本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作動(dòng)系統(tǒng)功率預(yù)測(cè)

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【摘要】：為提高飛機(jī)上作動(dòng)系統(tǒng)的功率預(yù)測(cè)精度,建立了改進(jìn)的多變量灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型�？紤]了對(duì)系統(tǒng)功率需求有較大影響的相關(guān)因素,采用主成分分析法提取綜合變量作為輸入,在提升準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上有效減少了輸入維數(shù);在利用遞增方式對(duì)初始值進(jìn)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(yù)測(cè)的平均誤差由13.35%降為7.53%;考慮到序列波動(dòng)對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行誤差修正,進(jìn)一步將模型的平均預(yù)測(cè)誤差降為4.07%。仿真實(shí)驗(yàn)表明,含主成分分析的改進(jìn)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)飛機(jī)作動(dòng)系統(tǒng)的功率有較高的預(yù)測(cè)精度,有利于飛機(jī)的電能調(diào)度。
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 主成分分析 改進(jìn)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 作動(dòng)系統(tǒng) 功率預(yù)測(cè)
【分類號(hào)】：TP183;V24
【正文快照】： 引用格式:劉德鵬,石山.改進(jìn)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作動(dòng)系統(tǒng)功率預(yù)測(cè)[J].空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)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

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10 王e，

本文編號(hào)：1128482