基函数宽度对递归RBF神经网络气动力模型精度的影响研究

• 作者: 寇家庆 张伟伟
• 来源期刊: 航空工程进展
• 关键词: 径向基函数(RBF) 神经网络 非定常气动力 气动力建模 宽度
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 261-270
• 页数: 10页
• 分类号: V211
• 语种: 中文

摘要

由于非定常气动力的复杂性,通常所建立的气动力模型在稳定性、泛化能力和精度上均存在一定局限,采用递归RBF神经网络模型能够实现气动载荷的较准确预测.隐含层神经元的基函数宽度对该模型的精度及稳定性具有重要影响.首先通过数学分析和计算仿真研究训练过程中宽度与神经网络结构之间的关系,然后将NACA0012翼型俯仰运动作为算例,研究模型在不同训练信号、延迟阶数和流动状态下的性能,最后利用对随机俯仰运动样本的预测结果,验证宽度的最优选择范围.结果表明:基函数宽度对此类非定常气动力模型的稳定性及泛化能力影响较大;最优宽度的选择随训练及预测信号的变化有所不同;较多样本时,通常选择55～75的宽度能够保证非定常气动力模型具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张伟伟	西北工业大学翼型叶栅空气动力学国防科技重点实验室	89	656	14.0	22.0
2	寇家庆	西北工业大学翼型叶栅空气动力学国防科技重点实验室	14	38	4.0	5.0