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67 / 2023-06-30 17:56:42
基于改进MOPSO的星座覆盖性能预测方法
XGBoost；星座；代理模型；MOPSO
大数据与复杂系统 > 3.数据驱动非线性关系挖掘
Draft Accepted
刘亚丽 / 航天工程大学
熊伟 / 航天工程大学航天信息学院
为解决卫星仿真工具箱定量分析星座覆盖性能时耗时长的问题，提出一种改进MOPSO算法与XGBoost结合的星座覆盖性能预测模型，利用仿真软件得到的大样本数据对模型进行训练，并利用改进的MOPSO算法对模型预测效果进行寻优，得到星座覆盖性能快速预测的代理模型。仿真实验表明，相比于经典的进化算法，本文提出的方法在优化模型的预测精度方面具有明显的优势。
Important Date

  • Conference Date

    Aug 03

    2023

    to

    Aug 05

    2023

  • Jul 31 2023

    Draft paper submission deadline

  • Sep 15 2023

    Registration deadline

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