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为了能够在飞行数据不尽精确的情况下进行快速、准确的落点预报，提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络和无迹卡尔曼滤波技术的弹丸落点预报方法。使用RBF神经网络逼近外弹道方程用以预报弹丸落点，并用改进型量子行为粒子群算法优化网络结构和权阈值，在此基础上对基于神经网络的初步预报数据进行滤波处理。最后进行预报仿真，在输入数据有噪声的情况下依然得到了较高的预报精度，从而证明该方法对预报弹丸落点是有效可行的，为弹丸的落点预报的实际应用提供了参考。