【摘 要】
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为了提高直升机起落架着舰载荷的评估精度,提出采用主成分分析(PCA)与后退式神经网络(BP)相结合的方法建立评估模型。首先通过对影响起落架着舰载荷的飞行状态参数进行主成分
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为了提高直升机起落架着舰载荷的评估精度,提出采用主成分分析(PCA)与后退式神经网络(BP)相结合的方法建立评估模型。首先通过对影响起落架着舰载荷的飞行状态参数进行主成分分析,降低参数的维度并使参数正交化,然后将获得的主成分作为BP神经网络模型的输入变量获得PCA-BP评估模型,通过起落架着舰试飞数据进行训练、测试和验证,并进一步与全要素的BP神经网络模型进行均方根误差和拟合优度的对比分析。结果表明:PCA-BP评估模型可减少输入变量的个数,消除参数之间的相关性,提高着舰载荷的评估精度。该方法可为直升机起
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