运载火箭风场高精度拟合方法

针对运载火箭风场传统拟合方法精度低的问题，提出一种基于最少参数神经网络的高精度拟合方法。该方法将运载火箭飞行高度作为网络输入，将风场的速度和朝向作为网络输出，在满足精度要求下使用最少的网络层数和神经元个数完成风场拟合，并给出了隐层节点数的下界公式。和传统的最小二乘多项式拟合及其分段形式相比，最少参数神经网络只使用一套框架即可完成风速和风向的拟合，并提高了拟合精度。大量仿真结果充分说明了所提出方法的有效性、简洁性和鲁棒性。