【摘 要】
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陀螺电机状态直接影响惯导系统的精度和可靠性,对其进行预测是惯导系统性能评估和寿命预测的重要途径.利用灰色理论的建模预测方法对随机性较大的数据预测精度不高;BP神经网
【机 构】
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海军工程大学,海军驻武汉四三八厂军事代表室
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陀螺电机状态直接影响惯导系统的精度和可靠性,对其进行预测是惯导系统性能评估和寿命预测的重要途径.利用灰色理论的建模预测方法对随机性较大的数据预测精度不高;BP神经网络模型的预测方法具有良好的非线性和自学习能力,但训练效率不高且训练效果受样本数影响较大,网络容易限于局部最小值.针对陀螺电机状态特征参数的特点,本文提出一种基于灰色BP神经网络的混合模型.该模型利用BP神经网络对灰色模型误差进行建模,模型输出返回灰色模型进行输入修正.利用灰色理论、BP神经网络以及混合模型对状态特征参数进行建模和预测,结果表明,混合模型的预测误差比灰色模型减小了约2/3,比神经网络减小了约1/3,证明了该模型的有效性.
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