基于灰色BP神经网络的陀螺电机状态预测

• 作者: 刘佳 査峰 胡柏青
• 来源期刊: 中国惯性技术学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 陀螺电机 灰色理论 BP神经网络 状态预测
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 可靠性研究
• 页码范围: 120-123
• 页数: 4页
• 分类号: U666.1
• 字数: 3380字
• 语种: 中文

摘要

陀螺电机状态直接影响惯导系统的精度和可靠性,对其进行预测是惯导系统性能评估和寿命预测的重要途径.利用灰色理论的建模预测方法对随机性较大的数据预测精度不高;BP神经网络模型的预测方法具有良好的非线性和自学习能力,但训练效率不高且训练效果受样本数影响较大,网络容易限于局部最小值.针对陀螺电机状态特征参数的特点,本文提出一种基于灰色BP神经网络的混合模型.该模型利用BP神经网络对灰色模型误差进行建模,模型输出返回灰色模型进行输入修正.利用灰色理论、BP神经网络以及混合模型对状态特征参数进行建模和预测,结果表明,混合模型的预测误差比灰色模型减小了约2/3,比神经网络减小了约1/3,证明了该模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡柏青	海军工程大学导航工程系	47	194	8.0	10.0
2	刘佳	海军驻武汉四三八厂军事代表室	5	12	2.0	3.0
3	査峰	海军工程大学导航工程系	1	5	1.0	1.0