对上步选取的与缺失数据相关性最大的参量的数据进行时序建模、定阶；(6)利用步骤(5)得到的模型对缺失数据参量的任意时刻数据进行预测，预测的结果与实际的结果进行比较，得到残差序列；(7)对预测结果进行检验，判断所述残差序列是否为白噪声，若是白噪声，则接受所建立的模型，否则，需要重新建模、定阶、预测和检验；(8)利用通过检验的模型对缺失数据进行估计。