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基于RBF神经网络的飞行事故率预测建模
引用本文:李德林,刘莉.基于RBF神经网络的飞行事故率预测建模[J].飞机设计,2012(1):31-34.
作者姓名:李德林  刘莉
作者单位:中国人民解放军94188部队
摘    要:飞行事故率是反映航空安全水平的重要指标。针对飞行事故率预测建模难的问题,采用RBF神经网络方法,建立了飞行事故率的预测模型。仿真试验结果表明,RBF神经网络具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该方法的有效性和先进性。

关 键 词:RBF神经网络  飞行事故  事故率

Forecast Modeling of Flight Accident Rate for Aircraft Based on RBF Neural Network
LI De-lin,LIU Li.Forecast Modeling of Flight Accident Rate for Aircraft Based on RBF Neural Network[J].Aircraft Design,2012(1):31-34.
Authors:LI De-lin  LIU Li
Institution:(The Unit 94188 of PLA,Xi’an 710077,China)
Abstract:The flight accident rate is an important index which reflects the aviation safety degree.Aiming at the problem of hard forecast modeling for flight accident rates,the forecast model of flight accident rates is established by using of RBF Neural Network method.The simulation results show that RBF Neural Network has high modeling precision and strong generalization.Therefore the method mentioned above is valid and advanced.
Keywords:RBF Neural Network  flight accident  accident rate
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