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基于改进SSA-BP神经网络的弹丸全弹道飞行时间预测
1
作者
郝博
徐才宪
+1 位作者
姜琦
杨斌
《火力与指挥控制》
北大核心
2025年第3期130-134,141,共6页
采用改进的麻雀搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行全局最优,在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射策略来初始化种群,同时引入高斯变异和高斯扰动策略以及自适应惯性权重策略,提高SSA算法跳出局部最优的能力和求解精度,以提高在弹道系...
采用改进的麻雀搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行全局最优,在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射策略来初始化种群,同时引入高斯变异和高斯扰动策略以及自适应惯性权重策略,提高SSA算法跳出局部最优的能力和求解精度,以提高在弹道系数、发射角度、风速和弹丸初速已知的条件下对弹丸全弹道飞行时间预测的准确性与稳定性。结果表明,改进SSA-BP预测模型提高了弹丸全弹道飞行时间预测的稳定性与准确性。
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关键词
弹丸全弹道飞行时间
BP神经网络
SSA优化算法
Tent混沌映射
高斯变异
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职称材料
题名
基于改进SSA-BP神经网络的弹丸全弹道飞行时间预测
1
作者
郝博
徐才宪
姜琦
杨斌
机构
东北大学秦皇岛分校控制工程学院
东北大学机械工程与自动化学院
出处
《火力与指挥控制》
北大核心
2025年第3期130-134,141,共6页
基金
河北省自然科学基金(E2019501085)
东北大学秦皇岛分校科研启动基金资助项目(XNY201808)。
文摘
采用改进的麻雀搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行全局最优,在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射策略来初始化种群,同时引入高斯变异和高斯扰动策略以及自适应惯性权重策略,提高SSA算法跳出局部最优的能力和求解精度,以提高在弹道系数、发射角度、风速和弹丸初速已知的条件下对弹丸全弹道飞行时间预测的准确性与稳定性。结果表明,改进SSA-BP预测模型提高了弹丸全弹道飞行时间预测的稳定性与准确性。
关键词
弹丸全弹道飞行时间
BP神经网络
SSA优化算法
Tent混沌映射
高斯变异
Keywords
full ballistic flight time of projectiles
BP neural network
SSA optimization algorithm
Tent chaotic mapping
gaussian mutation
分类号
TJ06 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进SSA-BP神经网络的弹丸全弹道飞行时间预测
郝博
徐才宪
姜琦
杨斌
《火力与指挥控制》
北大核心
2025
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