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基于神经核网络高斯过程回归的甲板运动预测
1
作者
秦朋
罗建军
+1 位作者
马卫华
武黎明
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期377-385,共9页
甲板运动预测与补偿是舰载机自动着舰的关键技术之一。传统甲板运动预测方法依赖于运动建模的准确性和参数调整,面临复杂海况、不同舰型、航态变化时具有适应性差、预测时长短、结果可靠性低等问题。提出一种基于神经核网络高斯过程回归...
甲板运动预测与补偿是舰载机自动着舰的关键技术之一。传统甲板运动预测方法依赖于运动建模的准确性和参数调整,面临复杂海况、不同舰型、航态变化时具有适应性差、预测时长短、结果可靠性低等问题。提出一种基于神经核网络高斯过程回归(NKN-GPR)的甲板运动预测模型,使用神经核网络(NKN)实现高斯过程回归(GPR)模型自动复合核构造,有效改善基于规则库自动核搜索(ACKS)算法依赖人工先验知识的不足。以正弦波组合模型和功率谱模型构造仿真数据,对NKN-GPR模型和基于最小二乘法的自回归(AR)模型进行对比仿真验证,仿真结果表明,NKN-GPR模型在运动预测精度、平滑性、预测时长等方面具有显著优势,证明了所提算法的有效性,可为舰载机自动安全着舰提供理论支撑。
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关键词
自动
着舰
甲板运动预测
高斯过程回归
神经
核
网络
自动复合核构造
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职称材料
题名
基于神经核网络高斯过程回归的甲板运动预测
1
作者
秦朋
罗建军
马卫华
武黎明
机构
西北工业大学航天学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期377-385,共9页
基金
国家自然科学基金(12072269)资助。
文摘
甲板运动预测与补偿是舰载机自动着舰的关键技术之一。传统甲板运动预测方法依赖于运动建模的准确性和参数调整,面临复杂海况、不同舰型、航态变化时具有适应性差、预测时长短、结果可靠性低等问题。提出一种基于神经核网络高斯过程回归(NKN-GPR)的甲板运动预测模型,使用神经核网络(NKN)实现高斯过程回归(GPR)模型自动复合核构造,有效改善基于规则库自动核搜索(ACKS)算法依赖人工先验知识的不足。以正弦波组合模型和功率谱模型构造仿真数据,对NKN-GPR模型和基于最小二乘法的自回归(AR)模型进行对比仿真验证,仿真结果表明,NKN-GPR模型在运动预测精度、平滑性、预测时长等方面具有显著优势,证明了所提算法的有效性,可为舰载机自动安全着舰提供理论支撑。
关键词
自动
着舰
甲板运动预测
高斯过程回归
神经
核
网络
自动复合核构造
Keywords
automatic carrier landing
deck motion prediction
Gaussian process regression
neural kernel networks
automatic composite kernel construction
分类号
V249.12 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于神经核网络高斯过程回归的甲板运动预测
秦朋
罗建军
马卫华
武黎明
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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