【摘 要】
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针对目前弹丸落点预报方法预报时间较长和精度不高的问题,提出了基于粒子群（PS〇）优化的支持向量机（SVM）神经网络预测方法.该方法采用PSO优化算法优化SVM训练参数,以获得最优SVM
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针对目前弹丸落点预报方法预报时间较长和精度不高的问题,提出了基于粒子群（PS〇）优化的支持向量机（SVM）神经网络预测方法.该方法采用PSO优化算法优化SVM训练参数,以获得最优SVM神经网络落点预测模型.在此基础上,使用卡尔曼滤波处理外弹道数据形成神经网络训练数据,进行落点预报仿真测试.仿真结果表明,射程最大误差为7.371m,横偏最大误差为0.886m;落点预报时间在35ms之内,比数值积分法快了一个数量级,为弹丸落点预报的实际应用提供了一种途径.
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