本文關鍵詞：改進灰色神經網(wǎng)絡的作動系統(tǒng)功率預測

  更多相關文章： 主成分分析 改進灰色神經網(wǎng)絡 作動系統(tǒng) 功率預測

【摘要】：為提高飛機上作動系統(tǒng)的功率預測精度,建立了改進的多變量灰色神經網(wǎng)絡預測模型�？紤]了對系統(tǒng)功率需求有較大影響的相關因素,采用主成分分析法提取綜合變量作為輸入,在提升準確性的基礎上有效減少了輸入維數(shù);在利用遞增方式對初始值進行選擇的過程中,引入粒子群優(yōu)化算法快速求解最優(yōu)初始值和背景值,模型預測的平均誤差由13.35%降為7.53%;考慮到序列波動對預測精度的影響,采用BP神經網(wǎng)絡對預測值進行誤差修正,進一步將模型的平均預測誤差降為4.07%。仿真實驗表明,含主成分分析的改進灰色神經網(wǎng)絡對飛機作動系統(tǒng)的功率有較高的預測精度,有利于飛機的電能調度。
【作者單位】： 空軍工程大學航空航天工程學院;
【關鍵詞】： 主成分分析 改進灰色神經網(wǎng)絡 作動系統(tǒng) 功率預測
【分類號】：TP183;V24
【正文快照】： 引用格式:劉德鵬,石山.改進灰色神經網(wǎng)絡的作動系統(tǒng)功率預測[J].空軍工程大學學報:自然科學版,2016,17(6):12?17.LIU Depeng,SHIShan.Power Prediction in Actuator System Based on Improved Grey Neural Network[J].Journal of Air Force Engineering University:NaturalSci

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 沙南生,李軍;功率電傳機載一體化電作動系統(tǒng)的研究[J];北京航空航天大學學報;2004年09期

2 李軍,付永領,王占林;機載電靜液作動系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀與關鍵技術研究[J];航空制造技術;2005年11期

3 孫衛(wèi)華,裘麗華,祁曉野,王占林;電機-泵復合控制作動系統(tǒng)的建模與分析[J];系統(tǒng)仿真學報;2005年02期

4 李軍,付永領;多學科多目標評價及其在電靜液作動系統(tǒng)中的應用[J];計算機集成制造系統(tǒng);2005年03期

5 齊蓉,陳明;多電飛機容錯作動系統(tǒng)拓撲結構分析[J];航空計算技術;2005年01期

6 郭宏;邢偉;;機電作動系統(tǒng)發(fā)展[J];航空學報;2007年03期

7 付永領;張衛(wèi)衛(wèi);紀友哲;;電機泵閥協(xié)調控制作動系統(tǒng)的建模及仿真[J];機床與液壓;2010年11期

8 付永領;齊海濤;王利劍;劉和松;;混合作動系統(tǒng)的工作模式研究[J];航空學報;2010年06期

9 田涌;;飛控作動系統(tǒng)通用測試環(huán)境設計[J];測控技術;2010年06期

10 王e，

本文編號：1128482