改进灰色神经网络的作动系统功率预测

发布时间：2017-11-01 21:01

  本文关键词：改进灰色神经网络的作动系统功率预测

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【摘要】：为提高飞机上作动系统的功率预测精度,建立了改进的多变量灰色神经网络预测模型。考虑了对系统功率需求有较大影响的相关因素,采用主成分分析法提取综合变量作为输入,在提升准确性的基础上有效减少了输入维数;在利用递增方式对初始值进行选择的过程中,引入粒子群优化算法快速求解最优初始值和背景值,模型预测的平均误差由13.35%降为7.53%;考虑到序列波动对预测精度的影响,采用BP神经网络对预测值进行误差修正,进一步将模型的平均预测误差降为4.07%。仿真实验表明,含主成分分析的改进灰色神经网络对飞机作动系统的功率有较高的预测精度,有利于飞机的电能调度。
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【关键词】： 主成分分析 改进灰色神经网络 作动系统 功率预测
【分类号】：TP183;V24
【正文快照】： 引用格式:刘德鹏,石山.改进灰色神经网络的作动系统功率预测[J].空军工程大学学报:自然科学版,2016,17(6):12?17.LIU Depeng,SHIShan.Power Prediction in Actuator System Based on Improved Grey Neural Network[J].Journal of Air Force Engineering University:NaturalSci

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本文编号：1128482