改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测

• 作者: 刘崇屹 刘沛纹 唐玲 徐廷学 朱桂芳
• 来源期刊: 现代防御技术
• 学科: 工学
• 关键词: 非等间距GM(1,1)模型 背景值优化 初始条件优化 新陈代谢 BP神经网络 权值搜索算法
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 综合保障性技术
• 页码范围: 128-136
• 页数: 9页
• 分类号: TJ760.7|TP301.6
• 字数: 5932字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2019.03.19

摘要

为提高导弹退化状态预测的精度,结合导弹测试数据不等时间间隔的特点,提出了一种基于改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测方法.对传统非等间距GM(1,1)模型的背景值和初始条件进行优化,引入新陈代谢思想,在此基础上,构造灰色模型拟合值与实际值的差值序列,进而建立差值序列的BP神经网络预测模型,还原得到最终预测值,提高了预测精度.此设计方法结合了灰色模型对趋向性数据的预测优势和BP神经网络强大的非线性拟合能力,达到了取长补短、相得益彰的效果.通过导弹测试数据的预测实例,验证了方法的有效性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐廷学		216	943	14.0	18.0
2	刘崇屹		7	4	1.0	1.0
3	朱桂芳		5	9	2.0	2.0