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

  更多相關(guān)文章： 主成分分析 改進灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 作動系統(tǒng) 功率預(yù)測

【摘要】：為提高飛機上作動系統(tǒng)的功率預(yù)測精度,建立了改進的多變量灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。考慮了對系統(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(yù)測的平均誤差由13.35%降為7.53%;考慮到序列波動對預(yù)測精度的影響,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對預(yù)測值進行誤差修正,進一步將模型的平均預(yù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)對飛機作動系統(tǒng)的功率有較高的預(yù)測精度,有利于飛機的電能調(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 改進灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 作動系統(tǒng) 功率預(yù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作動系統(tǒng)功率預(yù)測[J].空軍工程大學(xué)學(xué)報: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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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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10 王e，

本文編號：1128482