【摘 要】
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为了控制浮空飞行器的飞行轨迹,必须对平流层风场进行建模预测。传统理论模型只能用于预测未来几个小时的风速,而用BP神经网络模型则可预测未来几天的风速。为此,文章分别采
【机 构】
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中南大学航空航天学院,北京宇航系统工程研究所
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为了控制浮空飞行器的飞行轨迹,必须对平流层风场进行建模预测。传统理论模型只能用于预测未来几个小时的风速,而用BP神经网络模型则可预测未来几天的风速。为此,文章分别采用BP神经网络、遗传算法优化的BP神经网络和粒子群算法优化的BP神经网络作为风场预测模型,以历史时刻的风场数据作为神经网络的输入变量,对未来一段时间平流层底风场风速数据进行预测,并比较了这3种神经网络的预测精度。试验结果表明,神经网络模型可应用于平流层风场的预测,且经遗传算法和粒子群算法优化后的BP神经网络大大提高了BP神经网络的预测精度,在一
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