【摘 要】
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战术对抗过程中，通过时序观测的战场态势信息，预测对抗目标的趋势是制定决策方案的重要前提。以潜艇防御声自导鱼雷攻击为背景，针对环境不明、目标不明和解算等水下态势获取困难问题，提出了一种基于循环神经网络的交替不完全时间序列预测方法。将单变量自回归横向趋势预测与外部趋势项相结合，对观测变量进行趋势预测；针对多变量间存在非线性复杂关系的特点，将纵向多变量之间关系特征提取与横向趋势预测相结合，采用插补数据集
【基金项目】
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国家自然科学基金（71701205）；
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战术对抗过程中，通过时序观测的战场态势信息，预测对抗目标的趋势是制定决策方案的重要前提。以潜艇防御声自导鱼雷攻击为背景，针对环境不明、目标不明和解算等水下态势获取困难问题，提出了一种基于循环神经网络的交替不完全时间序列预测方法。将单变量自回归横向趋势预测与外部趋势项相结合，对观测变量进行趋势预测；针对多变量间存在非线性复杂关系的特点，将纵向多变量之间关系特征提取与横向趋势预测相结合，采用插补数据集训练与趋势输出预测的方式实现纵向预测；最后，再用加权分配器对横向趋势预测和纵向预测结果相结合。在提高对不完全时序态势学习能力的同时，实现对未来态势的预测，并在仿真数据和公测数据集上分别验证了模型有效性。实验表明，提出的方法在不完全时序态势数据条件下均达到了最优（60%）或次优（25%）的效果，在2个数据集上85%情况下达到综合更优的预测效果，能够实现态势评估，并为充分利用、融合多特征态势数据进行决策提供了更有效的决策参考。
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