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| 基于PSO-LSTM网络的航电系统故障率预测研究 | |
| 引用本文： | 孙毅刚,刘凯捷.基于PSO-LSTM网络的航电系统故障率预测研究[J].航空科学技术,2021,32(5):17-22. |
| 作者姓名： | 孙毅刚 刘凯捷 |
| 作者单位： | 中国民航大学,天津 300300 |
| 摘 要： | 为了提高航电系统设备故障率预测的精度,本文提出了一种基于粒子群算法优化的长短期记忆神经网络(LSTM)预测方法.首先该模型以历史故障率序列作为输入,然后通过粒子群算法(PSO)对长短期记忆数据网络中的关键参数进行迭代优化,最后依据优化参数建立PSO-LSTM预测模型并进行故障率时间序列预测.主要解决了传统依据个体经验选... |
| 关 键 词： | 长短期记忆神经网络 粒子群算法 循环神经网络 预测 可靠性 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |