【摘 要】
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起飞总重的估算在民用客机设计中起着至关重要的作用,但在飞机的概念设计阶段,用于估算的参数较少,拟合的结果存在较大的误差.而径向基函数神经网络(Radial Basis Function N
【机 构】
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中国商用飞机有限责任公司北京民用飞机技术研究中心中国商用飞机有限责任公司上海飞机设计研究院
【出 处】
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上海市科学技术协会第十四届学术年会暨上海市航空学会2016年综合性学术年会
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起飞总重的估算在民用客机设计中起着至关重要的作用,但在飞机的概念设计阶段,用于估算的参数较少,拟合的结果存在较大的误差.而径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)有着良好的泛化能力、快速的学习收敛速度,尤其是在复杂函数逼近方面具有优良性质,只需要较少的神经元就能有很好的逼近效果.本文将径向基函数神经网络对非线性函数的逼近应用于起飞总重的估算,可以有效解决参数及样本数量较少且自变量间存在多重相关性的问题.结果证明,径向基函数神经网络有较强的容错功能,并具有很好的逼近效果.
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