[发明专利]一种运载火箭数据预测方法及装置、存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种运载火箭数据预测方法，其特征在于，包括：

对原始的运载火箭测试数据进行预处理，将与运载火箭测试数据呈现的规律不匹配的数据去除；

步骤S101，确定加权系数向量K；其中，确定加权系数向量K包括：

确定滑动窗口的宽度L及每次需预测数据的个数f，获取运载火箭当前测试中的第1个到第L+f个数据,将第1个数据到第L个数据建立窗口；

构建AR函数模型，将所述窗口内的第1个数据至第L个数据输入所述AR函数模型得到第一预测值集合Y₁；

构建回归分析函数模型，将L+f个数据中的第1个数据至第L个数据输入所述回归分析函数模型得到第二预测值集合Y₂；

基于所述第一预测值集合Y₁和所述第二预测值集合Y₂，利用极小化残差平方和方法计算得到加权系数向量K；

基于所述第一预测值集合Y₁和所述第二预测值集合Y₂，利用极小化残差平方和方法计算得到加权系数向量K的步骤包括：

计算所述第一预测值集合Y₁内的每个数据与第L+1至第L+f个数据中对应的数据之间的残差，得到第一残差集合C₁；

计算所述第二预测值集合Y₂的每个数据与第L+1至第L+f个数据中对应的数据之间的残差，得到第二残差集合C₂；

采用极小化残差平方和方法对所述第一残差集合C₁和第二残差集合C₂进行计算，得到加权系数向量K；

步骤S102，基于所述加权系数向量K计算得到加权预测值集合ZP_final；

步骤S103,基于所述加权预测值集合ZP_final和与其相对应的火箭测试数据的实际值的比较结果，将所述加权预测值集合ZP_final内全部的加权预测值输出，以实现对运载火箭测试数据的提前预测，基于全部的加权预测值的值，确定运载火箭中的设备是否出现故障。

2.根据权利要求1所述的运载火箭数据预测方法，其特征在于，所述步骤S102包括：

将所述窗口内第1到第f个数据去除，将更新的第L+1到第L+f个数加入形成新的窗口；

将新窗口内的第1个数据至第L个数据输入所述AR函数模型得到第三预测值集合ZP₁；

将新窗口内的第1个数据至第L个数据输入所述回归分析函数模型得到第四预测值集合ZP₂；

将所述第三预测值集合ZP₁内的每个数据和第四预测值集合ZP₂内的每个数据分别与所述加权系数向量K相乘，并将相乘后两个集合中对应的数据进行加和，得到所述加权预测值集合ZP_final。

3.根据权利要求1所述的运载火箭数据预测方法，其特征在于，所述步骤S103包括：

若所述加权预测值集合ZP_final内加权预测值的平均数和与其对应的火箭测试数据的实际值的平均数之差超过预设值D，则确定运载火箭设备出现故障，算法结束，将所述加权预测值集合ZP_final内全部的加权预测值输出并存储。

4.根据权利要求1或3所述的运载火箭数据预测方法，其特征在于，所述步骤S103包括：

若所述加权预测值集合ZP_final内加权预测值的平均数和与其对应的火箭测试数据的实际值的平均数之差低于预设值D；

判断加权预测值的总数是否低于预设值N；

若所述加权预测值的总数低于所述预设值N，则重复所述步骤S102和步骤S103,直到所述加权预测值的总数不低于所述预设值N后，将全部的加权预测值集合ZP_final内全部的加权预测值输出并存储。