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为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化(PSO)陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。 相似文献
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编队卫星是重要的空间设施,为保证编队卫星在空间复杂环境中的工作效率,需对编队卫星的工作原理、状态进行分析。以三星编队的海洋定位卫星为例,由于该编队卫星工作状态常受到星间基线、目标源位置、卫星高度等多种因素的制约,易造成定位模糊等问题。在评价海洋定位卫星性能方面,传统的方法主要着眼于定位精度,而忽略了定位迭代解算时间这一指标,而在特定的场景下(海上搜救、抢险救灾),较短的解算时间可以迅速找出目标源的概略位置。通过分析海洋定位卫星的时差测量定位原理,对定位误差精度进行了分析,提出水平精度因子(HDOP)和最小二乘迭代结合的评价方法,分析了影响卫星性能的因素,包括目标源相对几何位置、卫星高度及卫星几何构型等方面的影响。仿真结果表明:本文的设计可以提高卫星的定位效果,为定位卫星的参数设定提供参考。 相似文献
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