摘要：为更好地把握仪器的性能变化规律，规避其可能带来的各种风险，将预测理论应用到仪器稳定度预测中，建立了一种基于EMD—SVM的稳定度组合预测模型。首先利用EMD方法对稳定度数据进行分解，然后对分解得到的数据选择一种预测模型进行预测．最后再把所有这些分解数据的预测结果输人到SVM中进行组合预测。通过与移动平均模型、自回归积分滑动平均（ARIMA）模型和线性组合预测模型的预测结果相比较，验证了该方法的有效性。

关键词：仪器 稳定度 组合预测 预测精度 

单位：第二炮兵工程大学 陕西西安710025