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校準間隔優(yōu)化是艦艇作戰系統動(dòng)態(tài)對準理論的重要組成。針對目前作戰系統校準間隔確定缺乏理論支撐、歷史對準誤差數據使用率較低的情況，本文根據歷史對準誤差數據的特點(diǎn)，提出了利用EEMD-LSSVM-BP組合預測的校準間隔優(yōu)化方法。首先利用EEMD將對準誤差數據分解成若干不同頻率的分量，分解后的各分量通過(guò)LSSVM進(jìn)行預測，LSSVM的相關(guān)參數由QDE算法優(yōu)化獲得，各預測分量通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行非線(xiàn)性重構，得到最終的預測結果，最后根據預測值對校準間隔進(jìn)行優(yōu)化調整。仿真實(shí)例表明，組合預測方法比單獨的預測方法具有更高的精度，可以應用于作戰系統校準間隔的優(yōu)化過(guò)程。