XGBoost在卫星网络协调态势预测中的应用

摘要：

针对目前卫星网路协调任务存在协调成本高、协调效率较低的问题,提出基于XGBoost( eXtreme Gradient Boosting,极端梯度提升树)的卫星网络协调态势预测方法.该方法采用XGBoost算法学习高维的卫星网络协调数据,构建卫星网络协调态势预测模型,实现卫星网络协调态势的有效预测.实验结果表明,XGBoost模型在卫星网络协调态势预测方面具有较好的优越性.

关键词：卫星网络、协调态势、频轨协调、XGBoost、回归预测、集成学习

所属期刊栏目：40

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：中国科学院战略性先导科技专项项目XDA04080109

在线出版日期：2020-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2561-2565