基于神经网络的弹道修正弹落点预测方法

• 作者: 常思江 曹红锦
• 来源期刊: 四川兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 弹道预测 神经网络 误差反传 数值仿真
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 装备理论与装备技术
• 页码范围: 17-20,27
• 页数: 5页
• 分类号: TJ303.4
• 字数: 3912字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11809/scbgxb2015.01.005

摘要

为了分析神经网络运用于弹道预测的可行性,构建了实用的弹道预测工具,建立了基于神经网络理论的弹道预测模型.利用二自由度质点弹道模型,选取BP网络和Elman网络进行神经网络弹道预测仿真.基于误差反向传播理论,比较了带动量项算法与自适应学习率算法这2种网络权值训练速度.对2种网络不同隐层节点数的学习误差和预测误差进行了对比分析.数值仿真计算结果表明,神经网络具有较高的预测精度,36.7 km射程仅有不足100m的射程误差,12.3 km射高仅有不足70 m的高度误差,预测结果满足要求,利用神经网络进行弹道预测是合理可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹红锦		16	141	7.0	11.0
2	常思江	南京理工大学动力工程学院	77	410	12.0	16.0