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改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测
被引量：
1
1
作者
徐廷学
刘崇屹
+2 位作者
朱桂芳
唐玲
刘沛纹
《现代防御技术》
2019年第3期128-136,共9页
为提高导弹退化状态预测的精度,结合导弹测试数据不等时间间隔的特点,提出了一种基于改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测方法。对传统非等间距GM(1,1)模型的背景值和初始条件进行优化,引入新陈代谢思想,在此基础上,构造灰色...
为提高导弹退化状态预测的精度,结合导弹测试数据不等时间间隔的特点,提出了一种基于改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测方法。对传统非等间距GM(1,1)模型的背景值和初始条件进行优化,引入新陈代谢思想,在此基础上,构造灰色模型拟合值与实际值的差值序列,进而建立差值序列的BP神经网络预测模型,还原得到最终预测值,提高了预测精度。此设计方法结合了灰色模型对趋向性数据的预测优势和BP神经网络强大的非线性拟合能力,达到了取长补短、相得益彰的效果。通过导弹测试数据的预测实例,验证了方法的有效性和优越性。
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关键词
非等间距GM(1
1)模型
背景值
优化
初始条件优化
新陈代谢
BP神经网络
权值搜索算法
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职称材料
题名
改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测
被引量：
1
1
作者
徐廷学
刘崇屹
朱桂芳
唐玲
刘沛纹
机构
海军航空大学
中国人民解放军
中国人民解放军
出处
《现代防御技术》
2019年第3期128-136,共9页
基金
国家自然科学基金(51605487)
山东省自然科学基金(ZR2016FQ03)
文摘
为提高导弹退化状态预测的精度,结合导弹测试数据不等时间间隔的特点,提出了一种基于改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测方法。对传统非等间距GM(1,1)模型的背景值和初始条件进行优化,引入新陈代谢思想,在此基础上,构造灰色模型拟合值与实际值的差值序列,进而建立差值序列的BP神经网络预测模型,还原得到最终预测值,提高了预测精度。此设计方法结合了灰色模型对趋向性数据的预测优势和BP神经网络强大的非线性拟合能力,达到了取长补短、相得益彰的效果。通过导弹测试数据的预测实例,验证了方法的有效性和优越性。
关键词
非等间距GM(1
1)模型
背景值
优化
初始条件优化
新陈代谢
BP神经网络
权值搜索算法
Keywords
unequal interval GM(1,1) model
background value optimization
initial condition optimization
metabolism
BP neural network
weight search algorithm
分类号
TJ760.7 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测
徐廷学
刘崇屹
朱桂芳
唐玲
刘沛纹
《现代防御技术》
2019
1
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参考文献
引证文献
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