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基于GA-BP算法的外弹道落点误差预测

论文摘要

提出了基于遗传算法优化的BP神经网络对其进行预测分析的方法。首先建立输入层为射角、x方向风速、z方向风速,输出层为x方向落点误差、z方向落点误差的BP神经网络,然后通过遗传算法优化BP神经网络连接权值和阈值,最后BP神经网络使用优化后的权值和阈值进行落点误差预测。GA-BP预测模型较BP神经网络预测模型x方向相对误差平均值减小3. 72%,相对误差的最大值从8. 84%降至2. 08%; z方向相对误差平均值减小5. 08%,相对误差最大值从10. 93%降至1. 94%。计算结果表明,该方法能较为准确的预测恒定风速外弹道落点误差,为外弹道落点误差研究提供新的方法。

论文目录

  • 1 数据处理
  •   1.1 外弹道模型
  •   1.2 数据
  •   1.3 数据归一化处理
  • 2 GA-BP神经网络
  •   2.1 BP神经网络
  •   2.2 GA算法
  • 3 落点误差GA-BP预测模型
  •   3.1 BP网络结构的确定
  •   3.2 训练参数的设定
  •   3.3 GA算法参数设定
  •   3.4 仿真结果分析
  • 4 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 吴朝峰,杨臻,曹文辉,郭东海

    关键词: 外弹道,恒定风速,落点误差,预测模型

    来源: 兵器装备工程学报 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 武器工业与军事技术

    单位: 中北大学机电工程学院,庆安集团有限公司,重庆建设工业(集团)有限责任公司

    分类号: TJ410

    页码: 67-71

    总页数: 5

    文件大小: 145K

    下载量: 142

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/89d613c199d650471135fcac.html