基于改进GNN的导引头DSP性能预测方法

发布时间：2021-07-15 08:07

　　利用传统灰色预测模型和BP神经网络算法对某型机载导弹导引头DSP性能进行预测时往往存在预测精度不高和运算速率较慢的问题,为提高灰色GM（1,1）模型数据光滑度,减小样本偏差和提高样本适应性,采用幂函数法和新陈代谢法结合的方法对灰色GM（1,1）模型进行改进。同时,将BP神经网络动量因子调整成变量、对学习速率取值进行调整,来提高模型运算速率,保证以最大速率进行网络训练。改进后的灰色BP神经网络组合模型能够兼具二者优点。最后,通过对导引头DSP控制器内部电压实测数据的仿真分析。试验结果表明,改进灰色BP神经网络对该型机载导弹导引头DSP控制器性能预测具有更好的适用性,预测精度有较大提高。 

【文章来源】：兵器装备工程学报. 2020,41(06)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

BP神经网络结构示意图

改进型灰色BP神经网络预测结构示意图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3285329