基于遗传算法的空空导弹消耗规律神经网络预测方法

针对弹药预测问题,介绍了基于遗传算法的BP神经网络的相关原理及理论,研究了基于遗传算法的空空导弹消耗量BP神经网络预测方法,弥补了传统的BP神经网络法在弹药预测方面存在许多缺点,采用遗传算法求得影响弹药消耗各因素的权值及阈值,具有较高的准确性;同时,优化过程是对神经网络算法的权值及阈值进行优化,由适应度函数计算出染色体的适应度值,再经过选择、交叉及复制等操作,得到适应度最高的个体。对历次空战空空导弹消耗量数据进行归一化处理,将处理结果带入传统BP测,得到预测结果并对比分析,预测结果显示了遗传算法优化的有效性,避免了传统BP算法局部性强的缺点,预测结果较优化前较大提升,验证了改进算法的有效性和先进性。     

基于BP神经网络的翼型空气动力系数预测

本文介绍了BP神经网络的基本原理,建立了面向BP神经网络预测模型,对翼型的升力系数和阻力系数进行预测,并与风洞试验数据对比分析。结果表明,神经网络的预测精度很高,与试验数据的误差是可以接受的,验证了BP神经网络预测空气动力系数的可行性。     

基于粗糙集和BP神经网络的飞航导弹备件消耗规律预测

结合BP神经网络对飞航导弹备件进行消耗预测,提出了基于粗糙集和BP神经网络的预测法。该方法充分发挥了粗糙集在处理冗余数据上的优势,提高了预测速度和有效性。     

基于遗传神经网络的飞行载荷参数识别

针对飞行载荷参数识别问题,结合典型机动动作,提出一种优化改进的BP神经网络模型。模型采用留出方法和遗传算法对BP神经网络的设置参数进行优化,利用最优设置参数训练得到飞行载荷与飞行参数的BP神经网络模型。在半滚机动下,通过利用飞行参数识别某一部位弯矩并与未优化BP神经网络对比,表明优化改进的BP神经网络模型对飞行载荷参数识别是一种可行且精度高的方法。     

基于改进BP神经网络的飞行落地剩油预测方法

针对落地剩油的监测方法有限、监控效率低等问题,提出了一种基于改进BP神经网络的飞行落地剩油预测方法。首先,采用相关性分析以及主成分分析方法简化模型,将飞行前可获得的19个参数转化为8个主成分;然后,考虑到BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,构建GA-BP落地剩油量预测模型。仿真结果表明,该模型预测准确度超过95%,与传统BP神经网络相比,最大相对误差下降了5.08%,平均相对误差下降了0.79%,提高了落地剩油预测的精度和稳定性,为合理管控飞机燃油工作提供了理论依据和技术支持。     

基于神经网络的故障率预测方法

 为了更好地预测产品故障率,提出了基于神经网络的故障率预测方法,分别给出了基于反向传播(BP)网络和径向基函数(RBF)网络进行故障率预测的基本思想、预测模型和实施步骤。分别对比分析了神经网络法与回归分析法、分解分析法、移动平均法、指数平滑法、自适应过滤法、自回归移动平均混合(ARMA)模型等统计预测方法的区别,对照故障率的特点,说明了神经网络法是其中最适用于故障率预测的统计方法。最后分别按这两种模型对某航空公司波音飞机故障率进行了预测,预测结果表明：这两种模型均适用于故障率预测,预测值与真实值的误差在20%之内,且RBF网络的预测效果略优于BP网络,此外通过与上述统计预测法的误差进行对比,说明神经网络法预测误差最小。     

贝叶斯正则化BP网络在机翼载荷分析中的应用

采用贝叶斯正则化与BP网络相结合的方法,构造了一个分析飞机机翼载荷的三层BP网络。贝叶斯正则化方法提高了BP神经网络的泛化能力,且能考虑非特征化的非线性影响。使用某型飞机对称机动和滚转机动的试飞实测数据作为载荷激励来训练神经网络,并用这个训练完的网络预测了该飞机机翼的飞行载荷。最后将神经网络预测结果与实测结果进行了比较,结果表明该方法能够准确地实现飞机机翼载荷预测,对新机研制和飞行试验有较高的参考价值。     

固体废弃物热解产物的神经网络预测模型

本文采用3层BP神经网络建立了固体废弃物热解产物的产率和特性的预测模型。采用遗传BP算法来优化隐层节点数和学习速率η0与回归方法相比，其预测误差明显小于回归公式的预测误差。     

BP神经网络在元器件贮存可靠性参数预测中的应用

元器件贮存可靠性受多个非线性因素的影响。时间序列预测实质是实现一个非线性映射。应用BP神经网络模型对某元器件贮存可靠性性能参数时间序列进行了预测,仿真表明BP神经网络预测模型有较高的精度。     

军用装备采购费用评估中的神经网络模型

在BP神经网络理论指导的基础上,从影响装备采购费用的因素出发,根据BP神经网络的多层结构,运用反向传播算法(BP算法)构建战斗机采购费用BP网络模型;同时,运用BP网络模型对已知采购价格的5种类型军事装备进行了采购费用估算和MATLAB仿真,取得了比较满意的结果,达到了提高装备采购费用的预测速度和精度的目的,显现了BP神经网络方法的优点,为军用装备采购价格的预测提供了一种新的有效的方法。     

混沌时间序列的神经网络预测研究

研究了一类特殊非线性系统——混沌系统的预测问题。混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为,混沌时间序列难以预测和控制,文章先是通过重构系统状态相空间分析混沌时间序列,然后采用多层前向神经网络对其进行预测。对典型的Lorenz和Mackey-Glass混沌序列预测结果表明,如果训练样本足够多,网络结构简单适当,训练后的网络具有很好的泛化性能,说明神经网络预测方法具有较好的工程实用价值。最后分析神经网络初始权值设置对预测性能的影响,指出改进方向。     

基于DOA-BP神经网络的电离层TEC短期预测

影响全球导航卫星系统（GNSS）所需导航性能（RNP）的最大误差源之一是电离层延迟,该延迟与电离层总电子含量（TEC）成正比,因此TEC的准确预测直接影响到GNSS的RNP。探索性地使用2021年提出的澳洲野犬优化算法（DOA）优化反向传播（BP）神经网络,构建DOA-BP神经网络TEC短期预测模型,以欧洲定轨中心（CODE）提供的电离层TEC值作为数据集,训练、测试DOA-BP TEC短期预测模型,实现全球范围和中国区域不同电离层格网点处TEC值的高精度短期预测,并将预测结果分别与传统BP神经网络模型、麻雀搜索算法（SSA）优化的BP神经网络模型（SSA-BP）预测的TEC值进行对比分析,结果表明,相较传统BP模型,DOA-BP模型的TEC预测精度明显提高,且相比其他优化模型（如SSA-BP模型）,预测的TEC精度也占一定优势,能准确反映全球不同时空下电离层TEC的变化特征,可作为电离层TEC短期预测的一种新方法。     

基于RBF神经网络的货运量预测模型

利用RBF神经网络进行了货运量预测.经过对预测结果的检验和分析,证明了RBF神经网络在货运量预测中效果较好,而且就具体网络训练而言,RBF神经网络的预测精度和训练速度均较BP神经网路优越,具有较大的计算优势.     

基于支持向量回归的机场旅客吞吐量预测

在分析现有机场旅客吞吐量预测方法不足的基础上,利用基于结构风险最小化原则的支持向量回归方法,建立了机场旅客吞吐量预测模型。通过实际数据的检验及与BP神经网络等方法的预测结果比较,证明应用支持向量回归方法对机场旅客吞吐量进行预测具备可行性,同时具有较高的预测精度。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

基于GRNN网络的燃气轮机可靠性预测研究

本文根据采集的实际运行数据,利用神经网络较好的高度非线性映射性能,通过对后传播网络（BP网络）和广义回归神经网路（GRNN网络）的优化设计,来预测燃气轮机实际运行中的可靠度。通过算法实现和结果的对比分析表明：BP网络和GRNN网络都能解决高度非线性问题,但在训练时间和精度上GRNN网络具有更为优良的逼近能力。神经网络方法为燃气轮机的可靠性预测提供了有力的工具。     

基于损伤检测的飞机结构腐蚀损伤预测方法对比研究

针对飞机结构材料易腐蚀特点,采用 BP 神经网络算法、数据拟合方法、指数平滑预测三种方法,对飞机铝合金结构腐蚀损伤进行预测对比分析。预测结果及其误差以及对比分析图表明,BP 神经网络算法所构建的网络预测模型对一定腐蚀周期内的腐蚀损伤有较好预测能力,指数平滑预测方法和幂函数数据拟合方法对一定腐蚀周期之外的腐蚀损伤预测有较好的外延性。     

故障率预测的稀疏直接支持向量回归机方法

为改善直接支持向量回归机(DSVMR)的稀疏性,提出一种适用于DSVMR的剪样训练算法.该算法利用矩阵变换实现剪样前后DSVMR的递推求解,提高了剪样训练过程中DSVMR多次训练的计算效率.混沌时间序列预测仿真表明,该算法有效改善了DSVMR的稀疏性,且计算效率较基于Cholesky分解的剪样训练算法有显著提高.飞机故障率预测实例表明,经剪样训练后的DSVMR的预测精度高于BP(back-propagation)神经网络预测方法与RBF(radial casis function)神经网络预测方法.     

ANN技术在复合材料胶接修理分析中的应用

基于改进的BP人工神经网络(ANN)建立了复合材料胶接修理分析模型,结合采用复合材料胶接修理的正交试验及有限元分析的结果为训练和检测神经网络提供样本,有效地利用了神经网络、试验设计技术与有限元分析的优点。胶接修理实例分析结果表明,所建神经网络模型对胶接参数与修理效果之间关系的预测与试验结果一致,说明将人工神经网络应用于复合材料胶接修理参数分析是一种行之有效的方法。     

基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法

特征识别是实施STEP-NC重要的一步，也是实现开放式、智能化和网络化STEP-NC数控系统的关键。本文提出了一种基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法。该方法首先在对STEP AP203中性文件进行几何拓扑信息提取后，基于边的凹凸性判断构建了零件最小子图。然后，将混沌算法、遗传算法与BP神经网络算法有机相结合提出了改进的BP神经网络。最后，通过将获得的零件模型最小子图信息数据输入到改进的BP神经网络，实现了对STEP-NC制造特征高效精准地识别。通过实例验证了该方法的有效性和可行性。